车辆定位导航是智能交通系统(ITS, Intelligent Transport System)的核心内容。作为ITS最重要的应用系统,车辆导航系统所依赖的全球定位系统(GPS, Global Positioning System)或者航位推算(DR, Dead reckoning)等定位数据却存在着不可忽视的测量误差,由此造成路网中的实际车辆位置与测量位置不匹配会大大降低ITS的应用效益。地图匹配(MM, Map-Matching)是解决这一难题的最经济有效的方法。地图匹配是一种基于软件的定位修正方法,它能将车辆的定位信息和数字地图中的路网信息结合考虑,通过一定的算法,最终实现车辆行驶位置的最优估计。本文论述了地图匹配在车辆导航系统中起到作用,综述了现有地图匹配算法的优缺点,分析了影响地图匹配的各种因素,划分了地图匹配算法的功能模块,挖掘了地图匹配算法可用要素,并在此基础上提出一种基于权重的拓扑关系的地图匹配算法。算法利用简化的椭圆误差区域来减少匹配路段的搜索范围,用以提高地图匹配的实时性,论文还构建了定位点和待匹配路段之间匹配度计算的模型,该模型权重地考虑了车辆的行驶方向、定位点与待匹配路段的接近程度和相对位置三个方面的要素,通过该模型,算法将匹配度最高的路段识别为车辆行驶的正确路段,并在此路段估计车辆的行驶位置。最后,本文还用在昆明市城区道路上实测的定位数据在ArcGIS+VBA环境下对算法进行了测试验证,并且对算法识别匹配路段的实验结果进行了分析。对交叉路口的测试结果表明,在权重参数选取得当的情况下算法在交叉路口的路段识别正确率高于直接投影算法,对连续道路的测试结果表明,算法能准确实现路段匹配,修正定位信息的偏差。