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智能交通日新月异的发展，对地图匹配提出了越来越高的要求，地图匹配在车辆导航、车辆监控以至路网交通流状态的分析中都起到了越来越重要的作用。目前对地图匹配的研究众多，但还存在不少难点问题：其一，车辆在复杂交叉口的匹配效果还不够理想；其二，车辆处于平行道路之间的匹配始终不够稳定；其三，针对采样时间间隔短的GPS数据的匹配算法(以下简称短时间间隔的地图匹配)主要应用于导航，要求很高的准确度和效率；其四，针对采样时间间隔较长的GPS数据的匹配(以下简称长时间间隔的地图匹配)研究甚少，而短时间间隔的地图匹配算法往往不能适用于长时间间隔的地图匹配。
本文的工作，就是尝试在分析车辆行驶状态参数(如速度、航向等)的基础上，针对不同的应用需要，提出一种改进的实用高效的算法。论文首先根据GPS接收机采样时间间隔的不同将地图匹配分为短时间间隔的地图匹配和长时间间隔的地图匹配。对于短时间间隔的地图匹配算法，本文对最基本的距离权重的定义作了改进，除此之外，本文利用反映车辆行驶状态的GPS接收机所输出的速度、航向以及GPS历史信息、交通规则约束、道路的限速信息等几个权重因素进行地图匹配，并对车辆静止、车辆通过交叉口、车辆调头、车辆处于平行道路之间等情况进行研究。对于长时间间隔的地图匹配算法，论文在距离、航向、速度权重的基础上选定权重最大和权重次大的路段，然后通过最短路径和交通规则约束来排除其中不合理的路段，实现了绝大部分GPS定位点的正确匹配。
实验结果表明，改进后的地图匹配算法的准确率和效率得到了较大的提高，地图匹配系统的实用性也得到了验证。上面所提到的地图匹配存在的四个难点问题都得到了较好的解决。