基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统，包括：获取车辆在不同行驶轨迹上的若干卫星定位数据；计算每条轨迹上去除起始和末尾两点后的每一点的局部形状量；合并形状矩阵中两列符号相同的列向量，得到合并形状矩阵；将两个矩阵中较小的合并形状矩阵变形得到它的负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵；将较小的合形状矩阵及它的负、逆、负逆矩阵与较大的另一个合并形状矩阵分别进行匹配，确定最佳匹配位置；确定两个矩阵的最佳匹配位置后，用将它们填充为同阶矩阵；分别计算四对匹配好的填充形状矩阵间的距离，取最小的距离作为两条轨迹间相似性的度量。解决了现有度量轨迹相似的计算复杂度的问题。的计算复杂度的问题。的计算复杂度的问题。

【技术实现步骤摘要】
基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统


[0001]本专利技术属于卫星定位应用
，尤其涉及一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统。

技术介绍

[0002]目前判断车辆的行驶轨迹是否相似，一般先进行路网匹配再判断，这虽然可以获得更多的地图地理信息而使得度量与判断的信息更加充分，但是严重依赖于地图，提高了轨迹相似性度量的门槛，又增加了度量轨迹相似的计算复杂度。而且增加路网信息进行度量时常也会产生干扰因素，例如，匹配路口转角的地图信息补充得到的车辆行驶轨迹是“直角道路”，而车辆实际的行驶轨迹是“平滑的弯曲形状”。
[0003]如果不用地图信息，一般用插值拟合，设法根据稀疏的定位数据还原车辆可能的行驶轨迹，再进行度量。插值拟合轨迹的计算量很大，而且拟合出轨迹的的解析表达式后，并不能从曲线（轨迹）的角度更好的说明轨迹的相似性。事实上，曲线形态变化无穷，一条平面曲线甚至可以充满一个平面正方形区域，曲线的相似性度量非常复杂，我们并没有一个很好的度量标准和方法。也正因为如此，人们提出并研究了许多种度量曲线相似程度的方法，而且它们都是根据曲线（点集或数据集）的不同特征、从不同角度来度量曲线的相近程度，都有其相应的适用范围。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统，用于度量不同的车辆行驶轨迹之间的相似性程度，通过解决不同轨迹上对应点的匹配问题，使得相似性计算结果与人的直观相吻合，并且计算复杂度低。
[0005]第一方面，本专利技术提供一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法，包括：基于预设时间间隔获取车辆在不同行驶轨迹上的若干卫星定位数据；对若干卫星定位数据进行清洗整理，使去除相邻时间点移动距离小于预设距离阈值的卫星定位数据，得到若干目标卫星定位数据；根据若干目标卫星定位数据计算每条行驶轨迹上所有定位点的局部形状量，得到轨迹的局部形状矩阵，其中，所述局部形状矩阵为去除初始和末尾定位点后由中间所有定位点的局部形状量构成的一个矩阵；基于局部形状量的各分量符号对所述局部形状矩阵中的相邻列进行合并，得到轨迹的合并形状矩阵；对轨迹的合并形状矩阵进行变换，得到负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵以及负逆合并形状矩阵；将某一轨迹的合并形状矩阵分别与另一轨迹的合并形状矩阵以及另一轨迹的合并形状矩阵的负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵进行重叠，并左右移动其中一个矩阵进行匹配，重叠位置符号相同的数量最多的时刻即为某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵的最佳匹配位置；计算在所述最佳匹配位置时某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵的距离，并取某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合
并形状矩阵的距离中最小距离作为某一轨迹与另一轨迹的相似程度。
[0006]第二方面，本专利技术提供一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量系统，包括：获取模块，配置为基于预设时间间隔获取车辆在不同行驶轨迹上的若干卫星定位数据；整理模块，配置为对若干卫星定位数据进行清洗整理，使去除相邻时间点移动距离小于预设距离阈值的卫星定位数据，得到若干目标卫星定位数据；第一计算模块，配置为根据若干目标卫星定位数据计算每条行驶轨迹上所有定位点的局部形状量，得到轨迹的局部形状矩阵，其中，所述局部形状矩阵为去除初始和末尾定位点后由中间所有定位点的局部形状量构成的一个矩阵；合并模块，配置为基于局部形状量的各分量符号对所述局部形状矩阵中的相邻列进行合并，得到轨迹的合并形状矩阵；变换模块，对轨迹的合并形状矩阵进行变换，得到负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵以及负逆合并形状矩阵；匹配模块，配置为将某一轨迹的合并形状矩阵分别与另一轨迹的合并形状矩阵以及另一轨迹的合并形状矩阵的负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵进行重叠，并左右移动其中一个矩阵进行匹配，重叠位置符号相同的数量最多的时刻即为某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵的最佳匹配位置；第二计算模块，配置为计算在所述最佳匹配位置时某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵的距离，并取某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵的距离中最小距离作为某一轨迹与另一轨迹的相似程度。
[0007]第三方面，提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例的基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法的步骤。
[0008]第四方面，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序指令被处理器执行时，使所述处理器执行本专利技术任一实施例的基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法的步骤。
[0009]本申请的基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法及系统，具有以下有益效果：1、可以方便的分析车辆行驶轨迹的相似程度，判定两条轨迹是否相似：不依赖电子地图，不用将从轨迹上采集到的定位点匹配到地图，以补充行驶道路信息，也不用做复杂的插值拟合来还原车辆可能的行驶轨迹。主要涉及常规的加减、乘开方运算，计算效率很高，而且轨迹的相似性度量与判定过程仅依赖于稀疏的卫星定位数据，数据获取方便，使用门槛很低，能够节省人力物力、降低成本；2、根据车辆正常行驶时的特点（即短时间间隔内车辆行驶轨迹不会异常歪曲、扭结，而是平滑平顺的），提出了较为普适的、只需利用稀疏卫星定位数据，就可度量车辆行驶轨迹相似性程度的方法；3、构造了刻画轨迹局部形状的量；给出了刻画轨迹整体形状的量，即局部形状矩阵和合并形状矩阵；提出了两条轨迹对应相似点或部位的匹配方法，即一条轨迹的合并形状矩阵和另一条轨迹的合并形状矩阵及其负、逆、负逆合并形状矩阵的匹配。相似轨迹度量可用于车辆在不同路径上的能耗、磨损等的对比分析，可用于排查营运车辆的异常行驶路
线，可用于对大量地图数据和定位数据的管理，以及其他与相似轨迹度量有关的各种实际情境。
附图说明
[0010]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0011]图1为本专利技术一实施例提供的一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法的流程图；图2为本专利技术一实施例提供的一具体实施例的局部形状量中轨迹弯曲方向的示意图；图3为本专利技术一实施例提供的一具体实施例的局部形状量中轨迹弯曲程度的示意图；图4为本专利技术一实施例提供的一具体实施例的局部形状量中轨迹的海拔变化情况或上下坡的示意图；图5为本专利技术一实施例提供的一具体实施例的局部本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法，其特征在于，包括：基于预设时间间隔获取车辆在不同行驶轨迹上的若干卫星定位数据；对若干卫星定位数据进行清洗整理，使去除相邻时间点移动距离小于第一预设距离阈值和大于第二预设距离阈值的卫星定位数据，得到若干目标卫星定位数据，其中，所述第二预设距离阈值大于所述第一预设距离阈值；根据若干目标卫星定位数据计算每条行驶轨迹上所有定位点的局部形状量，得到轨迹的局部形状矩阵，其中，所述局部形状矩阵为去除初始和末尾定位点后由中间所有定位点的局部形状量构成的一个矩阵；基于局部形状量的各分量符号是否相同对所述局部形状矩阵中的相邻列进行合并，得到轨迹的合并形状矩阵；对轨迹的合并形状矩阵进行变换，得到负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵以及负逆合并形状矩阵；将某一轨迹的合并形状矩阵分别与另一轨迹的合并形状矩阵以及另一轨迹的合并形状矩阵的负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵进行重叠，并左右移动其中一个矩阵进行匹配，重叠位置符号相同的数量最多的时刻即为某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵的最佳匹配位置；计算在所述最佳匹配位置时某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵的距离，并取某一轨迹的合并形状矩阵与另一轨迹的合并形状矩阵、负合并形状矩阵、逆合并形状矩阵、负逆合并形状矩阵的距离中最小距离作为某一轨迹与另一轨迹的相似程度。2.根据权利要求1所述的一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法，其特征在于，其中，所述卫星定位数据包括：轨迹编号、车辆当前行驶时间、车辆当前所处经度、车辆当前所处纬度以及车辆当前所处海拔。3.根据权利要求1所述的一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法，其特征在于，所述根据若干目标卫星定位数据计算每条行驶轨迹上所有定位点的局部形状量，得到轨迹的局部形状矩阵，包括：设1条行驶轨迹的目标卫星定位数据为 ，，设2条行驶轨迹的目标卫星定位数据为和，，其中，为第1条行驶轨迹的第个时刻的车辆行驶时间，为第1条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处经度，为第1条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处纬度，为第1条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处海拔，为第2条行驶轨迹的第个时刻的车辆行驶时间，为第2条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处经度，为第2条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处纬度，为第2条行驶轨迹的第个时刻的车辆所处海拔；依次通过时间相邻的三点计算中间点的局部形状量，记
为，记为，记为，得到第1条行驶轨迹的局部形状矩阵和第2条行驶轨迹的局部形状矩阵，其中，为第k条行驶轨迹的第i个时刻的路径弯曲程度和方向，为第k条行驶轨迹的第i个时刻的路径左边上下坡度和方向，为第k条行驶轨迹的第i个时刻的路径右边上下坡度和方向。4.根据权利要求3所述的一种基于稀疏卫星定位的车辆行驶轨迹相似性度量方法，其特征在于，所述基于局部形状量的各分量符号是否相同对所述局部形状矩阵中的相邻列进行合并，得到轨迹的合并形状矩阵，包括：若和的每个分量的符号都相同，则合并为，合并到相邻两列不能再合并为止，得到合并后的第1条行驶轨迹的合并形状矩阵记为和第2条行驶轨迹的合并形状矩阵记为，其中，、、，，且或且，为合并后的第k条行驶轨迹的第个时段的路径弯曲程度和方向, 为合并后的第k条...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄小杰，刘芝秀，郝金隆，
申请(专利权)人：南昌工程学院，
类型：发明
国别省市：