自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质，包括：步骤1.选择最初的三个采样点，分别称为前点、中点和后点；步骤2.计算PH_ACL，判断|PH_ACL|是否超过PH_ACLallowed，若否，进入步骤3，若是，进入步骤8；步骤3.计算ΔØ，判断|ΔØ|是否小于DeltaAllowed，若是，进入步骤7，若否，进入步骤4；步骤4.计算PH_EstiR；步骤5.计算PH_AE；步骤6.判断|PH_AE|是否超过PH_AEallowed，若否，进入步骤7，若是，进入步骤8；步骤7.前点数据不变，中点和后点均往后推移，进入步骤9；步骤8.保存中点到简明数据集中，前点、中点和后点均往后推移，进入步骤9；步骤9.判断数据是否处理完毕，若是，则停止，若否，进入步骤2。本发明专利技术提高了轨迹数据的稳定性、准确性，增加了轨迹数据的实用性。

Adaptive Dynamic Extraction of Path Feature Points and Computer Readable Storage Media

【技术实现步骤摘要】
自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质
本专利技术属于路径特征点提取的
，具体涉及一种自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质。
技术介绍
智能驾驶技术和车联网技术的发展非常迅速，对于信息的采集、处理和传输要求变得更高。车辆的历史轨迹数据在车辆当前运行状态判断、运动趋势预估、车辆间的碰撞抑制和道路几何信息收集等方面都有重要的作用。专利文献CN101958046B公开了一种图像识别方法采集车辆行驶轨迹的系统，该系统能够在道路标线清晰的情况下识别与记录车辆轨迹。专利文献CN105225476B公开了一种通过查询卡口过车记录信息生成车辆轨迹的方法，需要的数据量少，但记录的轨迹粗糙，不能用于车辆行驶行为的记录和预测。专利文献CN104537845B公开了一种利用激光和红外线对车辆轨迹进行识别的方法，通过测量车辆与道路两侧的距离来确定车辆的位置，经过高频率采集可以获得较准确的轨迹数据。专利文献CN105513405B公开了一种车辆轨迹分析方法和装置，它是一种道路多车辆位置数据的处理方法，合并了临近车辆的位置信息，精度不高。以上几个专利文件存在以下几个问题：(1)为了准确表达行驶车辆的轨迹，采集的方位信息数据量大，难以实时处理和传输；(2)在直线行驶时，过多的数据点属于冗余数据；在弯道行驶时，采集的数据点过少，对曲线轨迹的描述不准确；(3)采集数据较少，描述车辆轨迹过于粗糙，不能用于车辆行驶状态的判断和预测。车辆轨迹信息的数据量过多和过少都是不合适的。一般地，数据量大、描述轨迹的精度较高，但是不利于数据的记录、处理和传输，限制了数据的分享与扩散；反之则描述轨迹的精度较低，实用性也较差。因此，有必要开发一种新的自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种自适应的路径特征点动态提取方法及计算机可读存储介质，能提高轨迹数据的稳定性、准确性，降低数据对存储和传输带宽的要求，增加轨迹数据的实用性。本专利技术所述的一种自适应的路径特征点动态提取方法，包括以下步骤：步骤1.选择最初的三个采样点，分别称为前点、中点和后点，并将前点保存在简明数据集中，每个采样点的数据包括位置和方向信息；步骤2.计算前点和后点之间的距离PH_ACL，并判断PH_ACL的绝对值是否超过预设相邻点允许距离限值PH_ACLallowed，若未超过，则进入步骤3，否则进入步骤8；步骤3.计算前点、后点的速度方向夹角其中，Hfirst是前点对应的速度方向角，Hlast是后点对应的速度方向角，判断的绝对值是否小于预设相邻点切线夹角限值DeltaAllowed，若是，则进入步骤7，若否，则进入步骤4；步骤4.计算前、中、后三点对应曲线路径的曲线半径PH_EstiR；步骤5.计算预定义的轨迹采样数据与实际轨迹的偏差PH_AE：步骤6.判断PH_AE的绝对值是否超过预设预测轨迹偏差限值PH_AEallowed，若否，则进行步骤7，若是，则进入步骤8；步骤7.前点数据不变，中点和后点相应地往后推移，并进入步骤9；步骤8.保存中点到简明数据集中，前点、中点和后点相应地往后推移，并进入步骤9；步骤9.判断数据是否处理完毕，若是，则停止，否则跳转至步骤2。进一步，所述步骤8中，在进入步骤9之前，还执行以下步骤：步骤a.检查简明数据集中的元素数量是否大于预设保存数据数量SetSizeAllowed，若是，则删除最早进入简明数据集中的点，若否，则进入步骤b；步骤b.计算简明数据集代表的路径长度totalDist，判断totalDist是否大于记录路径长度totalDistAllowed，若是，则删除最早进入SET序列中的点，若否，则进入步骤9。进一步,所述步骤4中，所述PH_EstiR的计算公式如下：所述步骤五中，所述PH_AE的计算公式如下：PH_AE＝PH_EstiR-d；其中，d为前、中、后三点对应曲线路径的圆点到前点与后点的连线的距离。进一步，所述步骤4中，所述PH_EstiR的计算公式如下：对PH_EstiR进行调整，得到调整的轨迹半径PH_EstiR_Modified；所述PH_EstiR_Modified的计算公式如下：PH_EstiR_Modified＝(1-weight)*PH_EstiR+weight*PH_EstiR2；其中：PH_EstiR2为综合轨迹半径；weight为PH_EstiR2的权重；所述步骤五中，所述PH_AE的计算公式如下：PH_AE＝PH_EstiR_Modified-d。进一步，每个采样点的数据还包括速度和偏航率信息；所述步骤4中，还包括计算第i个采样点处的轨迹半径Ri，Ri的计算公式如下：其中：Vi表示第i个采样点的速度，Wi表示第i个采样点的偏航率；当R1等于预设轨迹半径限值R_Allowed，且RN不等于R_Allowed时，则PH_EstiR2＝RN；当R1不等于R_Allowed，且RN等于R_Allowed时，则PH_EstiR2＝R1；当R1和RN均不等于R_Allowed时，则PH_EstiR2＝0；当R1和RN均等于R_Allowed，则其中，N表示简明数据集的元素个数；当Ri的绝对值大于R_Allowed，则令Ri为R_Allowed，并在计算PH_EstiR2时将该值排除在外。进一步，当前点、后点之间的数据点大于1个时，将前点、后点之间的数据点与前点、后点连线距离的最大值作为PH_AE的值。本专利技术所述的一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理模块调用执行如本专利技术所述自适应的路径特征点动态提取方法的步骤。本专利技术具有以下优点：它通过对车辆大量的离散历史方位信息自适应筛选与运算，能够提高轨迹数据的稳定性、准确性，降低了数据对存储和传输带宽的要求，增加了轨迹数据的实用性。附图说明图1本专利技术参数预定义示意图之一；图2本专利技术参数预定义示意图之二；图3本专利技术的流程图；图4本专利技术中微调方案1的说明示意图；图5本专利技术中微调方案2的说明示意图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步说明。本专利技术假设轨迹路径是由若干圆弧段(直线段可看作曲率半径无穷大的圆弧)构成，主要根据采集数据所表征圆弧段的曲率或者曲率半径大小对数据进行取舍。在一定误差范围内，曲率半径越大(如直线)，则表征一定长度圆弧段所需的特征点就越少；反之，所需特征点就越多。为了解决实际应用问题，保障数据处理的实时性并使误差可估计，如图3所示，本专利技术所述的一种自适应的路径特征点动态提取方法，包括以下步骤：步骤1.如图1所示，选择最初的三个采样点(P1、P2和P3)，分别称为前点(Pfirst)、中点(Pmid)和后点(Plast)，并将前点(Pfirst)保存在简明数据集中，每个采样点的数据包括位置和方向信息；步骤2.如图1所示，计算前点和后点之间的距离PH_ACL，并判断PH_ACL的绝对值是否超过预设相邻点允许距离限值PH_ACLallowed，若未超过，则进入步骤3，否则进入步骤8；步骤3.如图2所示，计算前点、后点的速度方向夹角其中，Hfirst是前点对应的速度方向角(通过卫星或其他方式测定或计算)，Hlast是后点对应的速度方向角，判断的绝对值是否小于预设相邻点切线夹本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应的路径特征点动态提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.选择最初的三个采样点，分别称为前点、中点和后点，并将前点保存在简明数据集中，每个采样点的数据包括位置和方向信息；步骤2.计算前点和后点之间的距离PH_ACL，并判断PH_ACL的绝对值是否超过预设相邻点允许距离限值PH_ACLallowed，若未超过，则进入步骤3，否则进入步骤8；步骤3.计算前点、后点的速度方向夹角

【技术特征摘要】
1.一种自适应的路径特征点动态提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.选择最初的三个采样点，分别称为前点、中点和后点，并将前点保存在简明数据集中，每个采样点的数据包括位置和方向信息；步骤2.计算前点和后点之间的距离PH_ACL，并判断PH_ACL的绝对值是否超过预设相邻点允许距离限值PH_ACLallowed，若未超过，则进入步骤3，否则进入步骤8；步骤3.计算前点、后点的速度方向夹角其中，Hfirst是前点对应的速度方向角，Hlast是后点对应的速度方向角，判断的绝对值是否小于预设相邻点切线夹角限值DeltaAllowed，若是，则进入步骤7，若否，则进入步骤4；步骤4.计算前、中、后三点对应曲线路径的曲线半径PH_EstiR；步骤5.计算预定义的轨迹采样数据与实际轨迹的偏差PH_AE：步骤6.判断PH_AE的绝对值是否超过预设预测轨迹偏差限值PH_AEallowed，若否，则进行步骤7，若是，则进入步骤8；步骤7.前点数据不变，中点和后点相应地往后推移，并进入步骤9；步骤8.保存中点到简明数据集中，前点、中点和后点相应地往后推移，并进入步骤9；步骤9.判断数据是否处理完毕，若是，则停止，否则跳转至步骤2。2.根据权利要求1所述的自适应的路径特征点动态提取方法，其特征在于：所述步骤8中，在进入步骤9之前，还执行以下步骤：步骤a.检查简明数据集中的元素数量是否大于预设保存数据数量SetSizeAllowed，若是，则删除最早进入简明数据集中的点，若否，则进入步骤b；步骤b.计算简明数据集代表的路径长度totalDist，判断totalDist是否大于记录路径长度totalDistAllowed，若是，则删除最早进入SET序列中的点，若否，则进入步骤9。3.根据权利要求1或2所述的自适应的路径特征点动态提取方法，其特征在于：所述步骤4中，所述PH_EstiR的计算公式如下：所述步骤五中，所述PH_AE的计算公式如下：PH_AE＝PH_EstiR-d；其中，d为前、中、后三点对应曲线路径的圆点到前点与后点的连线的距离。4.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓杰，牛雷，李增文，张盼，蒲果，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆,50