摘要本文主要针对自主车的导航需求,借助卫星地图来完成探索区域的地图创建,从而提高自主车在未探索环境下的导航能力和导航的可靠性。本课题的研究主要分为以下 几个部分：卫星地图的获取、坐标计算以及求得后的纠偏。 74310

主要工作包括以下几个方面：卫星地图的获取，使用地图预缓存技术---瓦片技术以及 Google Maps 所提供的强大 地图调用函数。坐标转换，使用而墨卡托投影算法。 配准算法，使用数学优化技术—最小二乘法。 

通过以上技术及方法，在 Qt 平台的编程及对 OpenGl 绘图的使用，最终得到一个能 够显示出未探索区域内点的坐标的地图，并计算出的坐标，与实际测量结果相结合，利 用最小二乘法求得该程序对于求未探索区域点坐标的误差系数，分析导航性能。 

毕业论文关键词 卫星地图  坐标转换  配准框架   瓦片地图   墨卡托投影   最小二乘法

毕 业 设 计 说 明 书 外 文 摘 要

Title Road generation and rectification based on satellite map                                     

Abstract This paper mainly aims at the navigation needs of the autonomous vehicle, with the help of satellite map to complete the map creation of the exploration area, So as to improve the navigation capability and the reliability of the autonomous vehicle under the region of no exploration。 The research of this paper is pided into the following parts: the acquisition of satellite map, the conversion of coordinates and the registration of the converted coordinates。 

These research methods and techniques are used in this research： 

 the acquisition of acquisition, using the map pre caching technology named tile map, and using the powerful function provided by Google maps 

 the transformation of coordinates,using Mercator projection。 

 the Algorithm of registration, using the mathematical optimization techniques named the least squares。 

Through the above techniques and methods, by the QT programming and OpenGL graphics, finally we can get a map which the coordinates of the region of no exploration, and calculate the coordinates in the map, then combinate with the actual measurement result by using the least squares method to obtain the error coefficient of the unexplored area, and analysis the performance  of navigation。 

Keywords  satellite map  registration of coordinates  frame of registration tile map    Mercator projection    least squares

本科毕业设计说明书 第 I 页

目 次

1   引言                            2 

1。1     问题描述  2 

1。2    研究意义  2 

1。3 研究背景及现有技术  3 

1。4 论文结构  4 

2    核心算法及技术 6 

2。1     GIS 理论  6 

2。2    墨卡托投影  7 

2。3 谷歌瓦片地图算法  8 

2。4 配准框架  15 

3    设计与实现  18 

3。1    系统设计  18 

3。2    实现细节及说明  20