地图匹配,是指通过匹配算法得到载体位置等的偏差信息并实时修正,准确显示载体在轨道中的位置。地图匹配算法的效果直接关系到车辆定位的精度,地图匹配是决定导航产品最终性能的关键技术。目前,不少学者提出了不同地图匹配算法,这些算法在减小系统定位误差方面都各有优缺点,但大都对仪器测量数据、电子地图数据以及各种坐标做转换中产生的各种误差涉及到的比较少,误差处理凸显不足,以至影响最终匹配质量效果。车辆导航定位属于一种动态系统,随时间的推移产生时间序列数据,因此,寻求一种能够对匹配数据动态误差具有较好处理效果、能够提高匹配质量的方法是很有必要的。动态滤波技术是在工程界有广泛应用基础的数据处理方法,将卡尔曼滤波引入到地图匹配过程中,利用其在误差处理方面的优势,来改善地图匹配结果的可靠性,改进地图匹配流程,具有较高的研究价值。本文结合卡尔曼滤波及其相关技术(常规滤波、因式分解滤波、自适应滤波、非线性滤波等)原理、方法及其特点,讨论了滤波技术在地图匹配中应用的方式、方法,寻找建立适合载体机动特点的滤波器的方法。利用MATLAB工具软件的强大功能,对基于各种具体滤波算法的地图匹配方法进行编程实现,用数据进行仿真试验,检验新匹配方法的应用效果。运用Visual C++6.0平台、MATCOM的数学库以及Access数据库等工具开发了地图匹配可视化软件,实现本文设计的基于卡尔曼滤波地图匹配算法的同时,还为不同的地图匹配算法之间的测试比较提供了一个功能完善的软件平台,也为今后进一步深入研究地图匹配算法打下了良好的基础。通过实验,将本文设计的匹配算法与传统图匹配算法(直线投影)进行比较,验证了该算法的有效性。