车辆定位是智能交通系统的重要组成部分和基础技术。通过车辆定位，可以对车辆进行有效的指挥、监控、诱导，从而缓解交通紧张状况，合理调度资源，预防事故，打击与车辆相关的犯罪行为，促进交通安全。因此，研究低成本、高效率的普及型车辆定位技术具有重要的理论和实际意义。 对于车辆定位系统，获得车辆的精确定位是最基本的要求。本文在分析典型车辆定位方法的基础上，提出通过车载手机定位来实现车辆定位。为弥补手机定位精度不足，引入地图匹配技术实现定位信息与道路数据的联系，以确定车辆在当前路网上的准确位置，改善定位精度。论文完成了基于手机定位/地图匹配组合定位的系统设计，研究了该组合定位技术实现精确定位的定位条件和关键技术。研究的重点是通过地图匹配算法确定车辆在道路上的准确位置。 针对手机定位误差大、定位时间间隔长的特点，本文提出改进的误差函数算法来实现地图匹配。算法为基于定位轨迹的匹配算法，即将多个定位点获得的定位轨迹同时匹配到候选道路上。为解决单条候选道路定位数据不足的问题，将定位轨迹附近的候选道路依据路网的连通性构成候选道路序列。算法依据定位点到候选道路序列上相应匹配位置的距离和方向的差值来确定误差函数值，通过误差函数的累加值来判断车辆行驶道路。定义匹配率来衡量地图匹配的可靠性。模拟试验分析了不同手机定位采样频率和定位精度下的匹配率和车辆定位精度。结果表明采用改进的误差函数算法后基于手机定位/地图匹配组合定位系统的在多数情况下能够正确锁定车辆的行驶道路。 本文将改进的误差代价函数算法与常用算法：点到曲线，点到点的算法进行了比较，结果表明，在组合系统中采用改进的误差代价函数算法具有更高的匹配率和更小的定位误差。与传统车辆定位方式相比，手机定位/地图匹配组合定位系统具有定位成本低，定位无需车辆方的参与，可定位的车辆量多面广等优点。因此，有利于车辆定位系统的普及，从而可为实现交通管理自动化以及车辆行驶智能化提供技术支持。