一、面向自主车辆导航的地理信息系统（论文文献综述）
訾璐[1]（2021）在《基于高精地图数据的交通要素时空对象建模与可视化表达研究》文中提出随着汽车产业智能化、网络化的不断推进,在未来智能出行中扮演重要角色的高精地图正进入大众的视野。目前各大图商和互联网公司研究的高精地图数据精度高、体量大,但是使用范围仅仅局限于智能汽车自动驾驶,如果能够对这些数据加以处理,为不同标准的高精度数据构建一个统一的数据模型,可以大大拓宽高精地图数据的使用范围,满足交通管理、应急保障和道路维护等更多领域的需要。现有的交通要素数据模型在对交通要素进行描述时,主要表达的是交通要素的空间位置,缺乏对其时间、关联关系、组成结构、行为特征等复杂信息的描述。全空间信息系统和多粒度时空对象建模理念的提出为全面、准确、直观地表达交通要素的时空动态变化特征、拓展高精地图数据的使用范围提供了解决思路。因此,本文将交通要素与多粒度时空对象相结合,开展了基于高精地图数据的交通要素对象化建模与可视化表达的相关研究。论文主要内容如下:1、对时空数据模型、高精地图及其数据逻辑结构和交通要素建模与可视化表达的研究现状进行了归纳总结,分析了目前高精度交通要素对象化建模与可视化研究中存在的问题,并在此基础上提出了本文的主要研究内容以及论文的组织架构。2、提出了交通要素对象化的概念并分析了对象化的优势,针对更新技术和数据处理过程,分析了基于多粒度时空对象的高精地图数据管理的优势;在交通要素对象化描述难点的基础上建立了交通要素对象化描述模型;基于车辆行为对交通要素进行了重新分类,并详细描述了交通要素各个对象类的独有特征项。3、构建了交通要素对象化建模框架,确立了交通要素的对象化建模思路,分析了建模过程中的关键技术;设计了交通要素对象类模板,并研究了基于模板的高精地图数据转换规则,批量转换了高精地图数据;最后,以具体的应用实例对交通要素对象化建模进行了实验验证。4、探讨了交通要素对象化表达与导航电子地图表达的区别,提出了交通要素可视化的流程、关键技术问题和可视化内容;开展了交通要素可视化表达技术研究,基于WebGL构建了交通要素对象的三维符号,并研究了顾及道路通行规则的可视化表达技术;最后对可视化功能进行了设计和实现。5、设计并实现了高精度交通要素可视化实验系统的总体框架和各个功能模块,并以北京市特定区域为例进行了建模与可视化实验,验证了本文提出的基于高精地图数据的交通要素对象化建模方法与可视化表达研究的可行性和适用性。
教育部[2]（2020）在《教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知》文中提出教材[2020]3号各省、自治区、直辖市教育厅（教委）,新疆生产建设兵团教育局:为深入贯彻党的十九届四中全会精神和全国教育大会精神,落实立德树人根本任务,完善中小学课程体系,我部组织对普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版）进行了修订。普通高中课程方案以及思想政治、语文、
陈祥葱[3]（2020）在《行为驱动三维时空建模及分布式索引研究》文中研究说明作为沟通数字虚拟世界及现实世界的桥梁,GIS数据模型一直是地理信息科学研究的核心与基础。随着云计算、物联网、大数据等技术飞速发展,“智慧城市”要求在一个立体、动态的环境中进行信息管理、方案模拟与处置决策,解决所面临的气候变化、环境恶化、土地退化、海岸变迁、疾病传播等问题;同时,随着倾斜摄影测量、三维激光扫描、卫星遥感、导航定位等空间信息采集技术飞速发展,空间数据粒度越来越小、时间上的动态性越来越高、语义特征多元化特征日益明显,且呈现出动态联动的趋势,时间、空间和语义一体化建模成为新时期GIS发展的必然要求。数据模型是对现实世界的简化表达,时空建模的前提是时空认知。但现实世界是纷繁复杂的,人类对时空认知也是异构多元的,无论是地理本体认知、三维几何表达或是时空数据建模,现阶段均无法形成归一化、普适化的表达模式。同时,现阶段的各类数据模型均是从几何表达或时空过程某一方面进行建模,忽略了几何表达、时空模型以及数据索引等不同研究内容的系统性和相关性。基于上述背景,针对现阶段GIS时空数据模型的不足,本文以地理本体为方法指导,探讨了粒度化三维几何建模、行为驱动的时空建模方法,并讨论了基于对等网络的分布式索引构建,最后通过实际应用验证研究内容的可行性与正确性。本文主要研究内容如下:一、地理本体视角下的行为研究。结合地理本体研究进展,对比分析了现有地理本体的不足,在综合地理信息基本任务、时空客观规律和时空认知过程的基础上,提出了时空一体化的地理本体:O（28）（27）St,At,Action（t i）（29）。从地理本体所具有的多重内涵出发,探讨了地理本体行为的定义、内涵及分类,阐明了地理本体与时空建模任务目标、实施路径的一致性,并阐述了以地理本体为方法论指导时空建模须解决的三个核心问题间的逻辑关系,为本文后续研究提供了统一的理论基础和方法论指导。二、基于语义粒度的三维建模。首先通过对三维建模所面临的约束条件和现有三维几何建模方法的研究,说明了单一考虑几何表达的建模粒度并不能满足应用需要,在综合考虑几何、语义与认知基础上,依托知觉空间提出了分级三维几何建模粒度,并探讨了不同层次三维几何建模方法。为解决粒度操作问题,拓展了整体和部分（（is-part-of））的聚合语义,定义了粒度组合的五种操作（组合、附着、分割、包含、投影）模式,并引入图论构建了语义拓扑图和模式字符串,实现三维建模由单纯数学建模向模式建模的转变。三、行为驱动时空建模研究。针对时空数据建模中面临着时空多尺度、建模单元多样化和认知多元化等约束,以时空一体的地理本体为理论出发点,按照时间本体、时空行为以及时空模型的层次逐级讨论了行为驱动时空建模的方法,构建时间本体、时空行为模型和行为驱动的时空模型,并重点阐述了行为驱动时空模型在时空一体化表达、多时空过程、多维空间以及自我拓展等方面的优势。四、分布时空索引研究。为适应分布、并行的计算环境,本文基于Skip Index提出了对等网络（P2P）环境下的分布式时空索引,并通过时间线索引解决了时间范围检索、数据倾斜带来的性能问题,同时实现时间与空间高效检索。该索引实现方法简单、效率稳定,可满足时空对象自主发现或检索相关联的空间对象的需求,为构建具备自主响应能力的“活化”时空对象奠定基础。本文通过引入行为,创新性的提出时空一体地理本体,并以此为方法论指导,通过知觉空间和聚合语义实现粒度化三维建模高效表达,基于时空行为驱动构建了普适化、归一化的时空数据模型,并利用Skip Index的时间扩展实现了分布式时空检索。本文研究丰富了地理本体内涵,为面向多要素、多尺度复杂时空的时间、空间、语义一体化建模提供了可行的方法路径,有效满足“智慧城市”场景下的时空应用。
余卓渊,闾国年,张夕宁,贾远信,周成虎,葛咏,吕可晶[4]（2020）在《全息高精度导航地图:概念及理论模型》文中研究说明本文提出了全息高精度导航地图的概念,它融合了多源数据,尤其是电磁传感器、声音传感器、热红外仪等传感器数据,从更多角度为导航提供信息。在此概念基础上,提出了一种融合多源数据的全息高精度导航地图理论模型框架,该框架包含4个步骤:①全息道路数据采集,包含道路三维彩色激光点云、遥感影像、无人机航拍倾斜测量数据、摄像头图像、热红外图像、声场信号、电磁场信号;②道路静态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如车道线、路坎、栏杆、路牌、路灯、隧道等,作为无人驾驶车辆规划基础路线和车辆位置定位的数据基础;③道路动态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如离前后车辆的距离、前方有无行人、道路施工护栏、泛在信息等,作为检测无人驾驶车辆周围的实时道路环境和规划无人驾驶车辆行驶路线的依据;④动、静态信息融合:融合道路静态信息和道路动态信息,丰富道路信息,提高道路线精度,提高全息高精度导航地图更新的效率,为导航和无人驾驶车辆提供地图服务。
郑玲[5]（2019）在《自动驾驶高精度地图生成方法研究》文中研究指明自动驾驶是人工智能技术的重要发展方向,也是我国的战略发展方向之一。目前,自动驾驶已成为学术界、产业界的热门话题。高精度地图能有效提高无人车的安全性和稳定性,是未来智能出行的关键因素之一。然而,传统导航电子地图数据在数据模型、几何表达、精度、尺度、动态表达等方面存在较大差异,现有的高精度地图模型存在数据模型不完整、地图格式表达不一致以及扩展性不强等问题,严重制约自动驾驶技术的普及和发展。本文开展自动驾驶高精度地图模型和自动生成方法研究,为自动驾驶提供核心技术支撑。具体来说,本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）首先介绍了研究背景与意义,提出了本文的研究内容。从传统导航电子地图、自动驾驶国内外发展现状和高精度地图在自动驾驶的应用研究三个方面对高精度地图的产生和发展进行了总结。针对传统导航电子地图不适合自动驾驶使用,同时现有的高精度地图模型数据表达不一致的问题,提出了本文的研究目标和研究思路。（2）针对传统导航电子地图不适合自动驾驶应用,同时现有的高精度地图模型数据表达不一致的问题,提出了面向自动驾驶的智能精细地图模型。首先,分析了现有高精度地图模型存在的问题;然后,详细描述了智能精细模型的概念和结构,该模型描述的数据内容和结构完整,能动态表达空间地理信息数据,具有数据内容精细、支持信息扩展等特点;最后,阐述了智能精细地图模型中的路网层和广义POI层的内涵。（3）针对高精度地图中车道级路网自动生成的问题,提出了一种基于平行点对连接剪枝策略的高精度车道级路网快速生成方法。所提方法的主要思想是,首先,计算轨迹数据在路段中心线上的最近距离点。然后,根据定比分点公式计算各个车道中心形状点。为了解决轨迹到轨迹的最近点和最近距离以及相应的对称点计算量大的问题,提出了一种相似性点对剪枝方法,利用轨迹对与轨迹对之间的平行关系对轨迹与轨迹点之间的最近点和最近距离计算进行二次剪枝。为地图厂商提供一种新的车道级路网生成手段。（4）针对高精度地图中车道级路网的拓扑关系自动生成的问题,提出了一种基于多方向约束的PCA高精度车道级路网拓扑自动构建的方法。首先,基于聚类后的点集进行PCA投影,获取路段网络层的方向和集合。其次,基于方向约束,分离出物理上连续的车道网络并提取线性事件点。再次,基于线性事件对物理上连续的车道网络进行分段,构建车道和路段之间的关联关系。最后,建立交叉口的拓扑关系。（5）利用某地区一个区域的真实高精度地图数据对本文提出的智能精细地图模型、高精度地图中车道级路网自动生成的方法、车道级路网拓扑自动生成方法进行实验和验证。通过不同的实验方法对不同规模的车道级路网生成结果进行分析,实验表明本文的方法能充分利用已有的专业测绘道路级路网数据和无人车的轨迹数据快速生成车道级路网。通过对实验结果的定性属性分析和定量精度评价,证明了本文提出的方法能够生成拓扑属性正确可靠的高精度车道级路网。
刘峰[6]（2019）在《高精度惯性定位定向/地图信息匹配导航技术研究》文中研究指明经典的陆用定位导航技术,如惯性导航以及惯性与里程信息、地标信息、零速停车信息、卫星信息的组合导航技术等,在满足长时间大范围工作情况下机动、快速、自主导航定位的作战使用需求时,都有着各自的技术缺陷。为了突破陆用导航领域传统技术方案,本文对高精度惯性定位定向地图信息匹配导航技术进行研究,提出了采用地图匹配辅助惯性定位定向方法,提高长航时大半径情况下的自主定位精度,对提升快速自主精确能力并降低保障要求与成本具有重要意义。论文的主要研究内容包括:1.针对军用国产化的嵌入式平台资源、性能特点,及数字矢量地图路网的数据结构,提出了一种适用于嵌入式导航计算机的自主可控空间索引方法——基于空间网格的Hilbert-R树索引方法。解决了相关技术依靠国外软件二次开发平台的问题,实现了海量数字矢量地图快速索引。经验证,该索引方法较普通遍历搜索方法索引效率提高80%以上。2.针对数字地图路网结构的特点和地图匹配的难点,提出了一种基于计算几何理论的惯性定位定向系统行驶轨迹与数字地图道路几何特性的“线到线”型地图匹配方法。实现了基于定位定向信息的路径匹配,有效解决了道路纵向匹配误差得不到有效抑制的技术难题,具有较高的准确性和鲁棒性。3.通过分析惯性导航力学编排和误差原理,提出了一种自主可控的惯性/里程计/地图匹配组合导航方案,建立精确的误差模型,采用滤波技术进行信息融合,利用地图匹配导航结果提高惯性定位定向系统自主定位精度。经验证,利用地图匹配信息修正惯性定位定向系统在长航时、大作战半径情况下可将定位误差控制在45m以内。4.针对惯性定位定向系统可用的嵌入式系统的硬件资源、运算处理能力有限的问题,提出了一种基于嵌入式系统的软硬件平台实现方案。完成了硬件系统、软件架构工程设计,具备在有效的资源中实现地图动态分块动态加载、道路检索、匹配解算、惯性定位定向/地图信息匹配融合与非道路行驶识别等功能,并在惯性定位定向系统中首次实现惯性定位定向/地图匹配导航技术工程应用。
吴先赋[7]（2019）在《基于Node.js和WebGIS的商超物流配送系统的研究和实现》文中研究表明电子商务的迅猛发展、新零售概念的不断推陈出新给便利店、连锁超市为代表的传统商超企业带来了巨大冲击,传统的竞争手段已经不能在有限的市场份额和竞争愈演愈烈的情况下制造更多的利润,因而在新形势下对商超企业来说,转变发展模式、积极探索新零售的发展理念显得十分重要。物流配送作为商超企业日常经营的重要组成部分,对其经营成本、盈利能力以及整体业务的发展均具有重要影响。所以,节省物流成本,构建科学高效的物流配送体系是商超企业探索新的经营模式、提升自身竞争力的重要内容之一。本文在总结了便利店、连锁超市等传统商超企业当前物流配送的主要模式及特点的基础上,从帮助商超企业在竞争激烈的新零售背景下降低物流配送成本、提升物流配送效率和科学化管理水平的背景出发,探讨了将Node.js和WebGIS相结合的方式构建整合商品信息、订单信息、仓库信息、车辆信息于一体的物流配送系统,主要研究工作及成果如下:（1）采用Node.js和WebGIS相结合的方式,将Node.js平台下Express框架及Mongoose、Coordtransform、Formidable、Esri-leaflet等类库和Leaflet地图库、GeoJSON、地理处理服务等WebGIS技术相结合的方式开发物流配送系统。（2）采用MongoDB数据库存储数据,在数据库设计时根据实际情况借助Mongoose类库将空间数据组织成GeoJSON格式进行存储,属性数据组织成JSON格式进行存储,不再单独设置空间数据库,实现了轻量级的数据存储方式。（3）将商品信息、订单信息、仓库信息、车辆信息等通过物流配送系统进行整合,针对物流配送过程中不同的参与对象分别构建了面向商家的订单平台、面向供货商的控制平台、面向司机的配送平台,基本实现了商品信息建库、商品浏览、订单管理、配送仓库选取、最近设施点查询、多路径配送、服务区域查看、配送路径导航等功能。
江博[8]（2018）在《科技创新驱动：我国北斗卫星导航与位置服务产业发展策略研究》文中进行了进一步梳理人类进入21世纪,社会生产和生活发生了重大改变,对科技的推崇和依赖程度越来越高,科技创新驱动发展的作用也表现得越来越明显。特别是最近5年来,科技创新这一提法逐步出现在社会生产和经济发展的方方面面。伴随着科学技术的不断进步与发展,科技创新日益成为经济和社会发展的关键力量和决定因素,不仅仅在国内生产生活中扮演着关键角色,同时成为了世界各国综合国力得以形成和提升的重要基础。科学技术是生产力,并且真正意义上成为第一生产力,科技创新已经成为了先进生产力的动力之泉,并逐步上升为国家战略。这一重要程度,比历史上任何一个时期都要显得突出和关键。随着科技创新发展,科技与产业发展的结合将会达到前所未有的高度,尤其是对战略性新兴产业的引导和推动尤为重要。我国是制造业大国,也是科技创新大国,正积极探索科技创新驱动战略性新兴产业发展。以北斗为代表的卫星导航与位置服务产业是我国战略性新兴产业的发展重点,北斗系统是我国自主研制的卫星导航定位系统,是服务经济建设、社会发展和公共安全的重要空间基础设施。大力推动北斗产业发展,对提高社会生产效率、改善人民生活质量、提升国家核心竞争力、维护国家安全等具有重要的作用。同时,北斗产业的发展也离不开科技创新驱动的指引和推动。本文以科技创新驱动发展理论为指导,综合运用科技哲学、技术经济学、社会调查、系统科学的方法,对以北斗为代表的战略性新兴产业科技创新路径进行系统而深入的研究,以寻求解决处于“竞争困境”中的我国北斗产业发展的短板和局限,既阐明科技创新理论对北斗产业发展的积极影响,又推动科技创新与北斗产业发展的深度融合。全文分为五章,各章节主要内容如下:第一章介绍了文章选题的问题研究背景、选题的目的和意义,通过对比研究国内外创新、技术创新与科技创新等研究现状评述,阐明了文章的研究思路、研究内容、研究方法及创新点。第二章通过分析科技创新的理论基础与科技创新驱动发展的关系,重点对科技创新驱动产业发展进行多维度分析,指明科技创新驱动发展的内涵,并重点阐明全面创新赋予科技创新驱动发展的新内涵。第三章主要介绍我国北斗产业发展与科技创新驱动发展的关系。以问题与需求导向入手,通过理论结合实践的方法,突出强调北斗是我国科技创新技术的产物,剖析北斗产业的发展现状与发展成果,并重点介绍北斗产业发展的困境与面临的挑战。通过与GPS对标分析,提出北斗技术突围的困境以及北斗产业发展的机遇,为提出北斗产业发展策略奠定基础。第四章介绍科技创新对北斗技术与产业发展变革的推动影响。北斗技术和产业因科技创新而生,对科技创新的理论和实践根源产生影响。通过科技创新驱动北斗产业发展,阐述了科技创新对北斗产业发展产生新变革、提出新要求、培育新能力、产生新影响,以及科技创新为北斗产业发展开辟新领域等。通过理论指引和实践研究,为科技创新驱动北斗产业发展实施策略的提出奠定了基础。第五章重点介绍了我国科技创新驱动北斗产业发展的策略。首先从战略层面入手,做好顶层设计、夯实平台战略,推动北斗产业发展战略研究与布局;其次从战术层面入手,提出技术和行业应用创新,打牢北斗产业发展基础,开启产业化发展之路;通过发展模式创新,探索北斗产业发展规律,构建产业闭环;依托协同创新,打造北斗产业生态系统;辅助金融创新,利用资本手段快速推动北斗产业发展;结合北斗全球组网的趋势,提出北斗国际化战略布局的重要举措,通过推动实施北斗“走出去”,实现北斗产业发展步入新的发展阶段。
陶璐[9]（2017）在《高精度自动驾驶地图与传统导航地图路网匹配方法研究》文中进行了进一步梳理高精度自动驾驶地图在自动驾驶系统中扮演着重要角色。一方面,高精度自动驾驶地图能表达传统导航地图无法表达的实体;另一方面,传统导航地图包含了丰富的道路交通信息。显然,二者并不是独立存在的,而是信息互补,相互交互的。对于自动驾驶运用来说,往往需联合使用道路级传统导航地图和车道级高精度自动驾驶地图。因此,二者映射关系的建立,不仅能增强它们的互补性、交互性;对自动驾驶运用灵活地使用地图数据也有重大意义。本文从数据内容、地图模型等方面对高精度自动驾驶地图和传统导航地图进行了详细介绍;在此基础上,对二者的差异性进行了详细的分析。针对高精度自动驾驶地图和传统导航地图在几何和拓扑上的巨大差异,本文通过路网拓扑重构逻辑,重构了相似的拓扑网络;选取距离、方向、拓扑结构、几何形态相似性四个指标,通过“多层过滤-逐层淘汰”算法进行路口匹配;基于路口匹配结果和重构的拓扑网络,使用向前路径探索算法获取同名道路集,并基于高精度自动驾驶地图几何拓扑网络构建了线性参照系统,通过动态分段方法,建立了传统导航地图与高精度自动驾驶地图路网的映射关系;最后,构建了路网映射关系的物理数据模型。在VS2010平台上,开发了高精度自动驾驶地图与传统导航地图匹配系统;以两段典型的高速道路区域高精度自动驾驶地图和同区域传统导航地图进行了匹配实验,并给出了相应的路网映射关系实例。实验表明,本文方法能够有效地实现高精度自动驾驶地图与传统导航地图的匹配。此外,该方法已经成功运用于实际导航地图生产,具有较强的鲁棒性和适用性。
李翔[10]（2017）在《矢量道路数据辅助惯性导航定位的技术与方法研究》文中研究表明在战时或其他非常规的无源环境下,无法采用卫星导航定位方式对惯性导航系统的累积误差进行修正,基于此本文研究了基于矢量道路数据的辅助惯性导航（Aided Inertial Navigation System,AINS）定位的基本理论和方法。首先利用GPS-RTK移动测量技术获取相应导航区域高精度的矢量道路数据,并进行数据的模型构建和预处理;接着与移动载体实时接收到的惯性导航轨迹数据进行匹配计算、误差分析,完成位置误差修正;然后将匹配误差作为观测量,建立系统误差模型并采用卡尔曼滤波的方法对惯性导航系统的内部误差参数进行校正;最后完成相关仿真实验系统的设计,以便能有效地修正惯性导航误差,提高定位精度,为无源环境下实现移动载体的精确导航定位提供可靠的理论依据和技术保障。作者在文中的主要工作和创新点概括如下:（1）构建了基于矢量道路数据的AINS定位方法的总体框架,阐述其辅助惯性导航工作的基本原理;明确了惯性导航的输出参数和相关误差方程,阐述了面向AINS的矢量道路数据采集原则和模型构建方法;针对面向AINS的矢量道路匹配算法和误差校正模型进行了分析和介绍。（2）基于“分而治之”的基本思想,提出了基于功能分层的TMP（Topology&Tracing,Match,Property）矢量道路数据模型,采用三层功能结构动态地存取矢量道路数据,有效地提高了后续匹配计算和误差修正的效率。该模型具有灵活有序的层次划分,丰富完整的道路信息,清晰简洁的拓扑结构。按照三个层次的功能不同,将路段和节点的地理空间信息和属性信息以及整个矢量道路网络的拓扑关系有序地划分开来,并通过相应的路段和节点进行有机关联。层次划分有利于各类数据之间的灵活组织,方便了数据信息的处理和查询,提高了系统的整体效率,为惯性导航轨迹点在路段上的追踪和路径规划选择提供了更为准确的决策判断,减少了误匹配的概率。（3）提出了一种顾及轨迹趋势变化的特征提取算法,立足于航向角的变化趋势实时快速地提取轨迹特征,能够排除因变道或避让产生的特征干扰。首先建立趋势确定集合和待定集合,并通过计算轨迹点的趋势变化量,以确定轨迹点所在趋势集合的趋势状态;进一步,将2个趋势集合的状态进行比较判断,从而避免外界因素造成的趋势干扰,以获取有效的整体运动趋势;最后根据趋势特征的约束条件进行特征判断,完成趋势特征的提取。实验结果表明,该算法效率优于传统的曲线拟合算法,有效地排除了因特殊情况产生的特征干扰,简单可行、可靠性好,能够满足导航匹配的应用需要。（4）提出了基于拓扑追踪和粗精结合的匹配算法,实现了无源环境下矢量道路数据对惯性导航轨迹实时高精度的位置误差修正,并以匹配误差为观测量构建了新的误差校正模型,解决了惯性导航内部参数误差无法校正的问题。拓扑追踪的矢量道路匹配算法,有效地解决了道路交叉口等路段的误匹配问题,算法采用道路数据的拓扑信息,根据不同系统状态对矢量道路数据和惯性导航轨迹进行匹配,弥补了基于卫星的组合导航在自主性、抗干扰性等方面的不足。其次,提出了采用匹配信息和误差模型的校正方法,构建了辅助导航系统的误差模型和新的观测量,采用卡尔曼滤波方法对误差进行了估计和校正。相比于传统以匹配算法为核心的校正方法,该方法不仅有效利用了惯性导航轨迹位置与对应行驶路段的几何和拓扑关系,更通过惯性导航误差模型校正了系统内部误差。（5）以上述研究为基础,研发了基于矢量道路数据的AINS实验系统,构建了实验系统的分层结构,明确了实验系统的运行环境,并对主要功能进行逐一的实通过对主要功能模块的实现,验证将矢量道路数据应用于辅助导航定位的科学性和有效性。
二、面向自主车辆导航的地理信息系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、面向自主车辆导航的地理信息系统（论文提纲范文）
（1）基于高精地图数据的交通要素时空对象建模与可视化表达研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究现状分析 |
| 1.2.1 时空数据模型研究现状 |
| 1.2.2 高精地图及其数据逻辑结构研究现状 |
| 1.2.3 交通要素建模与可视化表达研究现状 |
| 1.2.4 存在问题分析 |
| 1.3 主要研究内容与论文组织架构 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 论文组织架构 |
| 第二章 基于高精地图数据的交通要素对象化描述模型 |
| 2.1 交通要素对象化概述 |
| 2.1.1 高精地图在自动驾驶中的作用及存在的问题 |
| 2.1.2 基于高精地图数据的交通要素概述 |
| 2.1.3 交通要素对象化的提出和优势 |
| 2.2 基于多粒度时空对象的高精地图数据管理 |
| 2.2.1 高精地图数据采集与生产 |
| 2.2.2 对象化高精地图交通要素数据管理 |
| 2.3 交通要素对象化描述模型 |
| 2.3.1 交通要素对象化描述的难点 |
| 2.3.2 交通要素对象化描述模型 |
| 2.3.3 交通要素对象分类 |
| 2.3.4 交通要素对象类具体描述内容 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于高精地图数据的交通要素对象化建模方法 |
| 3.1 交通要素对象化建模研究框架 |
| 3.1.1 建模基本思路 |
| 3.1.2 建模关键技术问题 |
| 3.2 交通要素对象类模板设计 |
| 3.2.1 类模板基础特征信息设计 |
| 3.2.2 类模板间关系信息设计 |
| 3.3 基于模板的交通要素对象转换技术 |
| 3.3.1 高精地图数据描述映射关系分析 |
| 3.3.2 数据内容及数据处理 |
| 3.3.3 高精地图数据批量转换方法 |
| 3.4 交通要素对象化建模实验验证 |
| 3.4.1 实验验证基本流程 |
| 3.4.2 对象基础特征信息实例化 |
| 3.4.3 对象间关系信息实例化 |
| 3.4.4 对象实例化实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于高精地图数据的交通要素可视化表达 |
| 4.1 交通要素可视化研究框架 |
| 4.1.1 交通要素对象化表达与导航电子地图表达的区别 |
| 4.1.2 交通要素可视化流程 |
| 4.1.3 交通要素可视化的关键技术 |
| 4.1.4 交通要素可视化内容 |
| 4.2 基于WebGL的交通要素对象三维符号构建 |
| 4.2.1 三维地图符号视觉变量 |
| 4.2.2 基础平台选择 |
| 4.2.3 原始高精地图数据三维可视化 |
| 4.2.4 基于WebGL的交通要素对象三维符号构建 |
| 4.3 顾及道路通行规则的交通要素可视化表达 |
| 4.3.1 道路通行规则特征 |
| 4.3.2 顾及道路通行规则的交通要素可视化 |
| 4.3.3 基于对象特征的交通要素可视化 |
| 4.4 基于用户交互的可视化功能设计 |
| 4.4.1 基本功能设计 |
| 4.4.2 个性化功能设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验系统的设计与实现 |
| 5.1 实验环境 |
| 5.2 实验系统的总体设计 |
| 5.2.1 总体架构设计 |
| 5.2.2 功能模块设计 |
| 5.3 实验系统功能模块实现 |
| 5.3.1 建模模块 |
| 5.3.2 数据生成模块 |
| 5.3.3 可视化模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）行为驱动三维时空建模及分布式索引研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 时间、空间、语义一体化建模需求日益迫切 |
| 1.1.2 时空数据表达粒度更加多样 |
| 1.1.3 时空模型须适应分布并行计算环境 |
| 1.1.4 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 地理本体研究进展 |
| 1.2.2 三维几何建模研究进展 |
| 1.2.3 时空数据模型研究进展 |
| 1.2.4 P2P分布索引研究进展 |
| 1.2.5 当前研究中存在的主要问题 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文组织 |
| 第2章 地理本体视角下的行为 |
| 2.1 地理本体概述 |
| 2.1.1 地理本体逻辑结构 |
| 2.1.2 现有地理本体不足 |
| 2.2 时空一体地理本体 |
| 2.3 地理本体行为研究 |
| 2.3.1 地理本体行为定义 |
| 2.3.2 地理本体行为内涵 |
| 2.3.3 地理本体行为分类 |
| 2.4 地理本体与三维时空建模 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于语义粒度的三维建模 |
| 3.1 三维尺度特征 |
| 3.2 三维几何建模 |
| 3.3 粒度化三维几何建模 |
| 3.3.1 基于知觉空间的粒度分级 |
| 3.3.2 基于粒度分级的三维表达 |
| 3.4 粒度化的三维建模 |
| 3.4.1 聚合语义拓展 |
| 3.4.2 几何构件库 |
| 3.4.3 粒度化三维建模 |
| 3.5 实例验证 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 行为驱动时空建模 |
| 4.1 时空建模面临的主要问题 |
| 4.2 时间本体建模 |
| 4.2.1 时间系统与时间关系 |
| 4.2.2 时间本体建模 |
| 4.3 时空行为建模 |
| 4.3.1 时空行为机理 |
| 4.3.2 时空行为表达 |
| 4.3.3 时空行为建模 |
| 4.4 行为驱动时空建模 |
| 4.4.1 行为驱动时空数据模型 |
| 4.4.2 三维时空一体化表达 |
| 4.5 时空模型的归一表达 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 分布时空索引研究 |
| 5.1 对等网络(P2P) |
| 5.2 P2P空间索引方法 |
| 5.3 基于Skip Index的时空索引 |
| 5.3.1 Skip Index简介 |
| 5.3.2 Skip Index的时间拓展 |
| 5.3.3 空间约束下的时间索引 |
| 5.3.4 时空查询 |
| 5.4 算法验证 |
| 5.4.1 试验数据处理 |
| 5.4.2 算法验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 原型开发与应用 |
| 6.1 应用场景 |
| 6.2 多粒度三维场景构建 |
| 6.2.1 应用需求 |
| 6.2.2 解决思路及应用效果 |
| 6.3 基于行为的智能设施管理 |
| 6.3.1 应用需求 |
| 6.3.2 智能设施行为分析 |
| 6.3.3 应用效果 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（4）全息高精度导航地图:概念及理论模型（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 全息高精度导航地图概念、构架及特点 |
| 2.1 全息高精度导航地图的概念 |
| 2.2 全息高精度导航地图的组成构架 |
| 2.3 全息高精度导航地图的特点 |
| 3 全息高精度导航地图信息采集和提取 |
| 3.1 全息高精度地图道路静态信息采集和提取 |
| 3.1.1 技术流程 |
| 3.1.2 数据采集 |
| 3.1.3 坐标转换与静态数据融合 |
| 3.1.4 特定地物提取 |
| 3.2 全息高精度地图道路动态信息采集和提取 |
| 3.2.1 技术路线 |
| 3.2.2 数据采集 |
| 3.2.3 特定地物实时提取 |
| 3.2.4 声光电磁数据获取和空间化 |
| 4 全息高精度导航地图动、静态信息融合应用 |
| (1）车辆高精度定位 |
| (2）自主路径规划 |
| (3）自动行驶控制 |
| 5 结语 |
（5）自动驾驶高精度地图生成方法研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 名词解释表 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 传统导航地图的产生和发展 |
| 1.2.1 导航电子地图的兴起 |
| 1.2.2 地图数据结构 |
| 1.2.3 导航电子地图的内容 |
| 1.2.4 导航电子地图的数据标准和格式 |
| 1.2.5 导航电子地图的制作流程 |
| 1.3 自动驾驶与地图的发展 |
| 1.3.1 国内外自动驾驶发展现状 |
| 1.3.2 高精度地图与自动驾驶的关系 |
| 1.3.3 高精度地图辅助自动驾驶的应用研究 |
| 1.4 论文的研究内容和组织结构 |
| 第2章 面向自动驾驶的高精度地图研究综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 高精度地图的概念 |
| 2.3 高精度地图格式规范 |
| 2.4 基于移动测量车的高精度地图数据采集及制作 |
| 2.5 面向自动驾驶高精度地图自动生成方法 |
| 2.6 车道级路网形状结构模型 |
| 2.6.1 车道和路段的数学模型 |
| 2.6.2 路口的数学模型 |
| 2.7 主要问题和本文的研究思路 |
| 2.7.1 主要问题 |
| 2.7.2 本文的研究思路 |
| 2.8 本章小结 |
| 第3章 面向自动驾驶的智能精细地图模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 已有高精度地图模型分析 |
| 3.3 智能精细地图模型 |
| 3.3.1 智能精细模型的概念 |
| 3.3.2 智能精细模型的结构 |
| 3.4 智能精细地图的车道级路网模型 |
| 3.4.1 车道级路网模型要求 |
| 3.4.2 车道级路网模型的结构 |
| 3.4.3 车道级路网的路段网络层属性 |
| 3.4.4 路段网络层与车道网络层的关联关系 |
| 3.4.5 车道级路网的车道网络层属性 |
| 3.5 智能精细地图的广义POI层 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于平行点对连接剪枝策略的车道级路网快速生成方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基本概念 |
| 4.2.1 轨迹点和轨迹 |
| 4.2.2 两条轨迹之间的最近距离点 |
| 4.2.3 轨迹对相似性定义 |
| 4.3 基于平行特性的车道级路网计算 |
| 4.3.1 方法概述 |
| 4.3.2 车道图形的几何计算 |
| 4.3.3 交叉口图形的建立 |
| 4.4 基于平行点对相似性剪枝算法 |
| 4.4.1 方法思路 |
| 4.4.2 算法框架 |
| 4.4.3 轨迹相似性连接剪枝算法 |
| 4.4.4 确定、提取和计算 |
| 4.4.5 算法时间复杂度分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于PCA的车道级路网拓扑自动建立方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 方法概述 |
| 5.3 道路路段的几何点集提取 |
| 5.4 车道级道路段车道的拓扑建立 |
| 5.4.1 基于PCA的路段网络层的提取 |
| 5.4.2 基于角度约束的连续车道点集合提取 |
| 5.4.3 基于线性事件点的关联关系构建 |
| 5.5 交叉口拓扑建立 |
| 5.5.1 交叉口提取 |
| 5.5.2 拓扑连接线计算 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 实验与分析 |
| 6.1 实验概述 |
| 6.2 实验原始数据采集与制作 |
| 6.3 高精度地图中车道级路网图生成结果 |
| 6.4 平行点对剪枝策略实验结果 |
| 6.4.1 试验区的数据与参数设置 |
| 6.4.2 对比算法 |
| 6.4.3 实验区的路网数据结果 |
| 6.4.4 基于平行点对剪枝的算法实验结果展示 |
| 6.4.5 实验结果分析 |
| 6.5 车道级路网模型实验结果 |
| 6.5.1 试验区的数据 |
| 6.5.2 路网图生成成果 |
| 6.5.3 不同于阈值情况下的线性事件点生成 |
| 6.5.4 路网准确率评价 |
| 6.5.5 实验结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文的主要研究内容 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文与科研情况 |
| 致谢 |
（6）高精度惯性定位定向/地图信息匹配导航技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 惯性定位定向系统现状及发展 |
| 1.2.1 国外定位定向系统发展 |
| 1.2.2 国内定位定向系统发展 |
| 1.3 地图匹配技术发展及现状 |
| 1.3.1 地理信息数据现状及发展 |
| 1.3.2 地图匹配算法现状及发展 |
| 1.3.3 地图空间索引技术现状及发展 |
| 1.4 惯性基信息融合技术 |
| 1.5 论文主要内容和章节安排 |
| 1.5.1 主要内容及贡献 |
| 1.5.2 章节安排 |
| 第二章 地图匹配方法及关键因素分析 |
| 2.1 地图匹配基本原理 |
| 2.1.1 地图匹配过程分析 |
| 2.1.2 地图匹配关键因素 |
| 2.2 传统地图匹配算法 |
| 2.2.1 传统地图匹配算法介绍 |
| 2.2.2 传统地图算法分析 |
| 2.3 地图匹配误差分析 |
| 2.3.1 地图数据误差 |
| 2.3.2 路网模型误差 |
| 2.3.3 地图匹配算法误差 |
| 2.3.4 其他误差 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 数字矢量地图空间索引技术 |
| 3.1 数字地图数据库分析 |
| 3.1.1 数字地图空间数据结构 |
| 3.1.2 Shapefile格式中道路信息存储 |
| 3.2 基于惯性信息的地图索引建立 |
| 3.2.1 R树索引 |
| 3.2.2 基于Hilbert曲线编码的网格索引 |
| 3.2.3 路网拓扑关系 |
| 3.2.4 基于空间网格的Hilbert-R树地图索引方法 |
| 3.3 空间索引效率评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于惯性定位轨迹和路径特征的地图匹配算法研究 |
| 4.1 候选路径选取 |
| 4.1.1 检索框确定候选路段集 |
| 4.1.2 深度遍历确定候选路径 |
| 4.2 匹配路径确定 |
| 4.2.1 道格拉斯-普克法处理定位轨迹 |
| 4.2.2 Frechet距离比较道路相似性 |
| 4.3 基于曲线几何特征的地图匹配算法 |
| 4.3.1 曲线曲率特征分析 |
| 4.3.2 特征路段匹配 |
| 4.4 地图匹配算法设计流程 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.5.1 仿真条件 |
| 4.5.2 仿真结果 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 惯性/里程计/地图匹配组合导航技术 |
| 5.1 惯性导航系统数学模型 |
| 5.1.1 坐标系定义及坐标转换 |
| 5.1.2 惯性系统误差模型 |
| 5.1.3 航位推算算法 |
| 5.2 惯性/里程计/地图匹配组合导航技术 |
| 5.2.1 卡尔曼滤波方程 |
| 5.2.2 惯性/里程计组合导航 |
| 5.2.3 惯性/里程计/地图匹配组合导航 |
| 5.3 仿真验证 |
| 5.3.1 仿真条件 |
| 5.3.2 仿真结果 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 嵌入式组合导航系统设计及试验验证 |
| 6.1 嵌入式系统硬件设计 |
| 6.2 嵌入式系统软件设计 |
| 6.2.1 软件功能说明 |
| 6.2.2 软件框架设计 |
| 6.3 车载试验验证 |
| 6.3.1 试验准备 |
| 6.3.2 试验结果 |
| 6.3.3 结果分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 研究工作总结 |
| 7.2 主要创新 |
| 7.3 后期工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录A 随发射车跑车试验结果统计 |
（7）基于Node.js和WebGIS的商超物流配送系统的研究和实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 WebGIS发展现状 |
| 1.2.2 商超物流配送现状 |
| 1.3 研究目的和内容 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第2章 系统实现的关键技术 |
| 2.1 系统建设的技术框架 |
| 2.2 WebGIS技术 |
| 2.2.1 WebGIS架构概述 |
| 2.2.2 ArcGIS Server及地理处理服务 |
| 2.2.3 Leaflet.js地图框架 |
| 2.2.4 GeoJSON数据格式 |
| 2.3 Node.js平台 |
| 2.3.1 Node.js概述 |
| 2.3.2 Node.js的模块系统 |
| 2.3.3 Node.js中的包和NPM包管理工具 |
| 2.3.4 Express框架 |
| 2.4 MongoDB数据库和Mongoose类库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Node.js和 WebGIS的商超物流配送系统设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 系统功能需求分析 |
| 3.1.2 系统性能需求分析 |
| 3.2 系统整体结构设计 |
| 3.2.1 数据层 |
| 3.2.2 服务层 |
| 3.2.3 表现层 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.3.1 订单平台功能设计 |
| 3.3.2 控制中心功能设计 |
| 3.3.3 配送平台功能设计 |
| 3.4 系统数据库设计 |
| 3.4.1 数据库设计原则 |
| 3.4.2 空间数据集合 |
| 3.4.3 属性数据集合 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于Node.js和 WebGIS的商超物流配送系统实现 |
| 4.1 系统开发和运行环境 |
| 4.1.1 开发环境 |
| 4.1.2 运行环境 |
| 4.2 订单平台功能实现 |
| 4.2.1 商品浏览选购 |
| 4.2.2 订单管理 |
| 4.2.3 账户信息管理 |
| 4.3 控制中心功能实现 |
| 4.3.1 订单管理 |
| 4.3.2 订单配送规划 |
| 4.3.3 商品信息管理 |
| 4.3.4 用户信息管理 |
| 4.4 配送平台功能实现 |
| 4.4.1 配送任务查看 |
| 4.4.2 配送路径导航 |
| 4.4.3 账户信息管理 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论和展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（8）科技创新驱动：我国北斗卫星导航与位置服务产业发展策略研究（论文提纲范文）
| 论文创新点 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 一、选题缘由 |
| 二、选题意义 |
| 三、国内外研究综述 |
| 四、研究思路、目标、方法及重难点 |
| 第二章 科技创新与科技创新驱动产业发展 |
| 第一节 科技创新的理论基础 |
| 一、创新与科技创新 |
| 二、科技创新的构成 |
| 三、科技创新的运行模式 |
| 四、科技创新的运行机制 |
| 五、科技创新的保障机制 |
| 第二节 科技创新驱动产业发展的多维度分析 |
| 一、科技创新驱动产业发展的时代背景 |
| 二、科技创新驱动产业发展的核心能力 |
| 三、科技创新驱动产业发展的实际价值 |
| 第三节 科技创新驱动战略性新兴产业发展的重要内涵 |
| 一、科技创新是战略性新兴产业发展迫切需要 |
| 二、科技创新为战略性新兴产业发展指明方向 |
| 第四节 科技创新在全面创新中的核心地位及引领作用 |
| 一、科技创新在全面创新中的核心地位 |
| 二、科技创新在全面创新中的引领作用 |
| 第三章 科技创新驱动我国北斗产业发展态势 |
| 第一节 我国北斗产业的发展概况 |
| 一、我国北斗卫星导航定位系统发展历程 |
| 二、科技创新驱动我国北斗产业发展背景 |
| 三、科技创新驱动我国北斗产业发展现状 |
| 第二节 北斗产业面临GPS的直接挑战 |
| 一、北斗技术层面面临的挑战 |
| 二、北斗产业发展面临的挑战 |
| 第三节 北斗产业面临GPS的竞争优势 |
| 一、北斗与GPS共性技术优势分析 |
| 二、北斗系统发展的创新特质分析 |
| 三、北斗产业发展的潜在优势分析 |
| 第四节 科技创新驱动北斗产业的发展机遇 |
| 一、科技创新驱动北斗核心技术突破 |
| 二、科技创新促进北斗政策环境完善 |
| 三、科技创新推动北斗参与国际竞争 |
| 第四章 科技创新对我国北斗产业未来发展影响 |
| 第一节 科技创新推动北斗产业技术新变革 |
| 一、创新型国家建设引导北斗产业系统发展 |
| 二、科技创新对北斗产业技术变革提出要求 |
| 第二节 科技创新培育北斗产业发展新能力 |
| 一、具备对产业发展关键性推动的能力 |
| 二、加强对行业应用多元化拓展的能力 |
| 第三节 科技创新促进北斗产业发展新影响 |
| 一、创新北斗产业商业模式 |
| 二、创新北斗产业金融支持 |
| 三、创新北斗产业管理体系 |
| 第四节 科技创新驱动北斗产业步入新领域 |
| 一、北斗产业发展前景展望 |
| 二、北斗产业发展领域预测 |
| 第五章 科技创新驱动我国北斗产业加快发展策略 |
| 第一节 以顶层设计指引北斗产业健康发展 |
| 一、做好北斗产业顶层设计 |
| 二、夯实北斗产业平台建设 |
| 第二节 以技术创新夯实北斗产业发展基础 |
| 一、突破北斗关键核心技术瓶颈 |
| 二、加快北斗系统科技创新速度 |
| 三、提升北斗系统科技创新能力 |
| 第三节 以应用创新扩大北斗产业发展规模 |
| 一、加强军民融合应用创新 |
| 二、加大民用市场应用创新 |
| 第四节 以模式创新构建北斗产业发展闭环 |
| 一、完善全产业链发展模式 |
| 二、创新市场化的商业模式 |
| 第五节 以协同创新打造北斗产业发展生态 |
| 一、深化国家政策指引 |
| 二、优化产业创新环境 |
| 三、加速科研成果转化 |
| 四、推动技术人才培养 |
| 第六节 以金融创新注入北斗产业发展活力 |
| 一、发挥北斗产业投资基金的重要作用 |
| 二、推动政府成为金融创新的重要角色 |
| 第七节 以国际化战略布局提升北斗全球竞争话语权 |
| 一、抓紧制定北斗国际化战略发展策略 |
| 二、加快实施北斗国际化战略布局步伐 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附件 |
| 攻博期间发表的与学位论文相关的科研成果目录 |
| 后记 |
（9）高精度自动驾驶地图与传统导航地图路网匹配方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 高精度自动驾驶地图 |
| 1.2.2 地图匹配方法 |
| 1.3 论文研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术介绍 |
| 2.1 地理信息系统 |
| 2.2 WGS-84大地坐标系与通用横轴墨卡托投影 |
| 2.2.1 WGS-84大地坐标系及其椭球参数 |
| 2.2.2 通用横轴墨卡托投影 |
| 2.3 线性参照系统 |
| 2.4 动态分段技术 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 高精度自动驾驶地图与传统导航地图 |
| 3.1 高精度自动驾驶地图 |
| 3.1.1 高精度自动驾驶地图的数据内容 |
| 3.1.2 高精度自动驾驶地图模型 |
| 3.1.3 第一个研究对象TN_0的定义 |
| 3.1.4 高精度自动驾驶地图示例 |
| 3.2 传统导航地图 |
| 3.2.1 传统导航地图的数据内容 |
| 3.2.2 传统导航地图的数据组织 |
| 3.2.3 传统导航地图模型 |
| 3.2.4 第二个研究对象TN_1的定义 |
| 3.3 高精度自动驾驶地图与传统导航地图的对比分析 |
| 3.3.1 高精度自动驾驶地图与传统导航地图的差异 |
| 3.3.2 TN_0与TN_1的差异 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于几何与拓扑的路网匹配 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 缓冲区筛除 |
| 4.1.2 UTM投影 |
| 4.2 算法的基本原理 |
| 4.3 拓扑重构逻辑 |
| 4.3.1 TN_0的拓扑重构及其结果TN_2 |
| 4.3.2 TN_1的拓扑重构及其结果TN_3 |
| 4.4 路口的几何拓扑匹配 |
| 4.4.1 拓扑指标 |
| 4.4.2 几何指标 |
| 4.4.3 “多层过滤-逐层淘汰”的路口匹配算法 |
| 4.5 基于线性参照的道路匹配 |
| 4.5.1 道路匹配逻辑 |
| 4.5.2 向前路径探索算法 |
| 4.5.3 线性参照系统与动态分段方法 |
| 4.5.4 映射关系的物理数据模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 高精度自动驾驶地图与传统导航地图匹配实验研究 |
| 5.1 匹配系统的结构与设计 |
| 5.2 两段典型的实验数据 |
| 5.2.1 数据采集与制作系统 |
| 5.2.2 实验区域 |
| 5.2.3 实验数据 |
| 5.3 实验结果与统计 |
| 5.3.1 实验区域A的实验结果与统计 |
| 5.3.2 实验区域B的实验结果与统计 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）矢量道路数据辅助惯性导航定位的技术与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 专业术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 无源导航定位技术的产生与应用 |
| 1.1.2 传统辅助惯性导航定位的方法 |
| 1.1.3 基于矢量道路数据的辅助惯性导航定位的方法 |
| 1.2 面向车辆的AINS定位技术的研究现状 |
| 1.2.1 基于地球物理场的AINS定位技术 |
| 1.2.2 基于车辆模型的AINS定位技术 |
| 1.2.3 基于里程计的AINS定位技术 |
| 1.2.4 基于矢量道路数据的AINS定位技术 |
| 1.3 基于矢量道路数据的AINS的关键技术及研究现状 |
| 1.3.1 矢量道路数据模型构建技术的研究现状 |
| 1.3.2 轨迹特征段的实时提取技术的研究现状 |
| 1.3.3 矢量道路匹配算法的研究现状 |
| 1.3.4 存在问题的分析 |
| 1.4 论文的研究目标及内容 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 研究内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 基于矢量道路数据的AINS定位方法的技术框架 |
| 2.1 矢量道路数据AINS定位方法的总体框架 |
| 2.2 惯性导航系统 |
| 2.2.1 惯性导航原理 |
| 2.2.2 惯性导航参数 |
| 2.2.3 面向矢量道路数据AINS的惯性导航误差模型 |
| 2.3 面向AINS定位的矢量道路模型 |
| 2.3.1 传统矢量道路网络模型的分类体系 |
| 2.3.2 面向AINS定位的矢量道路模型应用需求 |
| 2.3.3 面向AINS定位的矢量道路数据采集原则 |
| 2.3.4 基于车载GPS-RTK的矢量数据采集技术 |
| 2.4 面向AINS定位的矢量道路匹配算法 |
| 2.4.1 适配区的概念 |
| 2.4.2 基于最近点迭代匹配算法 |
| 2.5 基于矢量道路数据的AINS误差校正模型 |
| 2.5.1 匹配方法的问题分析 |
| 2.5.2 卡尔曼滤波方法 |
| 2.5.3 误差校正模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 面向AINS的矢量道路数据模型的构建 |
| 3.1 矢量道路数据模型的基本概念 |
| 3.1.1 矢量道路数据的基本组成元素 |
| 3.1.2 路段方位角的计算方法 |
| 3.1.3 基于路段方位角的形状点生长方法 |
| 3.2 基于功能分层的TMP矢量道路网络模型 |
| 3.2.1 矢量道路数据的TMP分层模型 |
| 3.2.2 TMP模型的概念延伸和综合描述 |
| 3.2.3 基于六元组的道路交叉口数据模型 |
| 3.2.4 TMP模型的特点 |
| 3.3 矢量道路数据的结构设计 |
| 3.3.1 节点目标结构 |
| 3.3.2 路段目标结构 |
| 3.3.3 道路交叉口目标结构 |
| 3.4 矢量道路数据的拓扑结构建立 |
| 3.4.1 基于追加思想的道路分离方法 |
| 3.4.2 “节点-弧线”拓扑关系的生成 |
| 3.5 矢量道路数据的预处理方法 |
| 3.5.1 冗余数据处理 |
| 3.5.2 丢失点补全 |
| 3.5.3 偏心改正 |
| 3.5.4 轨迹平滑处理 |
| 3.5.5 多车道融合处理 |
| 3.5.6 实验分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 惯导轨迹特征段的实时提取算法研究 |
| 4.1 轨迹数据的概念和特点 |
| 4.2 基于矢量路网的惯性导航轨迹数据 |
| 4.2.1 惯性导航轨迹数据的结构定义 |
| 4.2.2 基于航向角变化的趋势特征 |
| 4.2.3 路段匹配对于惯性导航轨迹特征的要求 |
| 4.3 顾及轨迹趋势变化的特征提取算法 |
| 4.3.1 算法的基本原理 |
| 4.3.2 相关概念的定义 |
| 4.3.3 算法的描述与构建 |
| 4.3.4 算法的实施过程 |
| 4.3.5 趋势特征的分类描述 |
| 4.3.6 典型趋势特征的实时提取过程 |
| 4.3.7 实验分析与仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于矢量道路数据的AINS匹配算法研究 |
| 5.1 粗精匹配结合的矢量道路匹配算法 |
| 5.1.1 基于特征标示点的粗匹配 |
| 5.1.2 基于最近点迭代算法的精匹配 |
| 5.1.3 算法的实现 |
| 5.1.4 仿真结果与分析 |
| 5.2 基于拓扑追踪思想的矢量道路匹配算法 |
| 5.2.1 拓扑追踪的基本思想 |
| 5.2.2 算法的构建与描述 |
| 5.2.3 算法的实现流程 |
| 5.2.4 仿真结果与分析 |
| 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 |
| 5.3.1 误差模型的建立及观测量的构造 |
| 5.3.2 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于矢量道路数据的AINS实验系统 |
| 6.1 实验系统总体设计 |
| 6.1.1 系统概述 |
| 6.1.2 系统的设计原则 |
| 6.1.3 系统体系结构设计 |
| 6.2 实验数据的来源 |
| 6.2.1 矢量数据采集硬件设备 |
| 6.2.2 矢量道路数据 |
| 6.2.3 惯性导航轨迹数据 |
| 6.3 系统功能的实现与验证方法 |
| 6.3.1 系统环境 |
| 6.3.2 系统功能设计 |
| 6.3.3 矢量道路数据的处理和组织 |
| 6.3.4 惯性导航轨迹的特征提取 |
| 6.3.5 基于矢量道路数据的匹配算法 |
| 6.3.6 基于匹配信息和误差模型的校正方法 |
| 6.3.7 GIS基础功能 |
| 6.4 实验总结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.1.1 主要工作 |
| 7.1.2 主要创新点 |
| 7.2 进一步的研究方向 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 攻读博士学位期间完成的主要工作 |
四、面向自主车辆导航的地理信息系统（论文参考文献）
- [1]基于高精地图数据的交通要素时空对象建模与可视化表达研究[D]. 訾璐. 战略支援部队信息工程大学, 2021(01)
- [2]教育部关于印发普通高中课程方案和语文等学科课程标准（2017年版2020年修订）的通知[J]. 教育部. 中华人民共和国教育部公报, 2020(06)
- [3]行为驱动三维时空建模及分布式索引研究[D]. 陈祥葱. 中国科学院大学(中国科学院东北地理与农业生态研究所), 2020(02)
- [4]全息高精度导航地图:概念及理论模型[J]. 余卓渊,闾国年,张夕宁,贾远信,周成虎,葛咏,吕可晶. 地球信息科学学报, 2020(04)
- [5]自动驾驶高精度地图生成方法研究[D]. 郑玲. 武汉大学, 2019(02)
- [6]高精度惯性定位定向/地图信息匹配导航技术研究[D]. 刘峰. 国防科技大学, 2019(01)
- [7]基于Node.js和WebGIS的商超物流配送系统的研究和实现[D]. 吴先赋. 西南交通大学, 2019(04)
- [8]科技创新驱动：我国北斗卫星导航与位置服务产业发展策略研究[D]. 江博. 武汉大学, 2018(01)
- [9]高精度自动驾驶地图与传统导航地图路网匹配方法研究[D]. 陶璐. 武汉大学, 2017(06)
- [10]矢量道路数据辅助惯性导航定位的技术与方法研究[D]. 李翔. 解放军信息工程大学, 2017(06)
标签：空间分析论文; 北斗卫星导航系统论文; 定位误差论文; 数据建模论文; 建模软件论文;