【摘 要】
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针对现有车辆导航算法仅考虑单一数据，使所得路径实际行程时间比预期更长的问题，首先建立了基于卡尔曼滤波理论的行程时间多步预测模型；其次，提出了综合利用实时数据、行程时间多
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目（2007BAH08804）
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针对现有车辆导航算法仅考虑单一数据，使所得路径实际行程时间比预期更长的问题，首先建立了基于卡尔曼滤波理论的行程时间多步预测模型；其次，提出了综合利用实时数据、行程时间多步预测数据及历史数据的实时路径导航算法，并改进了其实现的核心算法Dijkstra_pred。实验结果表明，基于三类数据的实时路径导航算法所得路径的实际行程时间从整体上优于仅采用实时数据的导航算法，且路径变化较少。
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