基于低精度gps數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法
【專利摘要】本發(fā)明提出了一種基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的成本高和數(shù)據(jù)時(shí)效性低的技術(shù)問(wèn)題，包括如下步驟：迭代道路信息已知的交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)中心分離線；計(jì)算該道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)中心分離線的距離矢量；迭代該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間；利用距離矢量方差建立道路寬度離散函數(shù)；利用最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間和道路寬度離散函數(shù)計(jì)算道路信息未知的交通道路的斜率和寬度。本發(fā)明利用低精度GPS數(shù)據(jù)的擬高斯分布、對(duì)稱分布和誤差特性，挖掘交通道路信息，具有成本低和獲取信息時(shí)效性高的特點(diǎn)，可用于在較短時(shí)間內(nèi)低成地獲取高時(shí)效性的交通道路信息。
【專利說(shuō)明】
基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明屬于交通信息控制領(lǐng)域，涉及一種獲取交通道路信息的方法，具體涉及一 種基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，可用于在較短時(shí)間內(nèi)低成地獲取交通道 路信息。
【背景技術(shù)】
[0002] 交通道路信息是交通領(lǐng)域研究工作的必備數(shù)據(jù)材料，它需要能夠準(zhǔn)確的描述道路 拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)以及道路寬度。具備精準(zhǔn)的交通道路信息是研究車(chē)輛分布、車(chē)輛密度、節(jié)點(diǎn)度以及 區(qū)域連通性等交通特性的前提條件。傳統(tǒng)的交通道路信息是通過(guò)地面測(cè)量的方式獲取，通 常采用激光傳感器、視覺(jué)系統(tǒng)，通過(guò)專用數(shù)據(jù)采集車(chē)輛收集交通道路原始信息，然后對(duì)收集 到的交通道路原始信息進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。由于地面測(cè)量受到地理因素的限制，采集數(shù)據(jù)進(jìn)度 較慢，采集成本較高且時(shí)間長(zhǎng)，在許多交通道路信息尚未完成獲取完成時(shí)，該道路的拓?fù)浣Y(jié) 構(gòu)就已經(jīng)放生了變化，另外在后續(xù)的信息維護(hù)工作中也需要通過(guò)實(shí)際的地面工作采集數(shù) 據(jù)，將耗費(fèi)較高的勞動(dòng)成本。為了解決地面測(cè)量方式獲取交通道路信息及維護(hù)信息工作周 期過(guò)長(zhǎng)的缺陷，當(dāng)前航空測(cè)量已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于交通道路信息獲取工作中。航空測(cè)量不會(huì) 受到地理因素的影響，能夠一次性采集大量信息，加快數(shù)據(jù)采集進(jìn)度，但是相對(duì)地面測(cè)量， 利用航空設(shè)備采集信息會(huì)增加數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)傳輸成本，同時(shí)由于數(shù)據(jù)處理技術(shù)的不成 熟，導(dǎo)致在后期的交通道路信息整合以及維護(hù)工作中，僅僅依靠圖像處理技術(shù)也將會(huì)花費(fèi) 較高時(shí)間成本。
[0003] 隨著全球定位系統(tǒng)，即GPS的廣泛應(yīng)用，大量移動(dòng)終端的位置信息以及運(yùn)動(dòng)狀況能 夠被及時(shí)采集，并且上傳到GPS數(shù)據(jù)中心。然而，最初由于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)和數(shù)據(jù)處理技術(shù)的 不成熟，僅僅只有部分在當(dāng)時(shí)被認(rèn)為有用的GPS數(shù)據(jù)，如旅游巴士的經(jīng)煒度數(shù)據(jù)等會(huì)被保存 下來(lái)，而大量其他的數(shù)據(jù)，如公交車(chē)和出租車(chē)的位置數(shù)據(jù)、速率數(shù)據(jù)以及方向數(shù)據(jù)等都被視 為冗余數(shù)據(jù)，并未進(jìn)行處理和存儲(chǔ)。直到本世紀(jì)初，基于大量GPS數(shù)據(jù)可用于維護(hù)交通道路 信息的觀點(diǎn)，過(guò)去冗余的GPS數(shù)據(jù)開(kāi)始被用來(lái)挖掘交通道路信息。由于裝備GPS設(shè)備的移動(dòng) 終端在移動(dòng)過(guò)程中具有時(shí)空限制，如汽車(chē)必須行駛在車(chē)道上且在限定的速度以內(nèi)，因此通 過(guò)復(fù)雜的數(shù)據(jù)清洗過(guò)程，刪除誤差較大的數(shù)據(jù)后，將GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)按時(shí)間戳順序連接后便能夠 獲取簡(jiǎn)單的道路拓?fù)湫畔?。為了提高獲取道路信息的精度和信息量，對(duì)于GPS數(shù)據(jù)特性的數(shù) 學(xué)分析逐漸被應(yīng)用于信息獲取方法中。Tao Guo等人在論文"Towards High Accuracy Road Maps Generation from Massive GPS Traces Data，''（published in Proceedings of the 2007IEEE International Geoscience&Remote Sensing Symposium,Barcelona,ESP, 2007，pp. 667-670.)提出了一種基于海量GPS軌跡數(shù)據(jù)繪制道路地圖的方法。該方法針對(duì)交 通道路上GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)呈現(xiàn)對(duì)稱分布的特性，利用最小二乘法直接擬合這些GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，將擬 合出來(lái)的直線視為道路中線。論文中將該方法被稱為"ROAD Map Reverse Update"（反向地 圖更新），即通過(guò)采集的位置數(shù)據(jù)更新交通道路信息。然而，由于缺少對(duì)于數(shù)據(jù)特性的深入 分析，導(dǎo)致交通道路的精度不夠高，內(nèi)容不夠全面。雖然結(jié)果不夠理想，但是它依然開(kāi)啟了 獲取交通道路信息的新方向。目前，Kichun Jo等人在論文"Generation of a Precise Roadway Map for Autonomous Cars /' (published in Intelligent Transportation Systems，IEEE Transactions on，2014，vol · 15，no · 3，pp·925-937)中，提出了一種利用自 動(dòng)汽車(chē)生成道路地圖的方法。該方法首先通過(guò)專用車(chē)輛裝載高精度GPS接收機(jī)在特定區(qū)域 內(nèi)行駛，經(jīng)過(guò)一段時(shí)間或行駛一定距離后采集車(chē)輛的GPS數(shù)據(jù);其次，一種利用固定間隔最 優(yōu)平滑理論將GPS數(shù)據(jù)整合為交通道路幾何數(shù)據(jù);最后，利用B-spl ine道路模型構(gòu)成完整的 道路信息?；贕PS數(shù)據(jù)采集快速和采集范圍廣闊的特性，將極大的縮短地圖繪制周期。然 而高精度GPS數(shù)據(jù)獲取需要昂貴的專屬采集設(shè)備以及采集周期，同時(shí)缺乏利用GPS數(shù)據(jù)特性 研究道路寬度的工作。因此，如何降低交通道路信息獲取成本以及獲取時(shí)間，如何增加獲取 信息的完整性依舊是值得研究的方向。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提出了一種基于低精度GPS數(shù) 據(jù)獲取交通道路信息的方法，用于解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的成本高和數(shù)據(jù)時(shí)效性低的技術(shù)問(wèn) 題。
[0005] 本發(fā)明的具體技術(shù)思路是：當(dāng)前利用高精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法中， 數(shù)據(jù)收集周期長(zhǎng)，會(huì)影響所獲取交通道路信息的時(shí)效性，且數(shù)據(jù)源成本高。相對(duì)于高精度 GPS數(shù)據(jù)，低精度GPS數(shù)據(jù)具有來(lái)源途徑廣泛和成本低廉的特點(diǎn)。使用低精度GPS數(shù)據(jù)作為數(shù) 據(jù)源，可以降低數(shù)據(jù)收集過(guò)程的成本，提高數(shù)據(jù)收集過(guò)程的效率，然而低精度GPS數(shù)據(jù)的數(shù) 據(jù)質(zhì)量不高，數(shù)據(jù)分布雜亂，不能夠直接使用，需要經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)分析和處理。通過(guò)利用低精度 GPS數(shù)據(jù)擬高斯分布、對(duì)分布特性以及誤差特性對(duì)低精度GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，運(yùn)用復(fù)雜 度較低的最小二乘法挖掘交通道路的斜率和寬度信息，可以降低了獲取交通道路信息工作 的復(fù)雜度，提高了所獲取道路信息的時(shí)效性。
[0006] 根據(jù)上述技術(shù)思路，實(shí)現(xiàn)本發(fā)明目的采取的技術(shù)方案，包括如下步驟：
[0007] 步驟1，獲取目標(biāo)固定區(qū)域內(nèi)至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集信息以及該 固定區(qū)域中一條交通道路的斜率k和寬度w，并統(tǒng)計(jì)該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量的總數(shù) η；
[0008] 步驟2,對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)中心分離 線進(jìn)行迭代，設(shè)迭代次數(shù)為i，初始化i = 0，按如下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0009] 步驟2a，利用排列組合方法，對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的n-i個(gè)低精度 GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行組合，獲得Cf種組合方式；
[0010] 步驟2b，利用最小二乘法，分別對(duì)獲得的?τ種組合方式中的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn) 行擬合，獲得斜率集合{k]和截距集合{1]，其中戶1,2,3,…,Cf ;
[0011] 步驟2c，計(jì)算獲得的斜率集合{kd與獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的道路信息 斜率沾勺差值集合{~}，其中戶1,2,3,...，0^ :
[0012] 步驟2d，遍歷計(jì)算出的差值集合{Δ」}，獲得該差值集合{Δ」}的最小值A(chǔ)r，并記錄 該最小值的下標(biāo)r;
[0013] 步驟2e，設(shè)獲得的差值集合{ Δ」}的最小值Δ r的門(mén)限Δ丨，其中Δ < 10-4;
[0014] 步驟2f，比較獲得的最小值A(chǔ)r與最小值門(mén)限Δ i大小，若Δ i，則將斜率kr和截 距Ir選定為該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);若= ，執(zhí)行步驟 2g;
[0015] 步驟2g，判斷迭代次數(shù)是否等于5,若是，則將斜率kr和截距Ir選定為該道路上低精 度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);否則，執(zhí)行步驟2a;
[0016] 步驟3,利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)和該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)包含的經(jīng)煒 度信息，計(jì)算獲取的固定區(qū)域的一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到中心分離線的距離矢 量；
[0017]步驟4,設(shè)定初始距離矢量置信區(qū)間為[aW]和該區(qū)間[aW]的縮短步長(zhǎng)d，其中 a1^；-8m,b1^:8m,0m<d^； Im ；
[0018] 步驟5,利用設(shè)定的初始距離矢量置信區(qū)間[aW]的縮短步長(zhǎng)d，對(duì)該初始距離矢 量置信區(qū)間[a1，b 1 ]進(jìn)行迭代，設(shè)迭代次數(shù)為X，其中X = 1，具體步驟如下：
[0019] 步驟5a，利用最小二乘法，擬合距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]內(nèi)GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，求取獲取 的固定區(qū)域中一條交通道路的擬合直線斜率K x;
[0020] 步驟5b，利用設(shè)定的縮短步長(zhǎng)d，將距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]縮小為[ax+1，b x+1]，其 中 bx+1-ax+1-d = bx-ax;
[0021] 步驟5c，判斷縮短后區(qū)間上限和下限的大小，即ax+1和bx+1的大小，若bx+1〈3m或a x+1 >-3m，執(zhí)行驟（5d);若bx+1 多 3m且ax+1 <-3m，X = X+1，執(zhí)行步驟5a;
[0022] 步驟5d，建立獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的擬合直線斜率集{Km}，其中m= I， 2,3, ...，x，并計(jì)算擬合直線斜率集{1}中各值與該道路最優(yōu)中心分離線斜率kr的差值Cm= |Km~kr|，構(gòu)成差值集{Cm};
[0023] 步驟5e，遍歷構(gòu)成的差值集{cm}，得到該差值集{cm}最小值Ct的編號(hào)t，其中 X，其對(duì)應(yīng)的距離矢量置信區(qū)間[a'P]即為最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間；
[0024] 步驟6,利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)kr和Ir以及獲取的固定區(qū)域中一條交通道 路的寬度《，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0025]步驟6a:計(jì)算獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)中心分 離線的距離矢量的方差S;
[0026]步驟6b:利用計(jì)算的距離矢量的方差δ，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，其中
[0027]
[0028]步驟7,選取固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集；
[0029] 步驟8,利用最小二乘法，擬合選取的數(shù)據(jù)點(diǎn)集，得到選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路 信息未知的交通道路的擬合直線的斜率信息k'和截距信息Γ，并計(jì)算選取的固定區(qū)域內(nèi)一 條道路信息未知的交通道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的距離矢量；
[0030] 步驟9,利用最小二乘法，擬合該信息未知交通道路上距離矢量在最優(yōu)距離矢量置 信區(qū)間[at，P]內(nèi)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，獲得最優(yōu)擬合直線斜率信息k"和截距信息Γ，并將該 最優(yōu)擬合直線斜率信息k"和截距信息Γ作為該道路的結(jié)構(gòu)信息；
[0031] 步驟10,利用計(jì)算的結(jié)構(gòu)信息，計(jì)算該道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)擬合直線 的距離矢量和該距離矢量的方差D，并將計(jì)算的方差D帶入道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，獲得 選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路的寬度信息L。
[0032] 本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)：
[0033] 1.本發(fā)明由于數(shù)據(jù)源采用的是低精度GPS數(shù)據(jù)，其可以通過(guò)大量公交車(chē)、出租及旅 游巴士等公共車(chē)輛采集上傳，也可以由私家車(chē)以及個(gè)人移動(dòng)終端采集上傳，具有價(jià)格低廉、 數(shù)據(jù)來(lái)源途徑廣泛、信息更新快速以及信息覆蓋面積廣闊的特點(diǎn)與現(xiàn)有技術(shù)中采用的高精 度GPS數(shù)據(jù)相比，有效的降低了數(shù)據(jù)源的成本以及數(shù)據(jù)獲取過(guò)程的時(shí)間。
[0034] 2.本發(fā)明由于在道路信息獲取過(guò)程中考慮了低精度GPS數(shù)據(jù)對(duì)稱分布、擬高斯分 布特性和誤差特性，可計(jì)算當(dāng)前固定區(qū)域內(nèi)部分已知道路信息的交通道路上低精度GPS數(shù) 據(jù)點(diǎn)最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間并建立道路寬度離散函數(shù)，通過(guò)低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)距離矢 量置信區(qū)間和道路寬度離散函數(shù)可直接獲取交通道路的斜率信息和寬度信息，與現(xiàn)有技術(shù) 需要使用復(fù)雜的圖像處理和數(shù)據(jù)整合技術(shù)相比，極大的縮短了數(shù)據(jù)獲取過(guò)程的時(shí)間，提高 了獲取數(shù)據(jù)的時(shí)效性。
【附圖說(shuō)明】
[0035]圖1為本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的流程框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0036]以下結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明：
[0037]參照?qǐng)D1，本發(fā)明包括如下步驟：
[0038]步驟1，獲取目標(biāo)固定區(qū)域內(nèi)至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集信息以及該 固定區(qū)域中一條交通道路的斜率k和寬度w，并統(tǒng)計(jì)該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量的總數(shù) n〇
[0039] 從低精度GPS數(shù)據(jù)中獲取道路信息，首先需要獲取固定區(qū)域內(nèi)至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 的低精度GPS數(shù)據(jù)，詳細(xì)包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、速率和行駛方向，且隨著數(shù)據(jù)集中包含的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)數(shù)量越多，最終所獲取的道路信息精度將越高，信息量將越大。為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量， 需要將獲取的低精度GPS數(shù)據(jù)信息進(jìn)行清洗，其中具體步驟如下：
[0040] (Ia)計(jì)算所述低精度GPS數(shù)據(jù)集中多個(gè)時(shí)間戳連續(xù)數(shù)據(jù)點(diǎn)在移動(dòng)方向的平均值云，： 設(shè)方向偏移門(mén)限th，其中20° <th<30° ;
[0041] (Ib)利用所述低精度GPS數(shù)據(jù)集中多個(gè)時(shí)間戳連續(xù)數(shù)據(jù)點(diǎn)中，各數(shù)據(jù)點(diǎn)包含的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)移動(dòng)方向角Θ，計(jì)算其與平均值S的差值 ;
[0042] (Ic)判斷所述差值|沒(méi)-$與方向偏移門(mén)限th之間的大小，若，刪除該數(shù)據(jù) 點(diǎn)。
[0043]在一個(gè)較大的固定區(qū)域內(nèi)，所有低精度GPS數(shù)據(jù)的誤差特性是可以視為相同的，因 此，利用固定區(qū)域中至少一條道路的道路信息斜率k和寬度w以及該道路上的低精度GPS數(shù) 據(jù)點(diǎn)數(shù)量的總數(shù)n，便能夠有效的分析該固定區(qū)域內(nèi)低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)分布特性，并且隨著 已知信息的道路的數(shù)量以及該道路上GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量越多，對(duì)該區(qū)域內(nèi)低精度GPS數(shù)據(jù)的分 布特性研究結(jié)果越精準(zhǔn)。
[0044] 步驟2,對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)中心分離 線進(jìn)行迭代，設(shè)迭代次數(shù)為i，初始化i = 0，按如下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0045] 步驟2a:利用排列組合方法，對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的n-i個(gè)低精度 GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行組合，獲得Cfi種組合方式；
[0046] 步驟2b:利用最小二乘法，分別對(duì)獲得的CTi種組合方式中的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn) 行擬合，獲得斜率集合{kd和截距集合{1」}，其中J_=1,2,3，...,C,廠；
[0047] 步驟2c:計(jì)算獲得的斜率集合{kd與獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的道路信息 斜率k的差值集合{ Δ丄其中戶1,2,3,.;
[0048]步驟2d:遍歷計(jì)算出的差值集合{Δ丄獲得該差值集合{Δ」}的最小值A(chǔ)r，并記錄 該最小值的下標(biāo)r;
[0049]步驟2e:設(shè)獲得的差值集合{ Δ]的最小值A(chǔ)r的門(mén)限Δ丨，其中Δ KKT4;
[0050]步驟2f:比較獲得的最小值A(chǔ)r與最小值門(mén)限Δ :大小，若Δ :，則將斜率kr和截 距Ir選定為該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);若= ，執(zhí)行步驟 2g;
[0051] 步驟2g :判斷迭代次數(shù)是否等于5，若是，則將斜率kr和截距Ir選定為該道路上低精 度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);否則，執(zhí)行步驟2a。
[0052] 這里根據(jù)移動(dòng)目標(biāo)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)沿實(shí)際道路中心對(duì)稱分布的特性，利用最 小二乘法從GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)中擬合出移動(dòng)目標(biāo)行駛道路的近似斜率和截距作為中心分離線信 息，可用于研究該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的實(shí)際分布特性。為了克服低精度GPS數(shù)據(jù)中隨 機(jī)誤差對(duì)擬合結(jié)果帶來(lái)的影響，通過(guò)對(duì)該道路上n-i個(gè)低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行排列組合，在 (;種組合中擬合出與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)實(shí)際行駛道路斜率最相近的中心分離線。將最小值A(chǔ) r的門(mén) 限A i設(shè)定為△ iSHT4可以確保擬合結(jié)果具有較高的精度。通常在i等于2時(shí)便能夠獲取精 度滿足要求的中心分離線，為了確保在小數(shù)據(jù)量的情況下也能夠擬合出滿足精度要求的中 心分離線，這里將i的上限設(shè)為4。
[0053]步驟3,利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)和該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)包含的經(jīng)煒 度信息，計(jì)算獲取的固定區(qū)域的一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到中心分離線的距離矢 量。
[0054]這里通過(guò)計(jì)算道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到中心分離線的距離矢量，可用于分析低 精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)在隨機(jī)誤差下的擬高斯分布特性。
[0055] 步驟4,設(shè)定初始距離矢量置信區(qū)間為[aW]和該區(qū)間[aW]的縮短步長(zhǎng)d，其中 a1 S-Snub1^=SnuOnKcK lm〇
[0056] 步驟5,利用設(shè)定的初始距離矢量置信區(qū)間[aW]的縮短步長(zhǎng)d，對(duì)該初始距離矢 量置信區(qū)間[a1，b 1 ]進(jìn)行迭代，設(shè)迭代次數(shù)為X，其中X = 1，具體步驟如下：
[0057]步驟5a:利用最小二乘法，擬合距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]內(nèi)GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，求取獲取 的固定區(qū)域中一條交通道路的擬合直線斜率Kx;
[0058]步驟5b:利用設(shè)定的縮短步長(zhǎng)d，將距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]縮小為[a x+1，bx+1]，其 中 bx+1-ax+1-d = bx-ax;
[0059] 步驟5c:判斷縮短后區(qū)間上限和下限的大小，即ax+1和bx+1的大小，若bx+1〈3m或a x+1 >-3m，執(zhí)行驟（5d);若bx+1 多 3m且ax+1 <-3m，X = X+1，執(zhí)行步驟5a;
[0060] 步驟5d:建立獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的擬合直線斜率集{Km}，其中m= I， 2,3, ...，X，并計(jì)算擬合直線斜率集{1}中各值與該道路最優(yōu)中心分離線斜率kr的差值Cm = |Km~kr|，構(gòu)成差值集{Cm};
[0061 ]步驟5e:遍歷構(gòu)成的差值集{Cm}，得到該差值集{Cm}最小值Ct的編號(hào)t，其中 X，其對(duì)應(yīng)的距離矢量置信區(qū)間[a'P]即為最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間。
[0062] 利用GPS數(shù)據(jù)擬高斯分布特性以及通常情況下與真實(shí)位置誤差I(lǐng)Om的特點(diǎn)，設(shè)定初 始計(jì)算距離矢量置信區(qū)間為[aW]與該區(qū)間縮短步長(zhǎng)d，其中a 1彡-lOmA1彡10m，0.5m〈d彡 lm。這里按照縮短步長(zhǎng)d，逐步縮小距離矢量置信區(qū)間[aW]，可以找到最優(yōu)置信區(qū)間[a' Ρ]，其中距離矢量在[a'bt]內(nèi)的距離矢量數(shù)據(jù)在理論上具有對(duì)稱分布特性，即利用最小二 乘法擬合后，可以獲得與該道路上中心分離線斜率最相近的擬合結(jié)果。實(shí)際中，數(shù)據(jù)的誤差 特性會(huì)導(dǎo)致該區(qū)間內(nèi)的距離矢量數(shù)據(jù)不具備完全對(duì)稱分布特性，但這樣的誤差所帶來(lái)的影 響較小，可以忽略不計(jì)。
[0063] 步驟6,利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)kr和Ir以及獲取的固定區(qū)域中一條交通道 路的寬度《，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
[0064]步驟6a:計(jì)算獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)中心分 離線的距離矢量的方差S;
[0065]步驟6b:利用計(jì)算的距離矢量的方差δ，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，其中 [0066]
[0067]步驟(6b)中所述的道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，按如下步驟實(shí)現(xiàn)：
[0068] 6bl，基于低精度GPS數(shù)據(jù)的擬高斯分布特性，即在寬度為w的交通道路上，所采集 到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，沿該道路的中心呈現(xiàn)方差為δ高斯分布；
[0069] 6b2,當(dāng)行駛道路寬度增加為2w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣? 0.25w2 ；
[0070] 6b3,當(dāng)行駛道路寬度增加為3w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣? 0.67w 2 ；
[0071] 6b4,當(dāng)行駛道路寬度增加為4w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣? 1.25w 2〇
[0072] 因此，可以根據(jù)低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)沿其中心分離線的方差值，確定道路寬度。為了 提高道路寬度離散函數(shù)精度，通常w表示單車(chē)道的寬度。建立道路寬度離散函數(shù)L = f (D)后， 通過(guò)計(jì)算實(shí)際道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)沿其中心分離線的距離矢量方差D，可以獲得該道路 的寬度L。
[0073]步驟7,選取固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集。
[0074] 利用上述方法獲取道路信息首先需要獲取目標(biāo)路段上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集。
[0075] 步驟8,利用最小二乘法，擬合選取的數(shù)據(jù)點(diǎn)集，得到選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路 信息未知的交通道路的擬合直線的斜率信息k'和截距信息Γ，并計(jì)算選取的固定區(qū)域內(nèi)一 條道路信息未知的交通道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的距離矢量。
[0076]通過(guò)最小二乘擬合后，可以獲取該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的擬合直線，將擬合直 線作為最優(yōu)中心分離線的近似分離線。計(jì)算各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的距離矢量后， 可以獲得低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布特性。
[0077]步驟9,利用最小二乘法，擬合該信息未知交通道路上距離矢量在最優(yōu)距離矢量置 信區(qū)間[at，P]內(nèi)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，獲得最優(yōu)擬合直線斜率信息k"和截距信息Γ，并將該 最優(yōu)擬合直線斜率信息k"和截距信息Γ作為該道路的結(jié)構(gòu)信息。
[0078]得到低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)分布特性后，選出最優(yōu)置信區(qū)間[aW]中低精度GPS數(shù)據(jù)， 即對(duì)稱性最優(yōu)的低精度GPS點(diǎn)，對(duì)它們進(jìn)行擬合，可以獲得道路的斜率信息k"和截距信息Γ 作為該道路的結(jié)構(gòu)信息。
[0079] 步驟10,利用計(jì)算的結(jié)構(gòu)信息，計(jì)算該道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)擬合直線 的距離矢量和該距離矢量的方差D，并將計(jì)算的方差D帶入道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，獲得 選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路的寬度信息L。
[0080] 通過(guò)計(jì)算該道路上的各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)擬合直線的距離矢量方差D，可以 直接運(yùn)用已經(jīng)建立的道路寬度離散函數(shù)L = f (D)獲取該道路的寬度信息。
[0081] 以上描述僅是本發(fā)明的一個(gè)具體實(shí)例，不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限制，顯然對(duì)于本 領(lǐng)域的專業(yè)人員來(lái)說(shuō)，在了解了本
【發(fā)明內(nèi)容】
和原理后，都可能在不背離本發(fā)明原理、結(jié)構(gòu)的 情況下，進(jìn)行形式和細(xì)節(jié)上的各種修正和改變，但是這些基于本發(fā)明思想的修正和改變?nèi)?在本發(fā)明的權(quán)利要求保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，包括如下步驟： (1) 獲取目標(biāo)固定區(qū)域內(nèi)至少一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集信息以及該固定區(qū) 域中一條交通道路的斜率k和寬度w，并統(tǒng)計(jì)該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量的總數(shù)η; (2) 對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)的最優(yōu)中心分離線進(jìn)行 迭代，設(shè)迭代次數(shù)為i，初始化i = 0，按如下步驟實(shí)現(xiàn)： (2a)利用排列組合方法，對(duì)獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上的n-i個(gè)低精度GPS數(shù)據(jù) 點(diǎn)進(jìn)行組合，獲得?Γ種組合方式； (2b)利用最小二乘法，分別對(duì)獲得的?ρ種組合方式中的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合， 獲得斜率集合{k]和截距集合U]，其中戶1,2,3，···, ?τ; (2c)計(jì)算獲得的斜率集合{kd與獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的道路信息斜率k的 差值集合{ A」}，其中; (2d)遍歷計(jì)算出的差值集合{△」}，獲得該差值集合{△」}的最小值A(chǔ)r，并記錄該最小 值的下標(biāo)r; (2e)設(shè)獲得的差值集合{ Δ」}的最小值Δ r的門(mén)限Δ !，其中Δ !< 10-4; (2f)比較獲得的最小值Δ r與最小值門(mén)限Δ :大小，若Δ Δ :，則將斜率kr和截距l(xiāng)r選 定為該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);若Δ r> Δ :，i = i+1，執(zhí)行步驟(2g); (2g)判斷迭代次數(shù)是否等于5,若是，則將斜率kr和截距l(xiāng)r選定為該道路上低精度GPS數(shù) 據(jù)點(diǎn)最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù);否則，執(zhí)行步驟(2a)。 (3) 利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)和該道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)包含的經(jīng)煒度信息， 計(jì)算獲取的固定區(qū)域的一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到中心分離線的距離矢量； (4) 設(shè)定初始距離矢量置信區(qū)間為[a1，。]和該區(qū)間[a1，。]的縮短步長(zhǎng)d，其中& 1<_ 1?^1^ 14m,0m<d^； lm； (5) 利用設(shè)定的初始距離矢量置信區(qū)間[aW]的縮短步長(zhǎng)d，對(duì)該初始距離矢量置信區(qū) 間[a1上1]進(jìn)行迭代，設(shè)迭代次數(shù)為X，其中x=l，具體步驟如下： (5a)利用最小二乘法，擬合距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]內(nèi)GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，求取獲取的固定區(qū) 域中一條交通道路的擬合直線斜率Kx; (5b)利用設(shè)定的縮短步長(zhǎng)d，將距離矢量置信區(qū)間[ax，bx]縮小為[ax+1，b x+1]，其中bx+1_ ax+1-d = bx-ax； (5c)判斷縮短后區(qū)間上限和下限的大小，即ax+1和bx+1的大小，若bx+1〈3m或a x+1>-3m，執(zhí) 行驟(5(1);若1/+1彡31]1且3)1+1<-3111，1 = 1+1，執(zhí)行步驟(5&); (5d)建立獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的擬合直線斜率集{Km}，其中m=l，2,3,...， X，并計(jì)算擬合直線斜率集{1}中各值與該道路最優(yōu)中心分離線斜率kr的差值Cm= |Km-kr|， 構(gòu)成差值集{ Cm}; (5e )遍歷構(gòu)成的差值集{ Cm}，得到該差值集{ Cm}最小值Ct的編號(hào)t，其中1 < t < X，其對(duì) 應(yīng)的距離矢量置信區(qū)間[a'P]即為最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間； (6) 利用選定的最優(yōu)中心分離線數(shù)據(jù)kr和lr以及獲取的固定區(qū)域中一條交通道路的寬 度W，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，具體實(shí)現(xiàn)步驟如下： (6a)計(jì)算獲取的固定區(qū)域中一條交通道路上低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)中心分離線的距 離矢量的方差s; (6b)利用計(jì)算的距離矢量的方差δ，建立道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，其中(7) 選取固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路上的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)集； (8) 利用最小二乘法，擬合選取的數(shù)據(jù)點(diǎn)集，得到選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知 的交通道路的擬合直線的斜率信息k'和截距信息Γ，并計(jì)算選取的固定區(qū)域內(nèi)一條道路信 息未知的交通道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到擬合直線的距離矢量； (9) 利用最小二乘法，擬合該信息未知交通道路上距離矢量在最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間 [at，bl內(nèi)的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，獲得最優(yōu)擬合直線斜率信息k〃和截距信息1〃，并將該最優(yōu)擬 合直線斜率信息k 〃和截距信息1〃作為該道路的結(jié)構(gòu)信息； (10) 利用計(jì)算的結(jié)構(gòu)信息，計(jì)算該道路上各低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)到最優(yōu)擬合直線的距離 矢量和該距離矢量的方差D，并將計(jì)算的方差D帶入道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，獲得選取的 固定區(qū)域內(nèi)一條道路信息未知的交通道路的寬度信息L。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，其特征在于： 步驟(1)中所述的數(shù)據(jù)集信息，采用經(jīng)過(guò)清洗的數(shù)據(jù)集信息。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，其特征在于： 步驟(5e)中所述最優(yōu)距離矢量置信區(qū)間[a'bt]，是指距離矢量數(shù)據(jù)具有對(duì)稱性的數(shù)值區(qū) 間。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于低精度GPS數(shù)據(jù)獲取交通道路信息的方法，其特征在于： 步驟(6b)中所述的道路寬度離散函數(shù)L = f(D)，按如下步驟實(shí)現(xiàn)： (6bl)基于低精度GPS數(shù)據(jù)的擬高斯分布特性，即在寬度為w的交通道路上，所采集到的 低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)，沿該道路的中心呈現(xiàn)方差為δ高斯分布； (6bl)當(dāng)行駛道路寬度增加為2w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣?0.25w2; (6b3)當(dāng)行駛道路寬度增加為3w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣?〇 .67w2; (6b4)當(dāng)行駛道路寬度增加為4w時(shí)，所采集到的低精度GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)方差將變?yōu)棣?1.257。
【文檔編號(hào)】G08G1/0968GK106056953SQ201610334494
【公開(kāi)日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年5月19日
【發(fā)明人】李長(zhǎng)樂(lè), 周珣, 張思愜
【申請(qǐng)人】西安電子科技大學(xué)