[发明专利]基于轨迹大数据的立体交叉口精细道路信息获取方法及装置

权利要求书

1.一种基于轨迹大数据的立体交叉口精细道路信息获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取立体交叉口范围内的每条轨迹，并确定各所述轨迹的高程变化趋势；

将各所述轨迹划分为多个轨迹集合，利用高程变化趋势聚类的方法，在各所述轨迹集合内删除异常高程变化趋势的轨迹；

构建空间相似度模型，通过所述空间相似度模型对各轨迹集合中的剩余的每条轨迹进行相似度评价，根据评价结果获取优质轨迹；

对各所述优质轨迹，按照轨迹集合进行基于轨迹点的增量融合，不断通过轨迹点的融合、新增点、抛弃点以生成立体交叉口平面结构；

根据立体交叉口特征将所述立体交叉口平面结构划分为匝道和主线，利用两段阈值法提取匝道分离点和汇入点；

对各所述优质轨迹按照高程变化趋势进行分段处理，获取多个具有唯一变化趋势的子轨迹段，并根据道路路段连续坡道起止点检测方法，提取坡道段的起止点；

根据所述坡道段的起止点，参考现有先验知识适当校正主线和匝道的高程值以调整道路坡度，实现对立体交叉口主线和匝道的坡度的语义增强；

在所述匝道分离点和汇入点的位置将匝道和主线连接，同时为所述立体交叉口赋予主线和匝道语义增强后的高程值，完成立体交叉口的三维结构构建。

2.如权利要求1所述的基于轨迹大数据的立体交叉口精细道路信息获取方法，其特征在于，所述确定轨迹的高程变化趋势的步骤，包括：

对每一条轨迹的高程序列进行降维；

对降维后的高程序列进行归一化处理；

将归一化处理后的高程序列转换为符号聚合近似表示的形式；

通过符号的前后位置顺序确定每条轨迹的高程变化趋势。

3.如权利要求2所述的基于轨迹大数据的立体交叉口精细道路信息获取方法，其特征在于，所述降维的计算公式如下：

式中，x_i是降维后的第i个点，n是原轨迹点数量，w是降维后的轨迹点数量，c_j是原轨迹的第j个点。

4.如权利要求1所述的基于轨迹大数据的立体交叉口精细道路信息获取方法，其特征在于，所述空间相似度评价模型公式如下：

式中，Δl(s₁,s₂)是两轨迹间的行驶路程差，Δd(s₁,s₂)是两轨迹间的距离差，Δθ是两轨迹驶入航向差和驶出航向差之和，ω₁、ω₂、ω₃分别表示每个要素的权重值，满足ω₁+ω₂+ω₃＝1，sim_(S1,S2)是轨迹s1和轨迹s2的相似度评价值。