随着社会的发展,基于导航和定位系统的应用越来越多,实现这些应用的基础是车辆精确定位。本课题的研究背景是实现基于电子地图的拥堵道路收费系统,在地图上准确定位车辆是构建此系统的前提。地图匹配技术是一种辅助导航定位技术,它获得GPS的初次定位数据后,结合电子地图中的道路特征以及其他可用信息将定位点进一步匹配到道路上。地图匹配算法能够减小GPS定位误差和电子地图数据误差对车辆定位的影响,提高车辆定位精度。传统的车载导航定位系统中,惯性传感器主要被用来辅助GPS进行初次定位,并没有将惯性传感器的输出信息直接用于地图匹配的算法中,本文试图研究一种直接融入惯导传感信息的地图匹配算法,利用惯导传感器的灵敏性,辅助判断车辆行驶状态的变化,提高地图匹配算法的准确性。本文首先研究了车载导航系统中地图匹配算法的相关技术原理,分析了现有地图匹配算法的优缺点,然后设计了一种融入惯导传感信息,基于道路几何特征,结合历史定位结果的地图匹配算法。最后借助VC++和MapX控件搭建了仿真实验平台,对实际跑车获得的实验数据进行了测试,对一些假设的情况进行了实验分析。验证了融入惯导传感信息可以提高地图匹配算法的准确性。本文提出了一种将惯导传感信息直接用于地图匹配过程中的算法,区别于只使用GPS或GPS/DR定位点进行匹配的算法。研究了车辆在路口转弯时的匹配算法,利用电子地图中道路的几何特征,参考历史定位结果,结合惯导信息判断车辆转向的路段,提高匹配算法的准确性。设计了智能判断,利用惯导信息和统计数据判断车辆的行驶状态,实现不同模式的智能匹配。