一种基于物联网和曲线拟合的轨迹复现方法技术

本发明专利技术提供一种基于物联网和曲线拟合的轨迹复现方法，属于数据监测及传输技术领域，根据动态部件前段时间的运动状态，动态采集样本数据，采用基于最小二乘法的曲线拟合算法，动态拟合轨迹方程，预测目标轨迹，消除定位信息接收延迟等原因引起的目标位置显示问题，提高动态部件显示的可用性，从而满足物联网平台对动态部件轨迹复现真实性的要求，该方法得到的轨迹表达式能够有效弥补数据丢失、数据偏移等问题对轨迹复现效果产生的影响。等问题对轨迹复现效果产生的影响。等问题对轨迹复现效果产生的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种基于物联网和曲线拟合的轨迹复现方法


[0001]本专利技术涉及数据监测及传输
，尤其涉及一种基于物联网和曲线拟合的轨迹复现方法。

技术介绍

[0002]随着现代无线通信技术的快速发展和物联网设备检测场景的广泛应用，各种基于位置的信息服务受到各应用领域的广泛关注。将动态部件的轨迹复现技术应用到物联网设备的可视化系统中，实时为管理人员提供准确的设备位置信息，对快速把握形势，辅助决策，具有重要实用价值。目前，在移动终端，由于信道带宽及能耗的限制，有限的信道资源要优先传送心跳数据、视频流等信息，定位信息的分发时间间隔受到严格的限制；同时复杂的电磁环境干扰下还存在网络延迟、数据包丢失的问题，使物联网平台采集到的轨迹数据存在一定的残缺及偏移问题，导致在移动终端的轨迹图上，目标的历史轨迹相对于实际轨迹存在较大偏差，影响可用性和视觉效果，给指挥人员的决策带来严重影响。针对此类问题，工程上通常建立目标的运动模型，采用卡尔曼滤波、马尔科夫链、灰色动态预测等经典的位置预测算法来实现对目标轨迹的插值预测，但动态部件运动轨迹数据非常复杂，要得到目标准确位置的表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于物联网和曲线拟合的轨迹复现方法，其特征在于，根据动态部件前段时间的运动状态，动态采集样本数据，采用基于最小二乘法的曲线拟合算法，动态拟合轨迹方程，预测目标轨迹，消除目标位置显示问题。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对实时动态数据利用霍夫变换思想对野值进行剔除，将清洗后的实时数据利用最小二乘法进行轨迹曲线拟合。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，首先利用霍夫变换对经纬度实测数据进行预处理，消除野值数据对后续轨迹拟合精度的影响。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，趋于直线的轨迹野值点剔除；在一段直线中共含n个(n>1)实测点，这些点可以共同构建n条直线段；根据直角坐标系转换到霍夫空间的映射原则，这些直线段映射为霍夫空间中的数据点，通过数据点在霍夫空间的分布规律逐步进行粗差剔除。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对弯曲路段的野值进行剔除，将弯道看作二次曲线，结合广义霍夫变换实现的野值剔除；在直角坐标系中，3个数据点映射成为霍夫空间中的一个点，在霍夫空间中来估计空间中点的分布密度，以此剔除弯道的粗差数据点。6.根据权利要求2所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：余家富，翟海涛，王强，刘伟，杨小平，
申请(专利权)人：山东浪潮新基建科技有限公司，
类型：发明
国别省市：