车辆导航在人们的日常生活中起着越来越重要的作用，其发展速度也越来越快。近年来世界各国都特别重视对交通管理和控制技术的研究和开发，致力于利用现代通信、自动化以及计算机等高新技术来提高车辆导航的精度。
车辆导航系统的概念最初起始于上世纪六十年代末，当时采用航位推算/地图匹配技术实现车辆的定位与导航。由于这种航位推算系统容易产生误差积累，定位精度低，故需要利用数字地图匹配进行校正。尽管如此，单纯的航位推算系统误差还是较大，动态定位精度也较低，所以其实用性受到极大的限制。这类系统称为第一代车辆定位与导航系统。
上世纪八十年代末，GPS定位技术的广泛应用，使得GPS技术很快应用到车辆的定位与导航，但是车载GPS接收机的定位精度通常受到卫星信号状况和道路环境的影响。因此，尽管车载GPS定位导航系统的定位精度比早期的航位推算系统的精度提高了一步，实用性得到了极大提高，但单纯的GPS定位系统仍存在着定位精度有时较低、可靠性不高的问题。从上世纪九十年代开始，国外进行GPS组合导航技术在车辆导航中的应用研究。这类系统被称为第二代车辆导航系统，它们都是利用GPS组合导航技术来提高定位精度及导航系统的可靠性，定位精度比第一代系统有极大提高。
目前，国内许多研究人员都在致力于组合导航定位系统的研究，把进一步提高车辆的定位精度和降低系统的成本作为努力的目标。车辆导航的定位系统在最近几年已经有了很大的发展。
车辆定位导航系统所采用的方法很多，但从原理上讲，都是使用传感器来测量定位导航所需的各种信息，解算载体的精确位置。目前，世界范围内主要有以下几种定位技术应用于车辆导航。
惯性导航系统(简称INS)，这种导航系统是不依赖于任何外界信息，靠自身的惯性敏感器件(陀螺仪和加速度计)测量导航参数的系统，它不受天然的或人为的干扰，具有良好的隐蔽性，是一种完全自主式的导航系统。
根据所选惯性器件的不同，惯性导航系统又分为激光惯导、光纤惯导、MEMS惯导等多个类别，但无论哪种惯导，在长时间工作之后，会产生不同程度的累积误差。为提高系统的绝对精度，就需要增加别的导航传感器辅助定位。由于该系统的造价较高，所以它一般在普通车辆导航定位领域应用不多，主要用在军事用途上。
全球卫星定位系统(简称GNSS)，GPS具有全球性、全天候、连续、实时提供高精度的三维位置、三维速度和时间信息等一系列优点，是实现全球导航定位的一种高新技术。GPS 定位技术的基本原理是采用测量学中通用的测距交会确定点位的方法。但由于GPS是一种无线电卫星导航系统，在城市高楼区、林荫道、涵洞等地方有可能导致GPS定位信号的暂时中断;因墙体或山的侧面所造成的多路径效应，GPS接收机同样也无法识别，并可能导致相当大的偏差。这说明GPS定位系统虽然定位精度较高，但一旦可靠性遭到破坏，便会失去其导航能力。
航位推算系统(简称DR)，DR包括惯性测量单元、里程仪等。其中陀螺仪测量DR系统利用这些传感器设备测量出运动车辆的行驶距离、速度和方位。与纯惯性导航不同，DR系统的定位误差与行驶距离成正比关系，而并不随时间快速积累，因而这种方式被地面车辆广泛采用。但对于大范围的定位需要采取有效措施以避免累积误差，所以DR定位系统也需要辅助手段消除累积误差。
地图匹配(简称MM)，为提高航位推算系同的长期工作精度，目前采取了惯性/地图匹配的导航方案。从广义而言，电子地图技术属于地理信息系统(GIS)。GIS是60年代发展起来的，即空间科学、计算机科学、管理科学于一体的空间信息系统。它以一定区域的地图资料信息存储于大容量存储设备中，可根据需要将特定信息进行提取，还能利用人机介面对地图信息进行灵活的查询。
地图匹配是一种通过软件方法，校正无线导航或航位推算定位误差的技术。该技术以模式识别理论为依据，基于ldquo;车辆始终行驶在道路上rdquo;的假设，通过找到车辆所在的道路，计算出准确的车辆位置。也就是说，当推算定位指示车辆在地图上的某一位置时，车辆位置可以被调整到地图上的绝对位置，这样可以消除累积误差，直到下一次地图匹配步骤。在每一个连续的系统周期中完成这个过程，就能实时得到更加准确的车辆位置。
国外陆用惯性技术发展趋势特邀报告
地图匹配算法将其它定位方法(如GPS、航位推算法等) 测得的车辆位置或行驶轨迹，与车载的电子地图道路数据相比较、匹配，找到车辆所在的道路，计算出车辆在道路上的位置，进而还可以通过这种方法来校正其它定位方法的误差，如航位推算法的累积误差、GPS 的随机误差。它利用数字化地图使得定位系统更加可靠、准确。常规地图匹配的基本思想是把车辆行驶路线同接近以前匹配点的已知道路相比较，形状与当前路线和先前匹配路线相似的道路被选为车辆的行驶道路。
通常地图匹配和GPS、INS、DR一起构成组合车辆导航系统，首先由GPS接收机接收到车辆当前位置的GPS位置信息，经过一定处理后，和INS提供的位置信息和方位信息一起送给处理器进行信息融合，然后用合适的地图匹配算法将正确的位置点显示在电子地图上。
地面无线电频率定位(简称TRF)，使用TRF技术的系统从分布在系统运行区域内的一定数量信号标杆接收无线电频率信号，来自多处的TRF信号标杆的信号交叉使用能够确定车辆的具体位置，然后将这一信息提供给驾驶员或控制中心。
由此看来，任何一种单一的导航系统其精度和使用范围都有一定的限制，如何将各种传感器的测量信息加以综合利用，既能克服无线电导航系统定位间断或失效的缺点，又能克服惯性导航、航位推算系统定位误差随时间积累的缺点，最大限度地提取有用信息，保障车辆定位的全程连续性，成为车辆导航系统所要解决的基本问题，而解决这一问题的最佳方案就是采用所谓的多传感器信息融合技术，研制各种实用的组合导航系统。
视觉导航，顾名思义视觉导航即利用视觉传感器(主要为摄像头)实现自身位姿信息的推算。它通过对周围环境进行不间断的拍摄，对相邻的两帧照片进行特征点匹配，从而获得自身的旋转和位移信息，进而实现位姿测量，这项技术又被称为ldquo;视觉里程计rdquo;。视觉里程计所推算的位置信息也存在误差累积的问题，把车辆行驶过区域的特征点进行汇总处理，构建一个环境地图，当车辆再次行驶到这个区域时进行回环检测和误差修正，可以极大地消除累积误差，提高导航精度，这项技术叫做实时定位与制图(SLAM)，根据所选传感器的不同，又可细分为单目视觉SLAM、双目视觉SLAM、激光雷达SLAM、惯性辅助视觉SLAM等等。
SLAM技术是当前世界范围内地面移动平台导航技术的热点，目前，我们团队基于本身在惯性技术领域的技术积累，也开展了此方面的研究，并开始在物流机器人、室内巡航机器人、无人驾驶车辆领域开展了应用。 团队主要从事惯性导航和组合导航技术方面的研究，包括导航制导与控制一般包括惯性导航技术、组合导航算法与技术、惯性制导技术、控制理论与系统设计等研究方向。目前团队研制生产的陆用定位定向导航系统系列产品已在兵器加榴炮迫榴炮系统和航天领域防空导弹发射车指挥车等的多个型号武器系统中得到应用，提高武器系统的实战化水平，为国防科技信息化现代化建设作出了贡献。
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