[发明专利]一种行车轨迹优化方法

说明书

本发明公开了一种行车轨迹优化方法，包括以下步骤：获取卫星定位数据并进行异常点检测预处理；根据预处理后的卫星定位数据进行聚类检测；对卫星定位数据进行平滑处理；抽取关键行驶特征。本发明对采集到的卫星定位数据进行滤波预处理，减小错误的卫星定位数据点对驾驶行为检测产生的影响。本发明对预处理后的卫星定位数据进行聚类检测，去除静止时的卫星定位漂移的影响，同时减少数据量，减少流量和服务器存储成本。本发明对卫星定位数据进行Kalman滤波处理，有效降低数据中的噪声的影响，得到的轨迹更加平滑。本发明对卫星定位数据进行抽析，减少数据量同时保留轨迹的关键信息。

技术领域

本发明涉及轨迹优化领域，具体是一种行车轨迹优化方法。

背景技术

现代生活中，自驾出行已经成为了人们最重要的交通手段之一。随着车载智能设备与智能手机的发展，越来越多的设备具备卫星定位能力，使得记录行车轨迹成为可能。在驾驶行为分析、基于用户使用的保险、政府交通监控等方面的应用场景越来越多。

由于行车轨迹是根据卫星定位得到的位置点信息生成，而卫星定位技术在应用时，会受到环境因素的影响，存在一定的误差，导致轨迹存在漂移等问题。现有的行车轨迹优化方法主要是采用平均滤波方法实现，如中值滤波等。现有的方法优化后的行车轨迹不够准确，与实际轨迹差距较大，且会损失轨迹中的原始特征。

发明内容

本发明的目的在于提供一种行车轨迹优化方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种行车轨迹优化方法，包括以下步骤：

一、获取卫星定位数据并进行异常点检测预处理；

二、根据预处理后的卫星定位数据进行聚类检测；

三、对卫星定位数据进行平滑处理；抽取关键行驶特征。

作为本发明进一步的方案：所述卫星定位数据是设定固定采样频率的卫星定位数据，包含卫星定位纬度、卫星定位经度、卫星定位时间、卫星定位方向、卫星定位速度、当前定位使用卫星数与卫星定位水平精度。

作为本发明进一步的方案：所述步骤一中，进行异常点检测预处理是对所取得的卫星定位数据进行过滤，去除卫星定位精度差、卫星定位时间错误、卫星定位经纬度错误、卫星定位方向错误和卫星定位速度错误的数据点。

作为本发明进一步的方案：所述步骤二中，根据预处理后的卫星定位数据进行聚类检测的步骤包括：在规定时间内，连续卫星定位数据点的速度与距离没有超过速度预设阈值与距离预设阈值的数据点，统一聚类为一个数据点。

作为本发明进一步的方案：所述步骤二中，速度预设阈值为3m/s。

作为本发明进一步的方案：所述步骤三中，对卫星定位数据进行平滑处理的步骤包括：使用卡尔曼滤波器降低卫星定位数据中的噪声的影响，对卫星定位的位置和速度的状态进行估计，修正观测值。

作为本发明进一步的方案：所述步骤三中，抽取关键行驶特征的步骤包括：在规定时间内，连续的卫星定位数据点的速度大于速度预设阈值，且方位角变动值小于方位角预设阈值的数据点，只保留中间的数据点。

作为本发明进一步的方案：所述步骤三中，速度预设阈值为5m/s，方位角预设阈值为20度。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：