地图匹配算法综述
图的匹配与覆盖问题
图的匹配与覆盖问题图是一种用边来表示对象之间关系的数据结构。
在图论中，匹配与覆盖问题是指在给定的图中找到一组特定的边或顶点子集，使得满足一定的条件。
本文将探讨图的匹配与覆盖问题的概念、应用以及解决方法。
一、图的匹配问题图的匹配问题是指在一个无向图中，找到一组边的集合，使得任意两条边都没有公共的顶点。
这样的边集被称为匹配。
图的匹配问题有很多实际应用，比如稳定婚姻问题、配对问题等。
解决图的匹配问题的方法有多种，其中最常见的是匈牙利算法。
匈牙利算法采用增广路径的方法，通过不断增加匹配的边，直到无法找到新的匹配边为止。
该算法具有很高的时间效率，适用于大规模的图。
二、图的覆盖问题图的覆盖问题是指在一个无向图中，找到一组顶点的集合，使得图中的每条边都至少与集合中的一个顶点相邻。
这样的顶点集合被称为图的覆盖集。
图的覆盖问题在实际应用中也非常常见，比如任务分配问题、资源分配问题等。
解决图的覆盖问题的方法有多种，其中一种常见的方法是使用最小点覆盖定理。
最小点覆盖定理指出，在一个图中，最少的顶点个数的集合，使得该集合中的顶点覆盖整个图的边，即为最小点覆盖集。
通过求解最小点覆盖问题，可以得到图的最小覆盖集。
三、图的匹配与覆盖问题的应用图的匹配与覆盖问题在实际应用中有着广泛的应用。
以下是几个常见的应用场景：1. 稳定婚姻问题稳定婚姻问题是图的匹配问题的一种具体表现形式。
在稳定婚姻问题中，有一组男性和女性，每个人对异性有着不同的偏好。
稳定婚姻问题的目标是找到一组完美匹配，使得不存在任何一个男性和女性同时都喜欢对方而不喜欢自己匹配的对象。
这个问题可以通过图的匹配问题来求解。
2. 任务分配问题任务分配问题是图的覆盖问题的一种具体表现形式。
在任务分配问题中，有一组需要完成的任务和一组可以执行任务的人员。
每个任务需要特定的技能和资源，每个人员也有不同的技能和资源。
任务分配问题的目标是找到一种最优的分配方案，使得每个任务都被分配到合适的人员，并且每个人员分配到的任务不会使其超负荷。
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究
基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究基于GPS车辆轨迹数据的地图匹配算法及应用研究摘要：随着GPS技术的发展，车辆轨迹数据的获取变得越来越容易。
而地图匹配算法则是通过将车辆轨迹数据与地图进行匹配，得到更准确的车辆位置信息。
本文对目前常用的地图匹配算法进行了系统的总结和比较，并提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。
同时，针对城市道路中的复杂情况，提出了一种考虑车道划分的匹配算法。
最后，在实验中，将所提出的算法和其他算法进行对比，结果表明，所提出的算法能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。
关键词：GPS车辆轨迹数据；地图匹配算法；粗分类；细分类；车道划分1.介绍GPS技术的普及和智能化交通系统的发展，为车辆轨迹数据的获取提供了越来越多的机会。
地图匹配算法，能够以GPS数据为基础，将车辆在道路上的位置精确地投影到地图上，并进一步提供交通运输领域的应用。
通过地图匹配，提高了GPS定位数据在车辆行驶分析中的可靠性和精确度。
2.研究现状目前，国内外学者在地图匹配算法上进行了广泛的研究和探索。
根据匹配所采用的算法和方法，可以将地图匹配算法分为4类：特征匹配方法、卡尔曼滤波方法、统计学方法和神经网络方法。
各类方法各有优缺点，研究者们在算法设计时需要进行合理的选择。
3.算法设计在目前地图匹配算法中，我们提出了一种基于粗分类和细分类的混合匹配算法。
该算法首先进行道路分类，然后根据具体道路环境进行匹配，从而得到更准确的车辆位置信息。
同时，为了解决城市道路中的复杂情况，我们还提出了一种考虑车道划分的匹配算法。
该算法能够通过GPS数据得到车辆的具体位置和所在车道的信息，解决了普通算法在城市道路中无法有效处理的问题。
4.实验本文所提出的地图匹配算法，在实验中得到了广泛的应用。
我们将所提出的算法和其他算法进行对比，并进行了实际道路测试。
结果表明，基于粗分类和细分类的混合匹配算法和考虑车道划分的匹配算法，能够在不同的道路环境下得到更高的匹配精度，并且在实际应用中具有较大的实用价值。
地图匹配算法研究及应用
地图匹配算法研究及应用地图匹配算法是指将GPS轨迹数据与地图上的道路网络相匹配的算法。
随着GPS定位技术的普及，越来越多的人开始使用GPS设备来记录自己的行动轨迹。
然而，由于GPS测量误差和信号遮挡等原因，GPS轨迹数据并不完全准确，因此需要通过地图匹配算法来改善其精度。
一、传统地图匹配算法传统地图匹配算法主要有三种：最近邻算法、HMM算法和粒子滤波算法。
1.最近邻算法最近邻算法是一种简单且有效的地图匹配算法。
该算法首先将GPS轨迹点与道路网络上的所有节点进行距离计算，然后将GPS轨迹点与最近的节点相匹配。
该算法简单易实现，但其精度较低，对于道路较为复杂的区域容易产生匹配错误。
2.HMM算法HMM算法是一种基于贝叶斯理论的地图匹配算法。
该算法将GPS轨迹点视为观测序列，将道路网络视为状态序列，并使用HMM模型来匹配GPS轨迹点。
相对于最近邻算法，HMM算法考虑了GPS轨迹点之间的关系，在处理复杂的道路网络时具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，需要大量的计算资源。
3.粒子滤波算法粒子滤波算法是一种基于贝叶斯滤波的地图匹配算法。
该算法使用粒子滤波器来估计GPS轨迹点所在的道路，并通过重采样方法来改善估计的精度。
相对于HMM算法，粒子滤波算法更加灵活，可以处理不同种类的观测数据，并具有较高的精度。
但是，该算法的计算复杂度较高，在实时应用中需要充分考虑计算效率。
二、基于深度学习的地图匹配算法近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的地图匹配算法逐渐成为研究热点。
深度学习基于神经网络模型，通过学习海量数据来提高模型的精度。
基于深度学习的地图匹配算法主要有两类：基于卷积神经网络（CNN）的算法和基于循环神经网络（RNN）的算法。
1.基于CNN的算法基于CNN的地图匹配算法主要采用图像处理技术，将GPS轨迹数据转换成图像形式，然后使用CNN网络来匹配GPS轨迹点。
该算法可以处理复杂的道路网络，具有较高的精度，并且能够自动学习特征，避免了传统算法中需要手动设计特征的问题。
深圳信息职业技术学院学报2008年总目次
・
高职 教 育理 论 ・
马庆发 （ ） １ １
职业教 育实训 中心有效 建设研 究 “ 会做 事 ” 向下 的大学 生职 业 价值 观教 育 学 导 论 ２ 世 纪职 业教 育领 军人 物 的时代 特性 ｌ
— —
童 山东 唐 高 华
（） １
７
兼论 黄 炎培 的职 业教 育情 怀
黄程 波 徐 益 龙 湛邵 斌 吕 浩 肖 蓓
（） ２ （） ２
１ ６
贺小凤 王 国胜 （ ） １ ２ ０
宋柱 梅 李 迪
蔡 铁
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（） １ ２ ７
段 虎 蔡 铁
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Ａ Ｍ控制 的音频分析仪设计 Ｒ
Ｅ ｃｌ ｘ ｅ 在物理 实验 数据 处理 中的应用 研究 基 于嵌入式 Ｌｎ ｘ的图形用 户 界面移 植 与开发 ｉｕ 型 腔高速铣 ￣ ／工 刀具 轨迹优 化研 究 Ｊｎ Ｊ 基 于加权 的运 动矢 量恢 复差错 掩 盖算法 基 于移动 Ｉｖ ６的快 速切 换性 能优 化 Ｐ ＭＩ ＭＯ— ＤＭＡ系统 中理 想信 道估 计 ＯＦ 基 于 ＭＥ ＭＳ技术 的三 维触 觉感 知 阵列 研究
英语学 习的可持 续 发展 问题 与解 决方 案
仃 捣 觞 ７ ３ ８ １ ４ ７ １ ５
刘燕 鸣 （ ） ６ １ Ｏ 蕊 （ ） ６ １ ５
迭代式项 目教学法探析
・
张德 芬 李
高职教 育管理 ・ 赵伟强 （ ） ６ １ ８
新 时期 高职 院校教 师思 想政 治 工作存 在 的问题及 创新 思 考 关 于课 堂 教学 质量 学生 评价 的调 查分 析
郑 艺成 宋 跃 张 志坚 梁世 亮 （ ） ２ ２ ９
基于卫星组合导航的技术综述
基于卫星组合导航的技术综述摘要：组合导航是近代导航理论和技术发展的结果，组合导航是指综合各种导航设备，实现了优于单一导航系统的导航性能。
目前，在卫星组合导航领域，大多数组合系统以卫星导航系统为主，其原因主要是卫星导航系统能够提供比较准确导航结果，随着全球卫星导航系统的迅速发展，中国的北斗卫星导航系统、美国的GPS、俄罗斯的GLONASS、以及欧洲的GALILEO等均取得较高的定位精度，如何更好地开发利用卫星导航系统，为运载体提供高精度的导航信息，已经成为各国导航领域的热点问题。
关键词：组合导航；卫星导航系统；导航性能一、组合导航系统卫星导航系统是一种全球性、全天候、全天时、高精度的导航定位和时间传递系统，由于非视线通信问题，导航系统单独使用时存在局限性，提高导航系统整体性能的有效途径是采用组合导航系统，即用两种或两种以上导航系统对同一导航信息作测量，应用信息融合技术进行优化，以提供高精度、高稳定性的组合导航信息。
东华大学CN105701752A提出了一种GPS和RFID组合导航的方法，通过GPS与RFID等组合定位，采用多种算法相结合的方式，如三角定位法、卡尔曼滤波、指纹匹配法、地图匹配算法等进行人员的定位监控，提高了人员定位与监控的精度。
辽宁北斗卫星导航平台有限公司CN109814141A提出了一种定位方法，采用卫星导航差分模式和蓝牙相结合的方式进行高精度定位，定位精度可以达到10cm以内，定位精度较原有普通GPS定位的10米精度。
二、组合导航方式随着导航技术的不断发展，除了传统的能够提供较多导航参数的惯性导航系统、卫星导航系统、地面导航系统、陆基导航系统，以及视觉导航系统也发展很快。
惯性导航、卫星导航、视觉导航是目前常用的导航手段。
虽然不同系统之间相互组合组合导航系统能够提供更准确的导航定位信息，可以实现不同的导航要求，但要考虑各个导航系统组合的可行性。
目前，应用最为广泛的组合导航是卫星导航系统和惯性导航系统的组合，卫星导航系统优点是定位精度较高，但在室内或隧道等遮挡下容易受干扰，有丢失信号等缺点，惯性导航系统虽然能够提供较多的导航参数，具有高可靠性，但其随着时间的积累误差也会增大。
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状
车载GPS地图匹配算法研究背景意义及现状1研究背景及意义 (1)2 国内外研究现状分析 (2)3常见地图匹配算法分析 (3)1研究背景及意义当今社会，机动车数量迅猛增长，从而导致交通流量过快增长与有限的道路设施之间的矛盾激增，交通堵塞严重。
如何的减少拥堵，有效地进行交通疏导，合理的利用有限的交通设施是当前亟待解决的难题，发展智能交通（ITS）是解决这些问题的有效方法。
随着GPS(Global Positioning System)卫星定位技术和通信技术的日趋成熟，基于GPS的自动定位在智能交通系统中显示出其巨大的技术、经济和社会效益，基于GPS的自动定位关键技术是地图匹配技术。
地图匹配(Map matching,简称MM)是一种基于软件技术的定位修正方法。
地图匹配基于两个前提：首先，车辆总是行驶在道路上；其次，电子地图道路数据精度应高于浮动车车载导航系统的位置估计精度。
当上述条件满足时，将定位信息与道路信息进行比较，通过一定的匹配过程，确定出车辆最可能的行驶路段及车辆在此路段中最可能的位置。
地图匹配算法的实现与电子地图有着密切的关系，电子地图必须具有正确的路网拓扑结构和足够高的精度才能完成地图匹配。
地图匹配技术在ITS中的应用可以总结为以下三个方面：①用于地图显示。
地图匹配在ITS中最基本的应用是实现被跟踪车辆在电子地图上的显示。
由于各种定位技术存在不同程度的定位误差，造成了车辆的定位点通常没有落在道路上。
而ITS的大部分信息都要通过电子地图来显示，因此，必须通过地图匹配算法将车辆匹配到其正在行驶的道路上。
②用于提高定位精度。
由于高楼和高架桥阻挡接收机的信号等因素的影响，GPS有时无法提供足够的定位精度。
航位推算可以实现车辆的自主导航，但需要车辆初始位置的输入，而且惯性期间的漂移误差和标定误差将使累积误差随时间而增大。
此时可以利用地图匹配算法来改善定位精度，高精度的电子地图可用于修正定位估计的误差。
gps地图匹配算法
II
中国科学技术大学硕士毕业论文
目录
目录
摘要 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． Ｉ Ａｂｓｔｒａｃｔ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩ 目录．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ＩＩＩ 第一章 绪论 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． １
第四章 地图匹配问题以及现有算法介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．． ２２
４．１ 地图匹配问题介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２２ ４．２ 常见地图匹配算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．２４
３．１ＧＰＳ 误差 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３
３．１．１ ＧＰＳ 误差分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１３ ３．１．２ 各种类误差特点 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１５ ３．１．３ 常见克服 ＧＰＳ 误差方法 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１７
１．１ 背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．１ １．２ 研究目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３ １．３ 论文安排 ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．３
测绘技术中常见的地图配准算法介绍
测绘技术中常见的地图配准算法介绍地图配准是测绘技术中的一个重要环节，它的主要目的是将多幅地图或者地理数据进行对应，使得它们在同一基准下具备一致性。
在实际的测绘应用中，地图配准算法能够帮助我们更加准确地理解和分析地理现象，为精确测绘和地理信息系统等应用提供支持。
本文将介绍一些常见的地图配准算法，以及它们的原理和应用。
一. 特征点匹配算法特征点匹配算法是地图配准中常用的一种方法。
该算法通过提取地图上的关键特征点，比如角点或者边缘点，然后在不同地图上寻找相应的特征点进行匹配。
在特征点匹配中，常用的算法包括克鲁斯卡尔算法、归一化互相关算法和改进的归一化互相关算法等。
克鲁斯卡尔算法是一种最小生成树的算法，它的主要思想是通过连接权值最小的边逐步构建最小生成树。
在地图配准中，我们可以将特征点作为节点，它们之间的相似度作为边的权值，然后使用克鲁斯卡尔算法寻找最佳的匹配组合。
归一化互相关算法是一种基于互相关的特征点匹配方法。
它通过计算两个特征点周围区域内的互相关系数来判断它们的相似度。
在进行配准时，我们可以选取特定阈值来筛选出相似度较高的特征点对，从而得到最佳的匹配结果。
改进的归一化互相关算法是针对传统归一化互相关算法的一种改进。
它在计算互相关系数时引入了自适应窗口大小和自适应核函数，从而提高了特征点匹配的准确性和鲁棒性。
改进的归一化互相关算法在地图配准和图像配准中都有广泛的应用。
二. 尺度不变特征变换算法尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform，简称SIFT）算法是一种经典的特征点匹配算法，它在地图配准中也有较为广泛的应用。
SIFT算法通过分析图像的局部特征，如边缘和角点等，并在不同图像中寻找相应的特征点进行匹配。
SIFT算法的主要步骤包括尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配、描述子生成和特征点匹配等。
在进行地图配准时，我们可以提取地图上的SIFT特征点，并在不同地图中进行匹配，从而得到两幅地图之间的对应关系。
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地图匹配算法综述一、地图匹配：现有算法车辆导航系统实时接收GPS位置速度信息，以交通地图为背景显示车辆行驶轨迹。
保证所显示的轨迹反映车辆的实际行驶过程，包括行驶路段，转弯过程及当前位置，就是地图匹配问题所要解决的目标。
本节首先对地图匹配问题涉及到的基础概念、误差模型给出简要说明，同时介绍当前流行的一些地图匹配算法的思路与特点。
1.1 地图匹配问题介绍利用车载GPS接收机实时获得车辆轨迹，进而确定其在交通矢量地图道路上的位置，是当前车载导航系统的基础。
独立GPS车载导航系统中克服GPS误差以及地图误差显示车辆在道路网上的位置主要是通过地图匹配算法，也就是根据GPS信号中的数据和地图道路网信息，利用几何方法、概率统计方法、模式识别或者人工神经网路等技术将车辆位置匹配到地图道路上的相应位置[8-12]。
由于行驶中的车辆绝大部分都是在道路上的，所以通常的地图算法都有一个车辆在道路上的默认前提。
地图匹配的准确性决定了GPS车辆导航系统的准确性、实时性与可靠性。
具体来说取决于两方面：确定当前车辆正在行驶的路段的准确性与确定车辆在行驶路段上的位置的准确性。
前者是现有算法的研究重点，而后者涉及到沿道路方向的误差校正，在现有算法中还没有得以有效解决。
地图匹配的目标是将轨迹匹配到道路上，当道路是准确的时，也就成了确定GPS的准确位置，然后利用垂直映射方法完成匹配。
要实时获得车辆所在的道路及位置通过地图匹配来实现是一种比较普遍而且成本较低的方法。
车辆导航与定位系统中的地图匹配问题概括来讲就是将车载GPS接收机获得的带有误差的GPS轨迹位置匹配到带有误差的交通矢量地图道路上的相应位置。
下面我们通过具体的数学模型来给地图匹配问题以详细的数学描述。
地图匹配的基本过程如图4.1所示。
符号定义及其物理意义说明如下：图4.1 地图匹配模型1) g(k)是车辆GPS轨迹点，内容为k时刻车辆上的GPS定位数据（经纬度），对应于矢量地图上相应的经纬度位置点。
由于GPS误差和矢量地图误差的存在，当车辆在道路弧段S i上行驶时，g(k)通常并不位于弧段S i上。
2) p(k)为g(k)的地图道路匹配点，表示地图匹配算法对g(k)进行偏差修正获得的车辆k时刻在矢量地图道路上的对应点，简称g(k)的匹配点。
匹配点所在矢量地图弧段S i上的位置，应该尽可能反映出实际车辆在该段道路上的相应位置。
3) e(k)为g(k)的地图匹配修正量，表示g(k)与其匹配点p(k)间的误差修正。
需要指明匹配点所在的弧段p(k) S i时，使用符号e(k)[S i] 表示g(k)对于弧段S i 上的匹配点所使用的匹配修正量。
上述3个基本量之间的关系如图画所示，即p(k) = g(k) + e(k) (4) 地图匹配修正量e(k)源自于GPS定位误差和交通矢量地图精度误差的综合误差效应。
4) e(k)的正交分解将e(k)正交分解为弧段横向修正量ev(k).R与弧段纵向修正量eh(k).R，有(5)式中e(k)[ S i] 的纵向单位矢径的正向与车辆在弧段S i上的前进方向一致，横向单位矢径与垂直，构成右旋直交坐标如图4.1所示。
需要注意的是, ev(k) 与eh(k) 均为标量，它们的大小与符号说明如下。
5) 弧段横向修正量ev(k)表示g(k)的道路弧段横向偏差，ev(k)的幅值|ev(k)|大小表示g(k)到达弧段的最短距离，即(6)式中q(k) =q(g k , S i) 称为g(k)的弧段S i最近点，也就是g(k)对弧S i作垂线与弧段S i的交点。
ev (k)[ S i] 的符号正负取决于是否与横向单位矢径的方向一致。
正值表示g(k)偏差在按前进方向测算的道路弧段S i的右侧，反之，当车辆g(k)位于道路弧段的左侧，ev(k) 为负值。
q(k)由g(k)与相应弧段S i唯一确定，所以ev (k)[ S i] 是一个已知标量。
6) 弧段纵向修正量eh(k) 表示g(k)的道路弧段纵向偏差，反映g(k)的地图道路匹配点p (k )沿道路弧段方向上的预测偏差，即(7)eh(k) 的取正值表示匹配点p(k )位于g(k)的前方，反之，当车辆g(k)必须向后退方向匹配时eh(k) 为负值。
弧段纵向修正量eh(k)[ S i]与匹配点p(k)直接相关，是地图道路匹配算法最重要又最难精确求解的预测变量。
如何克服这一误差分量的影响是论文研究的一个重点。
地图匹配过程实际上就是利用车辆行驶的GPS轨迹g(k)，基于矢量地图的拓扑结构，以及其它可获得的车辆运动信息来确定车辆正在运行的道路弧段S i，以及在上面的准确对应方位p(k)。
1.2常见地图匹配算法正如本章开始的时候介绍，地图匹配算法经常被用来在车辆导航系统中确定车辆在道路上的位置。
大部分地图算法都假设车辆行驶过程中是在有限的道路网上进行的，在绝大部分情况下车辆都是满足这种情况的。
当然，当车辆实际上不在已知道路上行驶时，地图匹配可能增加GPS定位误差。
还有一个假设是大部分现有算法的前提，就是矢量地图的高精确度。
但是在实际应用中，用户并不能得到所有需要区域的高精确地图[1]。
文献[1]对于现有地图匹配算法作了很好的总结，并且在文献中介绍了四种地图匹配算法类型：1）半确定性算法；2）概率统计算法；3）基于模糊逻辑的算法；4）模式识别算法。
半确定算法需要的一个基本前提是需要知道车辆的初始位置和车辆运行方向，然后多种条件判断会用来判定车辆是否在已知道路网上。
这种地图匹配算法一般用于带有航位推测定位系统的车辆导航系统。
概率统计算法是在从车辆导航系统获得的轨迹位置周围建立矩形或者长方形的置信区域。
模糊逻辑的算法是基于一系列的规则及其权重的设计来实现的。
是一种基于已有知识的规则系统。
由于地图匹配算法本质上是模式识别的过程，所以模式识别领域中的多种算法都可以应用于地图匹配问题的解决，比较典型的是人工神经网络。
地图匹配过程可以用多种算法实现，从简单的搜索技术[13]，到复杂的数学工具[14]，如卡尔曼滤波。
在后面地图匹配算法的详细回顾中，我们主要将其分为三类：几何方法，概率统计算法和其他高级算法。
1.2.1 几何匹配算法几何匹配算法利用地图道路网的几何信息进行匹配，它只考虑路段的形状距离等，而不考虑道路的连接关系。
最常见的几何地图匹配算法，是一种简单的搜索过程。
每一个车辆GPS轨迹点被匹配到最近的地图道路网节点处或最近路段上的最近点。
这种算法在车辆导航系统中的实现非常简单，但是直接用其匹配原始车辆轨迹经常会出现误识别，尤其是在道路密集的城市地区和交叉路口处。
所以这种算法在实际车辆导航系统中直接使用的很少。
一些高级匹配算法在对车辆轨迹进行处理后，用这种方法完成最后的步骤，将经过处理或者识别的匹配点映射到对应道路上进行显示。
文献[8]对这种最简单的匹配算法进行一下改进，利用GPS信息中的速度方向信息或者车辆运行连续性参考前面时刻轨迹点匹配的道路辅助选择当前轨迹匹配的道路，选择好匹配的道路后将轨迹点投影到该道路曲线上完成匹配。
当车行驶在道路上时，存在三个状态信息，速度、方向和当前所在街道。
不难理解三个事实：当车辆远离交叉路口时，它不可能从一条街“跳”到另一条街；连续两次从GPS信号得到的方向绝对差总小于某个小量，除非它在交叉路口转向；当车辆行驶在道路上时，偶尔较大偏离道路的信号应该忽略。
概括来说，就是利用车辆轨迹的连续性和矢量电子地图的拓扑结构，将车辆轨迹和道路网格进行匹配，从而过滤GPS信号的定位误差，更形象一些，可以说是根据GPS信号将车辆“拉”到道路上来。
因此，修正算法应该涉及车辆当前和以前的方向及街道的拓扑索引。
这种改进后的匹配算法能够有效减少匹配的误识别率。
文献[15]中的方法考虑多个轨迹点的地图匹配算法是根据一段时间内，连续多个轨迹点拟和为曲线与道路曲线进行比较匹配，确定车辆运行道路以及车辆在道路上的位置。
文献[16]中，White对几种几何地图匹配算法进行了详细的介绍和比较，包括点到点匹配、点到弧匹配、弧到弧匹配以及利用地图拓扑结构的地图匹配。
通过对各种算法的匹配效果进行比较，说明了利用更多点的信息可以提高识别的准确率，而且匹配过程中利用地图拓扑结构可以有效提高地图匹配算法效果。
文献[17]提出了基于权重的几何地图匹配算法，首先比较车辆方向(从GPS接收机获得)与周围道路方向的偏差，比较当前轨迹点与周围道路弧的距离偏差，然后对两个偏差设定不同的权重，获得针对不同道路的权重和，最后比较这些权重和，最小的就是匹配可能性最大的。
这种算法利用了车辆的方向信息来辅助地图匹配。
这些改进后的几何地图匹配算法在确定了轨迹匹配后的道路后，用最短距离匹配方式，将车辆轨迹映射到该道路上距离轨迹最近的点上。
1.2.2 概率统计算法概率统计算法是在从车辆导航系统获得的轨迹位置周围建立矩形或者长方形的置信区域。
这种算法最早是1989年由Honey et al设计的[18]。
文献[1]中介绍了其在GPS车辆导航系统中的应用，置信区域的大小可以由GPS位置的各种误差大小来确定。
之后，置信区域被重叠到交通矢量地图上，来确定匹配道路。
当置信区域中包含多条路段时，利用车辆的速度方向信息、与前面匹配道路的关联信息以及最近距离原则来确定唯一的匹配路段。
当在一定可信度区域内没有道路时，视车辆不在道路上。
文献[1]中没有介绍对这种算法的具体实现，在具体设计时，车辆的速度信息和距离下一个交叉路口的距离信息都可以被应用到概率统计算法中。
算法的主要目标也是如何正确识别当前车辆运行所在的道路。
确定匹配道路后，用最短距离匹配方式将车辆轨迹映射到该道路上距离轨迹最近的点上。
1.2.3 其他高级算法除了上面两种常用的地图匹配处理思路以外，卡尔曼滤波、模糊理论和人工神经网络等理论也被应用于车辆导航系统的地图匹配问题的解决中。
卡尔曼滤波器是一种高效率的递归滤波器（自回归滤波器）[19]，用于估计离散时间过程的状态变量。
卡尔曼滤波器最初就是用来设计空间导航系统的[1]，当前被广泛应用于各种系统。
在车辆导航系统中，也是目前使用的重要信号滤波手段和多传感器融合方法。
在独立GPS车载导航系统的地图匹配算法中，融合交通矢量地图上的道路网信息，是这类算法与单纯的GPS接收器信号处理最大不同之处。
例如论文[20]中，将地图上路段的几何数学表达式作为卡尔曼滤波的一个约束条件该地图匹配算法能够部分校正沿道路方向的误差。
论文[21]中介绍的算法虽然在状态空间中包含了互相垂直的两个方向上的状态进行车辆位置预测估计。
另外的地图匹配算法运用模糊理论[9]，人工神经网络等领域的知识实现匹配过程[22]。
这些算法在固定场合下有很高的匹配准确率，但是需要大量的数据进行算法参数的前期学习和总结。