随着我国交通系统的迅速发展,新建道路和其他的交通设施越来越多,车辆导航系统作为交通运输系统的发展方向之一,在提高我国交通系统运行能力及改善交通状况的过程中扮演着越来越重要的角色。其中,导航系统的定位准确性是关键的,只有准确地定位车辆位置,才能向司机提供准确的行驶路线以及在地图上正确地显示车辆位置。如何向司机提供实时、准确的车辆位置是车辆导航系统的重点和难点。作为一种定位技术,地图匹配以电子地图的高精度道路信息为匹配的数据基础,将GPS接收机接收到的车辆位置或行驶轨迹数据,与车载电子地图道路数据相比较,从而找到车辆所在的道路,并显示车辆的实时位置。本文主要研究车辆导航系统中的地图匹配部分。首先,在了解车辆导航系统及其模块组成的基础上,对地图匹配的基本概念,发展现状以及基本原理进行了详细的论述。在深入分析影响地图匹配实时性、鲁棒性和匹配精度的因素后,对常用的投影法、概率统计法、相关性算法、基于网络拓扑以及基于曲线拟合的地图匹配算法进行分析,并总结各算法的优缺点。之后,介绍本文使用的基于D-S证据推理的地图匹配算法,完成了地图匹配三个过程的设计,即:确定误差区域、选择匹配道路以及修正定位结果。针对D-S证据推理使用的单一决策标准,引入了Pignistic概率决策,进行更有效的道路判断。同时,利用空间道路的拓扑关系来加快道路搜索的速度和提高道路选择的正确性。对于匹配过程中直转弯路段、平行路段、交叉路口路段以及立交桥路段等特殊路段的匹配情况,设计不同的方法来完成匹配,对出现的不同异常情况给出了不同的处理方法。在该系统中,使用ZHN600GPS导航仪进行跑车试验,并用VISUAL GPS记录下各个采样点的信息。对结果中匹配误差比较的大的转弯路段、平行路段以及立交桥路段的匹配,进行MATLAB仿真,并给出相应的仿真结果图。结果表明,该算法具有较高的匹配精度,对于复杂路口也有较好的适应性。论文最后总结了在地图匹配研究中所做的工作,并展望了下一步需要改进的地方。