車輛定位技術為持續(xù)獲取大規(guī)模精確軌跡帶來了便利,在現如今的智能交通系統中,大規(guī)模的車輛軌跡數據具有很高的利用價值。在大多情況下,應用廣泛的GPS(Global Positioning System,GPS)定位技術都能精準的提供實時的車輛位置信息。但在有些相對極端的交通環(huán)境下,比如當車輛行駛至GPS信號被遮擋的地方——高大的建筑物遮擋地、上下班擁塞、高架轉彎處等,GPS的定位就無法持續(xù)提供可靠、精確的車輛位置信息,這對于人們的安全出行以及智能交通系統的發(fā)展有很大的影響。所以,如何在這復雜的城市交通環(huán)境下,獲取到可靠的車輛位置信息是現在亟需解決的問題。本文基于GPS/OBD組合導航系統實現多源數據融合,研究復雜的城市交通環(huán)境下的車輛位置感知和軌跡預測算法,本文主要工作包括:首先,結合智能交通系統的特點,提出了一種新的組合導航定位系統,即GPS/OBD組合導航多源信息融合系統,通過分析GPS/OBD組合導航系統的特點,闡述了車輛位置預測中誤差來源,包括坐標轉換誤差、數據采集誤差、以及傳感器誤差等,并基于GPS/OBD分析了幾種傳統的車輛位置預測算法,并指出了其優(yōu)缺點,說明了在現有的復雜交通...

【文章頁數】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 車輛位置定位
        1.2.2 車輛軌跡預測
    1.3 本文工作
    1.4 本文結構
第2章 車輛位置預測應用基礎
    2.1 GPS/OBD系統特點
    2.2 車輛位置預測思想
    2.3 位置預測誤差來源
    2.4 車輛位置預測相關算法
        2.4.1 人工神經網絡算法
        2.4.2 偏最小二乘回歸
        2.4.3 高斯過程回歸算法
        2.4.4 支持向量回歸算法
    2.5 小結
第3章 一種改進的基于支持向量回歸的位置預測算法
    3.1 引言
    3.2 LS-PSO-SVR算法的基本概念及原理
        3.2.1 SVR算法原理
        3.2.2 改進的SVR算法
        3.2.3 LS-PSO-SVR算法原理
    3.3 基于LS-PSO-SVR算法的實驗應用
        3.3.1 實驗數據分析
        3.3.2 預測模型構建
        3.3.3 算法流程實施
    3.4 實驗結果及分析
    3.5 小結
第4章 一種基于改進的KRR的位置預測算法
    4.1 引言
    4.2 基于KRR算法的基本概念及原理
    4.3 基于KRR的雙向軌跡預測算法的實驗應用
        4.3.1 實驗數據分析
        4.3.2 算法流程實施
    4.4 實驗結果及分析
    4.5 小結
結論
參考文獻
致謝
附錄 A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術論文目錄
附錄 B 攻讀碩士學位期間所參與的科研活動



本文編號：3817933