[发明专利]基于GPS/BDS无人驾驶地面运动模拟靶标的运动特征学习方法

权利要求书

1.一种基于GPS/BDS无人驾驶地面运动模拟靶标的运动特征学习方法，其特征在于，具体步骤为：

步骤1、采集无人驾驶模拟靶标车辆的GPS/BDS数据信息并对其进行预处理，得到与地图API接口匹配的对应解析数据，所述GPS/BDS数据信息包括无人驾驶模拟靶标车辆的实时经纬度信息、以及速度信息；对GPS/BDS数据信息进行预处理的具体公式为：

预处理后的纬度：dlat＝a＝b+c+d

其中：

b＝(20*sin(6π*lat)+20*sin(2π*lat))*2/3

c＝(20*sin(π*lon)+40*sin(lon*π/3))*2/3

dlon为预处理后的经度：dlon＝a1+b1+c1+d1

其中：

b1＝(20*sin(6π*lat)+20*sin(2π*lat))*2/3

c1＝(20*sin(π*lat)+40*sin(lat*π/3))*2/3

d1＝(150+sin(π/12*lat)+300*sin(π/30*lon))*2/3

dlat为预处理后的纬度，dlon为预处理后的经度，lat为实际采集的纬度，lon为实际采集的经度；

步骤2、采用改进的二次B样条方法对预处理后的数据进行拟合得到靶车学习的行驶路径，并保存到数据库中，具体步骤为：

步骤2-1、对预处理过的经纬度数据，将经度和纬度分别作为横、纵坐标，经纬度坐标对应的每一个点为控制点，用向量Pi表示，0in，n为预处理过的经纬度数据总数；

步骤2-2、取初始点/终点a以及与初始点a相邻的点b，以初始点/终点a为对称中心找到b的对称点b’，用b’代替初始点/终点a；

步骤2-3、根据控制点的横坐标，将横轴划分为子区间，用k+1个节点平均划分每个子区间；

步骤2-4、将节点的坐标数据代入基函数，求得每一项基函数再将基函数依次迭代到B样条基本公式中，得到靶车学习的行驶路径，并在地图上显示出学习好的行驶路径，所述B样条基本公式为：

P(t)表示要得到的学习路径，N_i,k(t)为基函数，具体为：

经纬度坐标对应的每一个点为控制点，用向量Pi表示，确定第i个k阶B样条基函数N_i,k(t)，需t_i到t_i+k共k+1个节点，在B样条基本公式中n+1个控制点P_i将横轴划分为n个子区间，每一个子区间又被t_i，0到t_i，k共k+1个节点平均划分为k个小区间，将节点与控制点一并取并集表达，T＝[t₀,t₁,...,t_n+k]；

当靶车偏离正确路径时，对经纬度进行纠正后再与数据库存储的路径进行匹配，具体纠正方法为：

确定靶车偏离经纬度，具体为：

下面θ为经线与路径垂线的夹角，(lon，lat)为实时经纬度，d为路宽；

当靶车超出路径边缘时，按照偏离的经纬度对经纬度进行纠正；

若路径为南北方向，则纬度不变，偏离时的经度与实际路径的经度相差为：

若偏离时纬度为lat，将偏离靶车的纬度纠正为lat+x；

若路径为东西方向：则经度不变，相差的纬度为：

若偏离时经度为lon，将偏离靶车的经度纠正为lon+y；

若道路不为正东西、正南北方向，则：

纬度相差:

经度相差：

若偏离时纬度为lat，经度为lon，将偏离靶车的纬度纠正为lat+m，经度纠正为lon+n；

步骤3、使无人驾驶靶车沿学习路径行驶。