随着社会的快速发展，交通拥堵现象日趋严重。为实现安全、快捷的交通，要求车辆导航系统具有越来越高的实时性与准确性。地图匹配作为车辆导航定位系统的关键技术之一，可以很大程度的减少系统硬件上投入的资源和成本，并有效克服当前技术局限而导致的固有定位误差。地图匹配的研究已成为车辆导航系统中的热点问题。地图匹配技术是利用匹配算法对车辆位置信息等进行实时修正，并准确显示到数字地图道路的对应位置上。地图匹配过程主要包括三个环节，即误差区域的确定、匹配道路的选择和定位结果的修正。其准确性主要表现为克服GPS车辆动态误差和数字地图误差，从而使GPS轨迹匹配到数字地图道路的相应位置上。本文的研究主要是从GPS车辆动态定位误差方面着手，建立合适的误差模型，利用卡尔曼滤波技术处理误差的优势，对其进行修正，并把修正后的定位信息用于地图匹配。本文首先介绍了地图匹配技术研究的背景、意义及国内外的发展状况。给出了影响地图匹配算法的因素，并重点描述了现在常用的地图匹配算法。接着介绍了影响地图匹配的误差，包括GPS车辆导航定位误差、坐标转化误差及数字地图误差。着重分析了GPS车辆动态定位误差，给出了基于二阶马尔科夫的误差模型。然后利用卡尔曼滤波技术对其进行误差处理，并通过仿真实验验证了误差修正的有效性及可行性。最后把修正后的GPS车辆位置信息融入到地图匹配的流程中，在一定程度上提高道路的选取的准确性，并减少沿道路方向的误差。