| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 专业术语注释表 | 第18-19页 |
| 第一章 绪论 | 第19-33页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第19-21页 |
| 1.1.1 无源导航定位技术的产生与应用 | 第19-20页 |
| 1.1.2 传统辅助惯性导航定位的方法 | 第20页 |
| 1.1.3 基于矢量道路数据的辅助惯性导航定位的方法 | 第20-21页 |
| 1.2 面向车辆的AINS定位技术的研究现状 | 第21-25页 |
| 1.2.1 基于地球物理场的AINS定位技术 | 第21-22页 |
| 1.2.2 基于车辆模型的AINS定位技术 | 第22-23页 |
| 1.2.3 基于里程计的AINS定位技术 | 第23-24页 |
| 1.2.4 基于矢量道路数据的AINS定位技术 | 第24-25页 |
| 1.3 基于矢量道路数据的AINS的关键技术及研究现状 | 第25-30页 |
| 1.3.1 矢量道路数据模型构建技术的研究现状 | 第25-27页 |
| 1.3.2 轨迹特征段的实时提取技术的研究现状 | 第27-28页 |
| 1.3.3 矢量道路匹配算法的研究现状 | 第28-29页 |
| 1.3.4 存在问题的分析 | 第29-30页 |
| 1.4 论文的研究目标及内容 | 第30页 |
| 1.4.1 研究目标 | 第30页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第30页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第30-33页 |
| 第二章 基于矢量道路数据的AINS定位方法的技术框架 | 第33-48页 |
| 2.1 矢量道路数据AINS定位方法的总体框架 | 第33-34页 |
| 2.2 惯性导航系统 | 第34-36页 |
| 2.2.1 惯性导航原理 | 第34-35页 |
| 2.2.2 惯性导航参数 | 第35页 |
| 2.2.3 面向矢量道路数据AINS的惯性导航误差模型 | 第35-36页 |
| 2.3 面向AINS定位的矢量道路模型 | 第36-42页 |
| 2.3.1 传统矢量道路网络模型的分类体系 | 第36-40页 |
| 2.3.2 面向AINS定位的矢量道路模型应用需求 | 第40-41页 |
| 2.3.3 面向AINS定位的矢量道路数据采集原则 | 第41-42页 |
| 2.3.4 基于车载GPS-RTK的矢量数据采集技术 | 第42页 |
| 2.4 面向AINS定位的矢量道路匹配算法 | 第42-45页 |
| 2.4.1 适配区的概念 | 第42-43页 |
| 2.4.2 基于最近点迭代匹配算法 | 第43-45页 |
| 2.5 基于矢量道路数据的AINS误差校正模型 | 第45-47页 |
| 2.5.1 匹配方法的问题分析 | 第45页 |
| 2.5.2 卡尔曼滤波方法 | 第45-46页 |
| 2.5.3 误差校正模型 | 第46-47页 |
| 2.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 面向AINS的矢量道路数据模型的构建 | 第48-78页 |
| 3.1 矢量道路数据模型的基本概念 | 第48-55页 |
| 3.1.1 矢量道路数据的基本组成元素 | 第48-49页 |
| 3.1.2 路段方位角的计算方法 | 第49-51页 |
| 3.1.3 基于路段方位角的形状点生长方法 | 第51-55页 |
| 3.2 基于功能分层的TMP矢量道路网络模型 | 第55-64页 |
| 3.2.1 矢量道路数据的TMP分层模型 | 第55-57页 |
| 3.2.2 TMP模型的概念延伸和综合描述 | 第57-60页 |
| 3.2.3 基于六元组的道路交叉口数据模型 | 第60-64页 |
| 3.2.4 TMP模型的特点 | 第64页 |
| 3.3 矢量道路数据的结构设计 | 第64-67页 |
| 3.3.1 节点目标结构 | 第64-65页 |
| 3.3.2 路段目标结构 | 第65-66页 |
| 3.3.3 道路交叉口目标结构 | 第66-67页 |
| 3.4 矢量道路数据的拓扑结构建立 | 第67-71页 |
| 3.4.1 基于追加思想的道路分离方法 | 第68-69页 |
| 3.4.2 “节点-弧线”拓扑关系的生成 | 第69-71页 |
| 3.5 矢量道路数据的预处理方法 | 第71-77页 |
| 3.5.1 冗余数据处理 | 第71页 |
| 3.5.2 丢失点补全 | 第71-72页 |
| 3.5.3 偏心改正 | 第72页 |
| 3.5.4 轨迹平滑处理 | 第72页 |
| 3.5.5 多车道融合处理 | 第72页 |
| 3.5.6 实验分析 | 第72-77页 |
| 3.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第四章 惯导轨迹特征段的实时提取算法研究 | 第78-100页 |
| 4.1 轨迹数据的概念和特点 | 第78-79页 |
| 4.2 基于矢量路网的惯性导航轨迹数据 | 第79-81页 |
| 4.2.1 惯性导航轨迹数据的结构定义 | 第79页 |
| 4.2.2 基于航向角变化的趋势特征 | 第79-80页 |
| 4.2.3 路段匹配对于惯性导航轨迹特征的要求 | 第80-81页 |
| 4.3 顾及轨迹趋势变化的特征提取算法 | 第81-99页 |
| 4.3.1 算法的基本原理 | 第81页 |
| 4.3.2 相关概念的定义 | 第81-83页 |
| 4.3.3 算法的描述与构建 | 第83-85页 |
| 4.3.4 算法的实施过程 | 第85-87页 |
| 4.3.5 趋势特征的分类描述 | 第87-92页 |
| 4.3.6 典型趋势特征的实时提取过程 | 第92-94页 |
| 4.3.7 实验分析与仿真 | 第94-99页 |
| 4.4 本章小结 | 第99-100页 |
| 第五章 基于矢量道路数据的AINS匹配算法研究 | 第100-138页 |
| 5.1 粗精匹配结合的矢量道路匹配算法 | 第100-118页 |
| 5.1.1 基于特征标示点的粗匹配 | 第100-106页 |
| 5.1.2 基于最近点迭代算法的精匹配 | 第106-112页 |
| 5.1.3 算法的实现 | 第112-114页 |
| 5.1.4 仿真结果与分析 | 第114-118页 |
| 5.2 基于拓扑追踪思想的矢量道路匹配算法 | 第118-128页 |
| 5.2.1 拓扑追踪的基本思想 | 第118-119页 |
| 5.2.2 算法的构建与描述 | 第119-124页 |
| 5.2.3 算法的实现流程 | 第124-125页 |
| 5.2.4 仿真结果与分析 | 第125-128页 |
| 5.3 基于匹配信息和误差模型的惯性导航校正方法的研究 | 第128-136页 |
| 5.3.1 误差模型的建立及观测量的构造 | 第128-132页 |
| 5.3.2 仿真结果与分析 | 第132-136页 |
| 5.4 本章小结 | 第136-138页 |
| 第六章 基于矢量道路数据的AINS实验系统 | 第138-160页 |
| 6.1 实验系统总体设计 | 第138-141页 |
| 6.1.1 系统概述 | 第138页 |
| 6.1.2 系统的设计原则 | 第138-139页 |
| 6.1.3 系统体系结构设计 | 第139-141页 |
| 6.2 实验数据的来源 | 第141-143页 |
| 6.2.1 矢量数据采集硬件设备 | 第141-142页 |
| 6.2.2 矢量道路数据 | 第142-143页 |
| 6.2.3 惯性导航轨迹数据 | 第143页 |
| 6.3 系统功能的实现与验证方法 | 第143-159页 |
| 6.3.1 系统环境 | 第143页 |
| 6.3.2 系统功能设计 | 第143-145页 |
| 6.3.3 矢量道路数据的处理和组织 | 第145-148页 |
| 6.3.4 惯性导航轨迹的特征提取 | 第148页 |
| 6.3.5 基于矢量道路数据的匹配算法 | 第148-154页 |
| 6.3.6 基于匹配信息和误差模型的校正方法 | 第154-158页 |
| 6.3.7 GIS基础功能 | 第158-159页 |
| 6.4 实验总结 | 第159-160页 |
| 第七章 总结与展望 | 第160-164页 |
| 7.1 论文总结 | 第160-162页 |
| 7.1.1 主要工作 | 第160-161页 |
| 7.1.2 主要创新点 | 第161-162页 |
| 7.2 进一步的研究方向 | 第162-164页 |
| 参考文献 | 第164-175页 |
| 致谢 | 第175-176页 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 | 第176页 |
