地图匹配是车辆导航的关键技术之一，它利用较精确的电子地图信息对带误差的原始定位数据进行修正，使车辆位置总是处于道路之上，不仅可以提高导航位置精度还能改善屏幕显示效果，其性能的好坏很大程度上决定着导航系统的可用性。相对于专业的车辆导航系统，基于移动终端的车辆导航系统定位精度较低，终端处理能力参差不齐，对地图匹配有着更高要求。研究匹配效果较好、计算量较小的地图匹配技术对于移动终端车辆导航具有重要意义。　　论文对车辆导航中的地图匹配进行了系统的研究。设计了一种基于路网拓扑结构的实时地图匹配算法，该算法包括四个主要过程，即:定位数据预处理、确定车辆所在路段、确定车辆匹配位置和出错检测。在地图匹配之前，算法先过滤掉异常的定位数据，然后使用航位推算补偿缺失数据以保证匹配正常进行。为简化运算以适应移动环境，算法使用只考虑距离和方向的加权模型来确定匹配路段。基于GPS定位误差短时间内基本保持不变的特性，算法在确定车辆匹配位置时对垂直投影法进行优化，由路段拐弯点坐标求出定位误差，然后使用该误差来减小径向误差。基于Android平台设计了一个四层实现框架，将匹配算法作为Service组件部署，其他应用通过与之绑定来获取地图匹配服务，以达到组件重用的目的。论文使用开源OSM地图作为地图数据来源，先将XML格式的地图数据转存到SQLite关系型数据库，然后再建立道路网络拓扑关系，最后对所有的路段建立网格索引以加快查询速度。车辆行驶方向和实时车速是定位异常处理时需要的两个重要参数，论文从终端的磁感器和加速度计获取车辆行驶方向，从车况采集器获取实时车速。最后将算法应用于车辆导航并在广州市内进行跑车实验，实验结果表明，在论文所用实验环境下算法具有92.64％的路段识别正确率，设计的优化方案相对于垂直投影法在位置精度上有一定提高，每个点的匹配耗时不超过300ms，实时性较好。