专利名称：一种车辆导航中的地图自学习系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及车辆导航，更具体地讲，涉及一种车辆导航中的地图自学习系统。
背景技术：
随着经济水平的提高，人们自行驶车辆出行的机会越来越多。但因对道路不熟悉，走弯路、走错路的情时常发生。现代电子技术的发展在汽车领域的大量应用，特别是汽车导航系统的推出，在很大程度上避了这种情况。驾驶员只要将目的地入导航系统，系统就会根据电子地自动计算出最合适的路线。在车辆驶中，驾驶员根本不用考虑该走哪路线，就能轻松快捷地到达目的地。电子导航地图是车辆导航系统的核心。它的数据交换文件包含道路网络即节点要素和路段要素等信息。车辆运行中需实时地根据车辆的位置、速度、方向等信息，结合车辆 行驶的道路及电子导航地图的信息，实现车辆轨道与地图的最佳吻合，从而实现车辆的定位及显示。但由于道路网的不断发展扩大(以高速公路的飞速发展为例，1996年底，高速公路通车里程为3422km，到1998年底，高速公路总里程已达到6258km)，有可能出现使用中的电子导航地图与现有的道路网不完全一致及缺少某些新路信息的情况，使司机感到新路指示不清晰，而且也影响了结合道路信息进行车辆的定位。
发明内容
本发明的目的在于提供一种车辆导航中的地图自学习系统，运用曲线拟合和预测算法实现了车辆导航系统中电子导航地图的自学习功能，从而提高了车辆的定位精度，完善了电子导航地图。为了解决上述技术问题，本发明提供一种地图自学习系统，包括如下内容SI:坐标转换；S2:采用找最小距离点的方法对车载系统定位；S3:采用最小二乘拟合算法进行新路判断与标识；S4:GPS卫星因城市高楼、林荫道、涵洞等遮挡不能正常工作时，采用可以反映车辆机动运动和惯性运动的两点线性预测的方法对车辆定位。进一步，坐标转换步骤包括SlOl :将基准点和方位点的WGS-84坐标投影到平面上，亦即将(B。，Ltl)、(Ba, La)分别计算成(X(|，Y(I)、(XA，Ya)S102:利用静态测量方法求出基准点和方位点的基线矢量，即求出该基线在WGS-84坐标中的各种参数坐标增量f fl = - A1 ;方位角如》論 Al].边长 Γ——了
UyJ r-4jllldlI &xj MJfM '+S103 :利用基准点和方位点的已知当地坐标求出该基线在当地坐标系的各种参数
坐标增量
权利要求
1.一种车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于包括 系统定位采用找最小距离点的方法对车载系统定位； 新路判断与标识采用最小二乘拟合算法进行新路判断与标识； GPS失效时GPS卫星因城市高楼、林荫道、涵洞等遮挡不能正常工作时，采用可以反映车辆机动运动和惯性运动的两点线性预测的方法对车辆定位； 坐标转换采用了一种基准点坐标系，即采用基准点作为坐标原点和一已知点作为方位点，求出各个测量点的当地坐标； 新路的拟合算法采用最小二乘法来拟合出新路。
2.根据权利要求I所述的车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于所述的自学习系统的控制方法如下 1)采用找最小距离点的方法对车载系统定位； 2)采用最小二乘拟合算法进行新路判断与标识； 3)GPS卫星因城市高楼、林荫道、涵洞等遮挡不能正常工作时，采用可以反映车辆机动运动和惯性运动的两点线性预测的方法对车辆定位。
3.根据权利要求I所述的车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于所述的坐标转换的具体步骤如下 1)将基准点和方位点的WGS-84坐标投影到平面上，亦即将(Btl,U)、(Ba, La )分别计算成(XQ，Y0)、(XA，Ya); 2)利用静态测量方法求出基准点和方位点的基线矢量，即求出该基线在WGS-84坐标中的各种参数 坐标增量
4.根据权利要求I所述的车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于所述的最小距离点定位方法如下 计算机接收GPS经纬度信息，P为接收到的点，a与P点的距离小于地图上任何其它点到P点的距离；找到这一最小距离后，判断这一间距Dmin是否小于定位误差Em，如果Dmin>Em，认为接收误差较大，给予修正或去除；若Dmin〈Em，认为汽车在a点行驶；若接收点连续出现m个不在原行驶道路上的趋势，且地图数据文件中没有这些点的信息，那么则认为汽车行驶在新路上。
5.根据权利要求I所述的车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于所述的新路的拟合算法如下 设(Xi，yi)，(x2，y2)，···，(xm，ym)是m个离散点，由它们拟合的曲线为y = ad+ap+a；^2+…+anxn ； 式中系数ay B1,…，an由以下的法方程组求得
6.根据权利要求I所述的车辆导航中的地图自学习系统，其特征在于所述的两点线性预测算法如下 当GPS卫星因城市中高楼、林荫道、涵洞等遮挡不能正常工作时，采用可以反映车辆机动运动及惯性运动的两点线性预测的方法对车辆定位；设GPS定位位置的误差数据为Θ q(t)，则Θ q(t)的N点线性多项式滤波预测器的一般形式为
全文摘要
本发明提供了一种车辆导航中的地图自学习系统，运用曲线拟合和预测算法实现了车辆导航系统中电子导航地图的自学习功能，从而提高了车辆的定位精度，完善了电子导航地图。
文档编号G01C21/26GK102778237SQ20121020482
公开日2012年11月14日 申请日期2012年6月20日 优先权日2012年6月20日
发明者苏淳 申请人:太仓博天网络科技有限公司