[发明专利]一种基于公度性思想的最小二乘法路径预测算法

权利要求书

1.一种基于公度性思想的最小二乘法路径预测算法，其特征在于，基于真实的用户轨迹，收集轨迹数据集提取出经纬度数据，同时设立距离阈值ΔD、时间阈值ΔT和角度阈值Δα，根据时间阈值ΔT划分出一条轨迹，将经纬度数据转换成距离，与距离阈值ΔD比较，将从轨迹起始点到不超过距离阈值ΔD的所有点所在区域规划成一个移动点，然后将轨迹中每个相邻移动点间的中心点相互连接形成新的轨迹图，得到每个相邻点对应的角度值，根据角度阈值Δα筛选得到转弯角度集合A，利用可公度性对转弯角度集合A进行验证并通过最小二乘法拟合得到当前轨迹的误差值，将转弯角度集合A＝{A₁,A₂,A₃......A_i}中每一个角度值带入公度式中，用最小二乘法进行拟合，计算出I₁，I₂，I₃，I₄系数值；并分别对I₁，I₂，I₃，I₄取整，筛选符合[I₁]+[I₂]＝[I₃]+[I₄]的值，采用可公度性对转弯角度集合A进行验证，具体如下：

E＝∑(I_1jA_i)-∑(I_2jA_i+Δi)

其中，Δi为指标周期，E为误差，I_1j＝I_2j，且I_1j、I_2j为整数，公度式为四元公度式，具体如下：

E＝I₁A_x1+I₂A_x2-I₃A_x3-I₄A_x4

其中，I₁+I₂＝I₃+I₄，x₁+x₂＝x₃+x₄，根据误差值预测用户下一次轨迹的转弯角度，最后结合时间和速度规划出路径。

2.根据权利要求1所述的一种基于公度性思想的最小二乘法路径预测算法，其特征在于，将经纬度数据放入数组d中，将各坐标点的测量时间放入数组t中，并将数组d中的经纬度坐标点按时间序列进行升序排列，按时间阈值ΔT进行划分，将数据中的时间点按时间阈值ΔT划分出一条轨迹，若两点之间的间隔时间大于时间阈值ΔT，将该范围内的坐标点计入为一条轨迹，即为数据集Trajectory＝{t₀,t₁,t₂......t_i}。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于公度性思想的最小二乘法路径预测算法，其特征在于，根据经纬度C公式将经纬度转换成距离，并与距离阈值ΔD进行对比，截取从起始点开始的不超过距离阈值ΔD的所有点，将这些点所在区域规划为一个移动点，并取该范围内的所有轨迹点的经纬度均值作为中心点。

4.根据权利要求3所述的一种基于公度性思想的最小二乘法路径预测算法，其特征在于，起始点与每一个轨迹中的坐标点的距离D计算如下：

D＝{(d[0],d[1]),(d[0],d[2]),(d[0],d[3])......(d[0],d[i])}

其中，d[0]为起始点，d[i]为距离不大于阈值ΔD的临界点。