目前車輛導航定位的三大重要技術是全球定位系統(Global Position System – GPS )、航位推算（Dead Reckoning –DR ）以及地圖匹配（Map Matching – MM）。
　　目前由於受GPS定位精度的影響，而且在城市路段複雜的情況下，往往會出現高樓和高架橋阻擋接收機的信號，使GPS定位資訊有較大的偏差甚至失去信號，單純用GPS定位很難得到滿意的定位效果。一般來說，當SA政策打開時候，GPS可以達到10M的定位精度，否則民用定位精度是100M。航位推算可以實現車輛的自主導航，但是它需要車輛初始位置的輸入，並且慣性器件的漂移誤差和標定誤差將使累計誤差隨時間而增大。而地圖匹配這一軟體糾錯技術恰恰避免了以上兩種定位技術無法克服的局限性。地圖匹配是一種通過軟體技術和計算方法，校正GPS定位或者航位推算定位誤差的技術，因而能夠極大地提供車輛的定位精度，減少定位誤差。
　　地圖匹配，顧名思義，指的是兩者的匹配，就是GPS和電子地圖的匹配。由於受各種製作電子地圖的方法和輸入原始地圖陳舊等的影響，特別是在我們國家，沒有統一的規範的電子地圖數據標準，因而造成電子地圖也帶來誤差，甚至誤差也比較大。這就不難想像現在很多技術用來提高這兩者的精度，比如差分GPS技術和數據校正。地圖匹配除了能將這兩者匹配起來之外，它還可以滿足一些終端用戶的需要，比如說終端用戶要求定位資訊還能滿足交通規則的要求，如車輛在我們國家應該是靠右行駛，某些路段只是單行道等。
　　地圖匹配根據其匹配目的的不同，可將其分為道路匹配和非道路匹配。道路匹配是將GPS定位資訊匹配到地理資訊系統中的道路上，而非道路匹配是建立在道路匹配的基礎上，是指車輛進入加油站、停車場或者其他地方作短暫的旅行，偏離道路時候的匹配。為了使用道路匹配更加有效，我們在進行匹配之前首先提出兩個前提：（一）、車輛總是行駛在路上；（二）、使用電子地圖的精度要遠大於GPS定位精度。對於這二個條件總是滿足的，否則匹配結果會難以讓人想像。事實上，在正常的交通情況下，和飛機導航與海洋運輸不同，公路運輸車輛局限於有限的公路網路系統，僅僅是進入停車場、或其他的短暫旅行，如加油站，因而條件一是可以滿足的。條件二可以通過使用高精度的電子地圖數據庫來實現。很明顯，用於該模組的數字地圖必須相對準確，否則，系統將產生錯誤的位置輸出，這種錯誤輸出會嚴重降低系統的性能。因而數字地圖允許的誤差範圍為15m（真實地面距離）。
　　道路匹配問題形式化描述為：車輛按照有限路網R行駛，在有限時刻（0，1…t…T）的GPS定位輸出為，實際位置為 ，則匹配的目標為確定R中包含 的道路及 。為了便於分析問題，將實際地圖路網的每條道路分段線性化直線段。這樣道路A可以由各直線段的節點表示為（），其中節點，為二維實平面上的點，為端點，對應於道路交叉點，等為形狀點，描述道路形狀。這樣我們就可以將螢幕上顯示的道路資訊分為點和線段了。

　　目前主要有四種辦法在研究路徑匹配問題。70年代，兩個美國研究小組和一個英國研究小組分別獨立發明了早期的常規路徑匹配演算法。這種半確定演算法已發展為一種概率統計推理方法。實際上，由於道路環境複雜，而且多方面誤差的存在，這些演算法很難精確區分車輛一定行駛在那個街道上，即使後來人們提出了很多修正措施。確切地說，系統可能得出如下結論，車輛“很可能”在某一道路上，“不可能”在其他某些道路上，而且都不是完全的。如果要求一個精確定位與導航系統，這種模糊性是需要解決的。後來人們提出了基於模糊邏輯的路徑匹配演算法。這種演算法進而提出了一些規則來約束道路匹配的精確性。這種以模糊邏輯為基礎的演算法具有許多優點，現正在迅速發展之中。除了以上兩種演算法之外，日本等國家提出了模式識別方法。路徑匹配基本上可以說是一種模式識別，因而可以利用神經網路的有關理論。也有學者利用地圖識別和圖形識別的方法來研究路徑匹配，因為在地圖上，不同的幾何特徵有不同的顏色標示，比如一般來講，道路是白色的，研究目標是將GPS定位到最近的白色道路上。
　　這裡主要介紹一種基於可信度推理的模糊邏輯的路徑匹配演算法。這種首先提出了一些規則來約束道路匹配的精確性，然後再進行道路匹配演算法，這就是模糊邏輯的基礎。
　　本演算法將道路匹配的可信度分為五級，即A、B、C、D、E，分別代表完全可信、多數可信、部分可信、懷疑、不信任。整個演算法分為前處理、匹配過程和後處理。
（一）數據前處理部分：
規則一：靜態漂移數據不進行道路匹配。
當GPS接收數據顯示暫態速度極小（如小於1km/h）的時候，為了防止嚴重的靜態漂移現象的發生，這部分數據不得進行道路匹配處理。目前採用的方法是當作停車處理。
規則二：奇異點數據不進行道路匹配。
GPS信號的誤差分佈與衛星顆數以及衛星分佈狀態都有很大關係。若遇見有高樓阻擋及其他干擾較大的情況下，很可能會出現所謂的跳點。為防止出現錯誤的道路匹配現象，對接收GPS數據進行原始濾波預處理，目前採用的濾波方法是某一點與上一點的兩點平均速度不得超過最大行駛速度（如定義為200km/h），否則可以將它濾除。濾除的方法採用拋棄該點的接收值。
（二）匹配過程部分：
規則三：道路匹配採用點到線的匹配方法。對於距離的定義服從可信度原則。
對匹配距離L的定義分別是最短的點到線的距離，並且根據該值的大小，定義可信度。
若L≤10，則可信度為B。若10<L≤20，則可信度為C。若20<L≤40，則可信度為D。若L≥40，則可信度為E。
規則四：通過連通性檢驗，則該匹配可信度上升一級，否則可信度下降一級。
一般來講，兩條線段如果有公共節點，我們就說這兩條線段是連通的，否則便是非連通。若是行走路段的後繼路段，則認為是連通的；若在道路交叉口出現的下一路段與行走路段具有公共節點，則認為是連通的。
若是選擇了距離不是最短的路徑作為匹配點，則可信度下降為E。
規則五：前後具有相關性，則該匹配的可信度上升一級，否則可信度下降一級。
前後具有相關性即指前後點的相對距離在允許範圍內（比如100米），沒有速度異常。
規則六：根據可信度級別，確定下次匹配原則。
若是連續多次（如五次）可信度為A，則可以只進行與該路段的匹配，直到接近道路交叉口（如距離道路交叉口100m），或者可信度為非A。如果連續多次（如三次）可信度級別小於C，則出現新路段可能性增大，或者地圖精度比較差，則重新進行匹配。
（三）後處理部分
規則七：對於信號丟失處理，採用進行航位推算和線性插值的數據補償。
道路匹配演算法應該1秒種進行一次，對速度異常的點或者期望時間內沒有接收到信號，應該進行航位推算和線性插值的數據補償，在當前行使方向上用線性插值預測的方法，直到接收到正確的GPS數據點為止。
線性插值所用的公式：

　　這裡gx(n)，gy(n)是指預測點的坐標值，v(n-1)是指根據上面的記錄得到的暫態速度，d(n-1)是指上一點行駛方向。採用這種方法能較好的解決問題，但是對於拐角處的奇異點可能會造成按原方向的插值不正確。所以插值補償了若干點後（如三點），GPS數據仍然在很遠的地方移動，且前後具有相關性，則停止線性插值濾波，將當前的GPS數據作為正確的數據正常處理。