地图匹配算法使用GPS信息和高分辨率的数字地图提供增强的定位数据输出，目的是为了确定用户（或车辆）所在的路段与在该路段上的准确位置，为智能交通许多服务如路径引导、车队管理和事故应急处理等提供实时、准确、可靠的位置信息。论文的主要研究成果如下：　　 1．设计了一种具有更高精度、低复杂度的实时地图匹配算法　　 地图匹配算法基于GPS数据和道路网络几何形状之间的各相似准则，其目的是使用较少的投入，尽可能的让算法精确、简单和快速。本文开发的匹配算法采用置信区域来选择候选路段，将区域内的所有路段归入候选路段集。除了使用点到路段的距离，定位传感器的速度和航向数据同样也被用来进一步提高算法的性能，特别在交叉口。确定了匹配路段之后，车辆的历史数据用来防止当前突然匹配到不相连的道路，路网的拓扑结构（如连接性和形状）以及异常轨迹点的实时判别处理都用来改善算法的性能。大多数已有的地图匹配算法，使用正交投影来估计匹配点在路段上的位置，这未必是稳健估计的车辆位置。为了提高匹配位置的精度，本文考虑到矢量地图误差和GPS定位相关的误差提出了动态误差修正平行四边形匹配算法。MATLAB仿真研究结果表明该算法优于现有的大多数地图匹配算法，能够支持智能交通系统(ITS)导航模块。　　 2．设计了一种嵌入式导航监控系统并将本文算法应用到其中　　 针对目前国内中低端汽车市场上导航产品定位精度不够高问题，本文最后设计了一种低成本基于WindowsMobile并具有路径规划等多功能的高定位精度导航监控系统。详细阐述了嵌入式车载导航系统以及后台监控平台的设计原理和实现方法。该系统通过在合肥市的实际测试，验证了其性能稳定可靠，达到了预期的设计目的。