[发明专利]基于低精度时空轨迹数据的城市交叉口自动识别的方法

摘要

本发明提供一种基于低精度时空轨迹数据的城市交叉口自动识别的方法，降低了获取城市交叉口的成本，为未来自主驾驶和智能交通提供基础数据和方法参考。该方法首先从轨迹数据的空间密度及时间间隔出发，对数据进行预处理；其次，跟踪并识别轨迹的转弯过程，提取一次转弯过程中航向角度变化值超过转向角阈值且时间间隔小于时间阈值的转弯点对；然后，利用基于距离和空间的生长聚类方法得到转弯点对的聚类类簇及类簇中心；最后基于局部点连通的聚类方法，对转弯点对类簇进行归类，通过分析这些类簇中心点的转向属性及其中心点个数，完成交叉口自动识别。本发明得到的交叉口识别正确率为94.3%。

主权项

一种基于低精度时空轨迹数据的城市交叉口自动识别的方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤1，数据预处理；利用密度聚类方法剔除掉原始低精度轨迹数据中的漂移点，再选取采样间隔小于15s的轨迹数据；步骤2，跟踪并识别轨迹的转弯过程，提取一次转弯过程中航向角度变化值超过转向角阈值且时间间隔小于时间阈值的转弯点对；步骤3，利用基于距离和空间的生长聚类方法，对所有的转弯点对进行聚类计算，直到每一个转弯点对找到其归属类别为止；步骤4，计算各转弯点对类簇中心，采用基于局部点连通性的聚类方法，若两个类簇中心是直接可达的，则将这两个类簇中心划分为同一类，直到所有的类簇中心得到划分；步骤5，将属于同一个类别的类簇中心点作为对象，通过分析这些类簇中心点的转向属性及其中心点个数，完成交叉口自动识别。