[发明专利]一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法在审
申请号: | 202011462609.2 | 申请日: | 2020-12-08 |
公开(公告)号: | CN112731488A | 公开(公告)日: | 2021-04-30 |
发明(设计)人: | 李清峰;任帅;马征;霍佃星;刘小军;杨章 | 申请(专利权)人: | 青岛积成电子股份有限公司 |
主分类号: | G01S19/40 | 分类号: | G01S19/40;G01S19/39 |
代理公司: | 济南舜源专利事务所有限公司 37205 | 代理人: | 孟繁修;苗峻 |
地址: | 266073 山东省青岛市市*** | 国省代码: | 山东;37 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 巡检 gps 行走 轨迹 自动 纠偏 方法 | ||
1.一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,包括以下步骤:
计算机读取巡检员的GPS巡线行走轨迹,自动生成巡线行走轨迹坐标点集合;
计算机对巡线行走轨迹坐标点集合进行计算处理,自动剔除其中的低于一定速度的轨迹点、两点间距大于一定距离的轨迹点,以及小于80度的夹角顶点;
计算机将处理之后的巡线行走轨迹坐标点集合导入七点一阶平滑算法中,自动拟合巡线行走轨迹中的噪声。
2.根据权利要求1所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,gpsList为巡线行走轨迹坐标点集合,其中每个轨迹点中的参数包含:速度Speed、经度Longitude、纬度Latitude;gpsList.get()获取gpsList集合中的每个轨迹点参数,gpsList.get(i).getSpeed()是获取轨迹集合中第i个点的速度,gpsList.get(i).getLongitude()是获取轨迹集合中第i个点的经度,gpsList.get(i).getLatitude()是获取轨迹集合中第i个点的纬度。
3.根据权利要求2所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,计算机对巡线行走轨迹坐标点集合进行计算处理,自动拟合巡线行走轨迹中的噪声的具体步骤如下:
S2、计算机对巡线行走轨迹坐标点集合gpsList进行计算处理,自动剔除其中的低于一定速度的轨迹点;
S3、计算机对巡线行走轨迹坐标点集合gpsList进行计算处理,自动剔除其中的两点间距大于一定距离的轨迹点;
S4、判断是否还有下一个未纠偏的轨迹点,即是否igpsList.size()?如果是,i=i+1,转步骤S2;如果否,输出gpsList2,转步骤S5;
S5、计算机对巡线行走轨迹坐标点集合gpsList2进行计算处理,自动剔除其中的小于80度的夹角顶点;
S6、判断是否还有下一个未纠偏的轨迹点,即是否igpsList2.size()-1?如果是,i=i+1,转步骤S5;如果否,输出gpsList3,转步骤S7;
S7、计算机将处理之后的巡线行走轨迹坐标点集合gpsList3导入七点一阶平滑算法中,自动拟合巡线行走轨迹中的噪声。
4.根据权利要求3所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,步骤S2中,从i=0开始,判断第i个轨迹点的速度gpsList.get(i).getSpeed()是否小于1m/s,如果是,从gpsList中删除第i个轨迹点,转步骤S4;如果否,转步骤S3。
5.根据权利要求3所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,步骤S3中,判断第i个轨迹点的速度gpsList.get(i).getSpeed()*5是否大于100米,如果是,从gpsList中删除第i个轨迹点,转步骤S4;如果否,转步骤S4。
6.根据权利要求3所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,步骤S5中,从i=1开始,判断第i个轨迹点的夹角顶点是否大于80度并且小于280度,如果是,转步骤S6;如果否,从gpsList2中删除第i个轨迹点,转步骤S6。
7.根据权利要求6所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,夹角顶点的计算方法是:
x1为第i-1个点的经度,y1为第i-1个点的纬度,x2为第i个点的经度,y2为第i个点的纬度,x3为第i+1个点的经度,y3为第i+1个点的纬度;k1为(x1,y1)和(x2,y2)两个点组成直线的斜率,k2为(x2,y2)和(x3,y3)两个点组成直线的斜率,Ψ为上述三个点组成的两条直线的夹角;
k1和k2的计算公式为:
Ψ计算公式为:
8.根据权利要求3所述的一种巡检员GPS巡线行走轨迹的自动纠偏方法,其特征在于,步骤S7中,七点一阶平滑算法的计算方法是:
对当前时刻的前后一共2n+1个观测值进行滤波,用k-1阶多项式对其进行拟合;对于当前时刻的观测值,用下面的公式进行拟合:
对于前后时刻的预测值用上式来计算,一共得到2n+1个式子,构成一个矩阵:
把上面的矩阵简化表示为下面公式:
X(2n+1)×1=T(2n+1)×k+Ak×1+E(2n+1)×1;
各个参数下标表示它们各自的维度,通过最小二乘法,求得Ak×1的解为:
A=(Ttrans·T)-1·Ttrans·X;
上标trans表示转置,模型的滤波值为:
P=T·A=T·(Ttrans·tT)-1·Ttrans·X=B·X;
最终得到滤波值和观测值之间的关系矩阵:
B=T·(Ttrans·T)-1·Ttrans;
算出B矩阵,将观测值转换为滤波值。
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