[发明专利]一种基于滑动平均算法的车辆轨迹优化方法

说明书

本发明公开了一种基于滑动平均算法的车辆轨迹优化方法，提出一种解决方案：首先将接收到的GPS数据用滑动平均算法进行处理，对定位异常的噪点进行过滤；然后用道格拉斯‑普克算法对去噪之后的数据进行抽稀，在保证轨迹曲线大体不变的情况下将多余的数据剔除，不仅可以让轨迹曲线更平滑，而且可以节省存储空间。车辆在行驶过程中，由于多路径效应和其他复杂环境的影响，接收到的GPS数据都会含有噪点，导致形成的轨迹不能表达车辆的原始行驶路线。本发明在保证轨迹曲线大体不变的情况下将多余的数据剔除，不仅可以让轨迹曲线更平滑，而且可以节省存储空间。实验结果表明：该方法有效的去除了噪点和冗余节点，节约了存储空间，轨迹优化效果明显。

技术领域

本发明涉及导航定位技术领域，具体设计一种基于滑动平均算法的车辆轨迹优化方法。

背景技术

随着社会经济的发展和LBS(Location Based Services)服务的广泛应用，GPS(Global Positioning System)技术在车辆定位监测的应用已经十分成熟。而基于GPS定位的车辆轨迹显示是地图导航定位和交通管理决策的一项重要功能。其原理是利用GPS技术周期性的获取车辆定位信息，并通过无线网络技术将定位信息发送到远程服务器，服务器后台根据客户端的请求将存放的定位信息进行提取处理，并在电子地图中显示车辆的行驶轨迹。当我们处理GPS设备传过来的数据时，会产生由于设备定位异常所导致的噪点；如果噪点过多，轨迹线就会呈现出非常混乱的折线；同时我们没有必要将所有获取的定位信息都用来绘制轨迹，在保证曲线形状大体不变的情况下将多余的节点剔除。因此，如何保证轨迹曲线平滑的同时又能节省存储空间，成为车辆轨迹优化的关键。

对于此问题，国内外学者对其进行了深入的研究，提出了许多解决方案。Banerjee等人提出了一种基于分段圆弧拟合的平滑算法来对轨迹进行去噪，使用动态程序来寻找给定轨迹的最佳弧拟合。 Benjamin等人提出了一种轨迹优化算法，该方法在考虑各种时变系统约束的情况下以渐进的视界方式生成路径跟踪轨迹。樊庆富等人提出基于偏移量计算的在线GPS轨迹数据压缩算法，较好的保留了轨迹信息。张倩等人提出一种基于GPS和地图匹配的车辆配送路径轨迹弧长偏差可视化校正方法，进行路径偏差校正。

通常来说，设备所收集的GPS定位数据都是含有噪点的，车辆在弯道行驶过程中，由于速度过快，导致两点定位距离较远，用 Cesium的Entity.polyline()函数绘制的轨迹，比较僵硬，不能真实的反应车辆的运动轨迹；通常这些噪点是由于设备异常产生的，在硬件层面提升定位精度的成本太大，因此一般都是通过程序来过滤这些噪点。常用的去噪算法有：非局部均值去噪法、中值滤波法和滑动平均法。非局部均值去噪法需要采集的信息较多，实现过程较为复杂，不利于具体实施。中值滤波算法是把数字图像或数字序列中某一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替，让周围的像素值更接近真实值，从而消除孤立的噪声点。但该算法过于依赖历史轨迹数据样本。

现有的车辆轨迹优化主要是将绝大部分运算都集中在车载智能终端上，对终端的性能提出了较高的要求。此外，利用专用短程无线通信频繁地传输地图和信号灯数据，也会占用原本就稀缺的信道资源，对存储空间占用量也大。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于滑动平均算法的车辆轨迹优化方法，以解决现有技术中车辆拐弯时的轨迹精度较低、存储空间占用量大、车辆行驶轨迹匹配路网的准确度低的技术问题。

针对以上轨迹优化中存在的问题，提出一种解决方案如下：首先用滑动平均算法对获取的GPS定位数据进行去噪处理，消除异常轨迹点；然后再引入道格拉斯-普克算法对去噪之后的节点进行抽稀，进一步压缩轨迹节点，节省存储空间；最后将轨迹数据借助Cesium 提供的Entity.polyline进行绘制展示，对比前后的轨迹曲线和轨迹点数量，结果表明，优化后的轨迹平滑效果显著，节省了内存空间。

为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：