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导航系统中路径规划的研究
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摘要
车辆自主导航系统是智能交通系统的重要组成部分,先进的车辆自导航系统结合了全球定位技术,地理信息系统技术和现代计算机技术,从而实现了车辆的自主定位、自主导航,使车辆能够在陌生的地形环境中顺利地通行,极大提高了车辆的运行效率和安全,使驾驶员能够准确及时地控制车辆到达预定的目的地。
     自主导航系统一般分为硬件平台、系统层和应用软件3部分,本论文主要讨论应用层,偏重于算法研究与实现。
     在系统外围的软硬件环境建立好之后,针对当前匹配算法的单一性,为了提高算法的适用范围和准确度,本文论述了一种适合于嵌入环境的电子地图匹配算法。该算法采用基于记忆点的曲线拟合,拟合直线与道路的角度和点与道路的距离的综合信息来匹配定位点所在的线图元,简单实用,并给出了相应的实验结果。
     在车辆导航系统中,最重要和最关键的是最优路径规划。本文比较了几种常见的搜索算法,着重讨论了人工智能中的A*算法在城市道路网中任意两点间的路径寻优的实现,给出了在ARM硬件平台上的实验结果,并详细分析了不同的启发因子对算法空间复杂度,时间复杂度和结果路径的影响。
Vehicle autonomous navigation system is an important part of the intelligent transportation system. At present, advanced vehicle navigation system combines the global positioning system, Geographic Information System and modern computer science to implement autonomous vehicle positioning and navigation. With this technology, the vehicles can drive anywhere in an unfamiliar city. It has greatly improved the efficiency and security of vehicles. The drivers can also reach the destination in the optimum path for the lowest cost.
     System hardware platforms operate system and application software are the three basic parts of vehicle autonomous navigation system. The user interface and application software are generally discussed in this paper, especially focused on algorithms and implementation.
     After the hardware and software environment in the system are set up, in order to improve the availability and accuracy of current matching algorithm, a method of establishing an electronic mapping environment with embedded system has been discussed, particularly proposed an arithmetic fit for embedded map positioning system. This arithmetic based on the history curve fitting, the angle of fitting line and road, and the distance between positioning point and road. It is used on matching the best line feature and has been proved simple and practical. The result figures on Pocket PC 2003 and ARM are also given in this paper.
     In the vehicle navigation system, the most important and most critical thing is the optimal path planning. This paper compares several common search algorithm, focused on A * algorithm in the artificial intelligence for the urban road network which is used to be finding the optimum path between any two points .It precisely analyses the impact of different elicitation factors on the space complexity, time complexity and the result path, and proposes a realization of the algorithm on embedded platform.
引文
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