CN105374224B - 一种定位数据处理方法及车载终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种定位数据处理方法及车载终端，其中方法可包括如下步骤：采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据；获取所述第一坐标数据的行驶信息，并根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。本发明实施例能够提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

Description

一种定位数据处理方法及车载终端

技术领域

本发明涉及车载终端技术领域，具体涉及一种定位数据处理方法及车载终端。

背景技术

全球定位系统(Global Positioning System，GPS)的应用已十分广泛，而且越来越广泛，差不多涉及到国民经济的各个领域，尤其是近几年来，从消费市场发展的强劲势头来看，以GPS为代表的卫星导航应用产品，由于这些产品能很容易地提供位置、速度和时间等信息，将会很快成为现代信息社会的重要信息来源，成为信息时代的国家基础设施之一。并且由于这些产品功能强大、使用方便、价格合适，所以能很好的与其他系统结合，形成大量的新应用、新产品，并迅速的融进人们的日常工作、学习、生活和娱乐中。但是，在很多对GPS精度要求比较高的场景，比如导航，行车记录等场景，目前市面上的很多GPS很难达到精度要求，使得定位结果存在一定的偏差。

发明内容

本发明实施例提供一种定位数据处理方法及车载终端，能够提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

本发明实施例第一方面提供一种定位数据处理方法，可包括：

采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据；

获取所述第一坐标数据的行驶信息，并根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

本发明实施例第二方面提供一种车载终端，可包括：

第一过滤单元，用于采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据；

信息获取单元，用于获取所述第一坐标数据的行驶信息；

第二过滤单元，用于根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

轨迹生成单元，用于根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

在本发明实施例中，通过采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，然后获取第一坐标数据的行驶信息，并根据第一坐标数据的行驶信息对第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据，最后根据第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示行驶轨迹，实现对定位数据的处理，从而提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种定位数据处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种定位数据处理方法的流程示意图；

图3为本发明实施例提供的一种车载终端的结构示意图；

图4为图3所示实施例提供的第二过滤单元的结构示意图；

图5为图3所示实施例提供的轨迹生成单元的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种定位数据处理方法及车载终端，应用于获得较高精度定位数据的场景，例如导航、行车记录等场景，车载终端采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，所述车载终端获取所述第一坐标数据的行驶信息，并根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据，最后所述车载终端根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹，所述车载终端对定位器采集的原始坐标数据进行双重过滤，从而减小定位数据与真实数据之间的偏差，进一步提高定位的精度，使得最后生成并显示的行驶轨迹更贴合实际车辆的行驶轨迹。

车载终端是车辆监控管理系统的前端设备，一般隐秘地安装在各种车辆内，车载终端主要由车载视频服务器、触摸屏、外接摄像机、通话手柄、汽车防盗器、车载诊断系统(On-Board Diagnostic，OBD)等设备组成。本发明实施例中的车载终端除了包括现有技术中车载终端所包括的设备外，还包括定位器、行车记录仪、控制器。其中，所述行车记录仪能够显示定位器定位的地理位置，还能够显示车辆的行驶轨迹等信息，所述行车记录仪可以与定位器配合使用进行定位、显示，也可能所述行程记录仪自带定位器可以直接定位、显示，进而实现车载终端行车记录的功能。所述控制器可以接收用户的操作指令并控制所述车载终端执行相应的操作。本发明实施例中的车载终端可以应用于大部分车辆中，例如小汽车、公交汽车、大型货车等。所述车载终端对应一种应用程序，该应用程序可以安装在车辆用户的移动终端上，方便用户通过移动终端对车辆进行管理、监控。

下面将结合附图1和附图2，对本发明实施例提供的定位数据处理方法进行详细介绍。

请参见图1，为本发明实施例提供了一种定位数据处理方法的流程示意图。如图1所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S101-步骤S103。

S101，采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。

具体的，车载终端采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。其中，所述定位器实时对车辆的地理位置信息进行定位，采集定位数据，包括时间、经度、纬度、街道名称信息等，所述定位器可以包括但不限于全球定位系统(Global Position System，GPS)、辅助全球卫星定位系统(Assisted Global PositioningSystem，AGPS)或某种特定的定位软件。AGPS配合传统GPS卫星，可以提高定位的速度。由于GPS采集的定位数据属于隐私数据，并且GPS定位器应用范围较广，若GPS提高准确性较高的定位数据，则在一定程度上会存在泄露定位数据的风险，因此GPS定位器提供的定位数据是大概范围的数据，准确性较低、精度不高。因此，目前主要使用将某种特定的定位软件与AGPS相结合的定位器，在快速定位的同时提高定位精度。虽然这种定位器比单一定位器的定位精度高，定位速度快，但是仍然存在一定的偏差。本发明实施例首先采用第一预设过滤算法对所述定位器采集的原始坐标数据进行过滤，其中，所述第一预设过滤算法为卡尔曼滤波算法，它是以最小均方差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。例如，人们感兴趣的是跟踪目标，但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波算法利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计，这个估计可以是对当前目标位置的估计，即滤波，也可以是对于将来位置的预测，也可以是对过去位置的估计。所述车载终端采用卡尔曼滤波算法滤除所述原始坐标数据中不合理的坐标，得到合理的坐标组成的第一坐标数据。

S102，获取所述第一坐标数据的行驶信息，并根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据。

具体的，所述车载终端获取所述第一坐标数据的行驶信息，所述行驶信息包括车速、加速度、转速等信息，并根据所述第一坐标数据的形式信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据。尽管卡尔曼滤波算法对所述原始坐标数据中的不合理的坐标进行了过滤，但是所述第一坐标数据中可能存在漂移的坐标点和/或无效的坐标点，根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据中的漂移的坐标点和无效的坐标点进行过滤，从而得到所述第二坐标数据。

S103，根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

具体的，由于所述车载终端对所述原始坐标数据进行了两层过滤，使得所述第二坐标数据与车辆的真实坐标数据之间的偏差较小，并且由于所述第二坐标数据是坐标点数据，不是完整的线，因此所述车载终端根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。可选的，所述车载终端将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置，然后根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置生成行驶轨迹，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹。其中，所述预设地图由运行在所述车载终端的导航应用程序提供。

在本发明实施例中，通过采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，然后获取第一坐标数据的行驶信息，并根据第一坐标数据的行驶信息对第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据，最后根据第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示行驶轨迹，实现对定位数据的处理，从而提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

请参见图2，为本发明实施例提供了另一种定位数据处理方法的流程示意图。如图2所示，本发明实施例的所述方法可以包括以下步骤S201-步骤S207。

S201，采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。

具体的，车载终端采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。其中，所述定位器实时对车辆的地理位置信息进行定位，采集定位数据，包括时间、经度、纬度、街道名称信息等，所述定位器可以包括但不限于GPS、辅助全球卫星定位系统AGPS或某种特定的定位软件。AGPS配合传统GPS卫星，可以提高定位的速度。由于GPS采集的定位数据属于隐私数据，并且GPS定位器应用范围较广，若GPS提高准确性较高的定位数据，则在一定程度上会存在泄露定位数据的风险，因此GPS定位器提供的定位数据是大概范围的数据，准确性较低、精度不高。因此，目前主要使用将某种特定的定位软件与AGPS相结合的定位器，在快速定位的同时提高定位精度。虽然这种定位器比单一定位器的定位精度高，定位速度快，但是仍然存在一定的偏差。本发明实施例首先采用第一预设过滤算法对所述定位器采集的原始坐标数据进行过滤，其中，所述第一预设过滤算法为卡尔曼滤波算法，它是以最小均方差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。例如，人们感兴趣的是跟踪目标，但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波算法利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计，这个估计可以是对当前目标位置的估计，即滤波，也可以是对于将来位置的预测，也可以是对过去位置的估计。所述车载终端采用卡尔曼滤波算法滤除所述原始坐标数据中不合理的坐标，得到合理的坐标组成的第一坐标数据。

S202，建立与车载诊断设备之间的连接，并获取所述车载诊断设备检测的所述第一坐标数据的行驶信息。

具体的，在所述车载终端获取所述第一坐标数据的行驶信息之前，所述车载终端需建立与车载诊断设备之间的连接，所述车载诊断设备从发送机的运行状况随时监控汽车是否尾气超标，一旦超标，会马上发出警示，当系统出现故障时，故障灯或检查发动机警告灯亮，同时动力总成控制模块将故障信息存入存储器，通过一定的程序可以将故障码从动力总成控制模块中读出。根据故障码的提示，维修人员能迅速准确地确定故障的性质和部位。所述车载诊断设备还可以检测车辆的行驶速度、加速度、发动机转速、油耗、里程、排放量等信息。在车辆启动后，所述车载终端便能自动与所述车载诊断设备建立连接。一旦所述车载终端与所述车载诊断设备建立了连接，所述车载终端便能获取所述车载诊断设备检测的所述第一坐标数据的行驶信息，包括所述第一坐标数据中各个坐标点的行驶速度、加速度，以及所述车载诊断设备检测的时间间隔。

S203，根据所述第一坐标数据的行驶信息判断车辆是否处于行驶状态。

具体的，所述车载终端根据所述第一坐标数据的形式信息判断车辆是否处于行驶状态。汽车点火开关的档位一般是OFF、ACC、ON、START，高档车略有不同。其中，ACC，通过点火开关控制，点火钥匙旋到该档时受该档控制的用电设备均能操作，此档位一般实现的用电器功能有电调座椅、音响系统、雨刮喷水系统、点烟器、座椅加热、电动天窗等，可以理解的是此时车辆已启动。当所述车辆的点火开关处于ACC档位时，在所述第一坐标数据中连续采集10个点，进行速度比较，如果有6个及以上的点的行驶速度均小于3海里每小时，则认为所述车辆处于静止状态。进一步地，确定一个平均经纬度为中心点的电子围栏，如果之后的点也均在电子围栏范围内，则认为所述车辆处于静止状态，如果之后有3个及以上的点都在电子围栏范围之外，则认为所述车辆处于慢速运行中。电子围栏范围的半径值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整，在电子围栏范围之外的点数也由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。如果有5个及以上的点的行驶速度均大于3海里每小时，则认为所述车辆处于行驶状态。

S204，根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤。

具体的，当所述车辆处于行驶状态时，所述车载终端根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤。其中，所述第二预设过滤算法包括过滤算法、加速度过滤算法和距离过滤算法。所述车载终端按照所述速度过滤算法、所述加速度过滤算法、所述距离过滤算法的顺序依次根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤。其中，所述速度过滤算法用于滤除速度大于预设速度值的点坐标，所述预设速度值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。所述加速度过滤算法用于滤除加速度大于预设加速度值的点坐标，所述预设加速度值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。所述距离过滤算法的过程为：计算各个点坐标的速度增加大所述预设速度值所需的时间，并分别根据各个点坐标对应的所需时间计算各个点对应的漂移距离，然后将漂移距离大于预设距离值的点坐标滤除。

S205，采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤。

具体的，当所述车辆处于静止状态时，所述车载终端采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤，保留电子围栏内的点坐标，滤除电子围栏外的点坐标。其中，所述预设的电子围栏的半径值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。

S206，将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置。

具体的，由于所述车载终端对所述原始坐标数据进行了两层过滤，使得所述第二坐标数据与车辆的真实坐标数据之间的偏差较小，但是这些孤立的点对用户来说意义不大，因此所述车载终端将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置，使得这些孤立的点坐标与具体的地图场景相结合。其中，所述预设地图由运行在所述车载终端的导航应用程序提供。

S207，根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置生成行驶轨迹，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹。

具体的，所述车载终端根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置以及所述第二坐标数据中各个点坐标的时间生成行驶轨迹，将孤立的点坐标连成一条线，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹，使得用户能够清楚地了解车辆的行驶情况。并且由于所述行驶轨迹是经过两层过滤得到的，因此所述行驶轨迹与所述车辆的真实行驶轨迹偏差较小，准确性较高。

在本发明实施例中，通过采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，然后获取第一坐标数据的行驶信息，并根据第一坐标数据的行驶信息对第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据，最后根据第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示行驶轨迹，实现对定位数据的处理，从而提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

下面将结合附图3-附图5，对本发明实施例提供的车载终端进行详细介绍。需要说明的是，附图3-附图5所示的车载终端，用于执行本发明图1-图2所示实施例的方法，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，具体技术细节未揭示的，请参照本发明图1-图2所示的实施例。

请参见图3，为本发明实施例提供了一种车载终端的结构示意图。如图3所示，本发明实施例的所述车载终端10可以包括：第一过滤单元101、信息获取单元102、第二过滤单元103和轨迹生成单元104。

第一过滤单元101，用于采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。

具体实现中，所述第一过滤单元101采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据。其中，所述定位器实时对车辆的地理位置信息进行定位，采集定位数据，包括时间、经度、纬度、街道名称信息等，所述定位器可以包括但不限于GPS、辅助全球卫星定位系统AGPS或某种特定的定位软件。AGPS配合传统GPS卫星，可以提高定位的速度。由于GPS采集的定位数据属于隐私数据，并且GPS定位器应用范围较广，若GPS提高准确性较高的定位数据，则在一定程度上会存在泄露定位数据的风险，因此GPS定位器提供的定位数据是大概范围的数据，准确性较低、精度不高。因此，目前主要使用将某种特定的定位软件与AGPS相结合的定位器，在快速定位的同时提高定位精度。虽然这种定位器比单一定位器的定位精度高，定位速度快，但是仍然存在一定的偏差。

其中，所述第一预设过滤算法为卡尔曼滤波算法，它是以最小均方差为估计的最佳准则，来寻求一套递推估计的算法，其基本思想是：采用信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和当前时刻的观测值来更新对状态变量的估计，求出当前时刻的估计值。例如，人们感兴趣的是跟踪目标，但目标的位置、速度、加速度的测量值往往在任何时候都有噪声。卡尔曼滤波算法利用目标的动态信息，设法去掉噪声的影响，得到一个关于目标位置的好的估计，这个估计可以是对当前目标位置的估计，即滤波，也可以是对于将来位置的预测，也可以是对过去位置的估计。所述第一过滤单元101采用卡尔曼滤波算法滤除所述原始坐标数据中不合理的坐标，得到合理的坐标组成的第一坐标数据。

信息获取单元102，用于获取所述第一坐标数据的行驶信息。

具体实现中，在所述信息获取单元102获取所述第一坐标数据的行驶信息之前，所述车载终端10需建立与车载诊断设备之间的连接，所述车载诊断设备从发送机的运行状况随时监控汽车是否尾气超标，一旦超标，会马上发出警示，当系统出现故障时，故障灯或检查发动机警告灯亮，同时动力总成控制模块将故障信息存入存储器，通过一定的程序可以将故障码从动力总成控制模块中读出。根据故障码的提示，维修人员能迅速准确地确定故障的性质和部位。所述车载诊断设备还可以检测车辆的行驶速度、加速度、发动机转速、油耗、里程、排放量等信息。在车辆启动后，所述车载终端10便能自动与所述车载诊断设备建立连接。一旦所述车载终端10与所述车载诊断设备建立了连接，所述信息获取单元102便能获取所述车载诊断设备检测的所述第一坐标数据的行驶信息，包括所述第一坐标数据中各个坐标点的行驶速度、加速度，以及所述车载诊断设备检测的时间间隔。

第二过滤单元103，用于根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据。

具体实现中，所述第二过滤单元103根据所述信息获取单元102获取的所述第一坐标数据的形式信息对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据。尽管卡尔曼滤波算法对所述原始坐标数据中的不合理的坐标进行了过滤，但是所述第一坐标数据中可能存在漂移的坐标点和/或无效的坐标点，根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据中的漂移的坐标点和无效的坐标点进行过滤，从而得到所述第二坐标数据。

具体的，请参见图4，为图3所示实施例提供的第二过滤单元的结构示意图，所述第二过滤单元103包括判断子单元1031、第一过滤子单元1032和第二过滤子单元1033。

判断子单元1031，根据所述第一坐标数据的行驶信息判断车辆是否处于行驶状态。

具体实现中，所述判断子单元1031根据所述信息获取单元102获取的所述第一坐标数据的形式信息判断车辆是否处于行驶状态。汽车点火开关的档位一般是OFF、ACC、ON、START，高档车略有不同。其中，ACC，通过点火开关控制，点火钥匙旋到该档时受该档控制的用电设备均能操作，此档位一般实现的用电器功能有电调座椅、音响系统、雨刮喷水系统、点烟器、座椅加热、电动天窗等，可以理解的是此时车辆已启动。当所述车辆的点火开关处于ACC档位时，在所述第一坐标数据中连续采集10个点，进行速度比较，如果有6个及以上的点的行驶速度均小于3海里每小时，则认为所述车辆处于静止状态。进一步地，确定一个平均经纬度为中心点的电子围栏，如果之后的点也均在电子围栏范围内，则认为所述车辆处于静止状态，如果之后有3个及以上的点都在电子围栏范围之外，则认为所述车辆处于慢速运行中。电子围栏范围的半径值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整，在电子围栏范围之外的点数也由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。如果有5个及以上的点的行驶速度均大于3海里每小时，则认为所述车辆处于行驶状态。

第一过滤子单元1032，用于当所述判断子单元1031判断的结果为是时，根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤。

具体实现中，当所述判断子单元1031判断得出所述车辆处于行驶状态时，所述第一过滤子单元1032根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤。其中，所述第二预设过滤算法包括过滤算法、加速度过滤算法和距离过滤算法。所述第一过滤子单元1032按照所述速度过滤算法、所述加速度过滤算法、所述距离过滤算法的顺序依次根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤。其中，所述速度过滤算法用于滤除速度大于预设速度值的点坐标，所述预设速度值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。所述加速度过滤算法用于滤除加速度大于预设加速度值的点坐标，所述预设加速度值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。所述距离过滤算法的过程为：计算各个点坐标的速度增加大所述预设速度值所需的时间，并分别根据各个点坐标对应的所需时间计算各个点对应的漂移距离，然后将漂移距离大于预设距离值的点坐标滤除。

第二过滤子单元1033，用于当所述判断子单元1032判断的结果为否时，采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤。

具体实现中，当所述判断子单元1031判断得出所述车辆处于静止状态时，所述第二过滤子单元1033采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤，保留电子围栏内的点坐标，滤除电子围栏外的点坐标。其中，所述预设的电子围栏的半径值由所述车载终端的制造厂商设定，可调整。

轨迹生成单元104，用于根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

具体实现中，由于所述原始坐标数据经过了所述第一预设过滤算法、所述第二预设过滤算法或所述预设的电子围栏，使得所述第二坐标数据与车辆的真实坐标数据之间的偏差较小，并且由于所述第二坐标数据是坐标点数据，不是完整的线，因此所述轨迹生成单元104根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

具体的，请参见图5，为图3所示实施例提供的轨迹生成单元的结构示意图，所述轨迹生成单元104包括匹配子单元1041和显示子单元1042。

匹配子单元1041，用于将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置。

具体实现中，所述匹配子单元1041将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置，使得这些孤立的点坐标与具体的地图场景相结合。其中，所述预设地图由运行在所述车载终端的导航应用程序提供。

显示子单元1042，用于根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置生成行驶轨迹，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹。

具体实现中，所述显示子单元1042根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置以及所述第二坐标数据中各个点坐标的时间生成行驶轨迹，将孤立的点坐标连成一条线，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹，使得用户能够清楚地了解车辆的行驶情况。并且由于所述行驶轨迹是经过两层过滤得到的，因此所述行驶轨迹与所述车辆的真实行驶轨迹偏差较小，准确性较高。

在本发明实施例中，通过采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，然后获取第一坐标数据的行驶信息，并根据第一坐标数据的行驶信息对第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据，最后根据第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示行驶轨迹，实现对定位数据的处理，从而提高定位的精度，减小定位数据与真实数据之间的偏差，进而提高行驶轨迹的准确性。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (8)

1.一种定位数据处理方法，其特征在于，包括：

采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，所述第一预设过滤算法为卡尔曼滤波算法；

获取所述第一坐标数据的行驶信息，根据所述第一坐标数据的行驶信息判断车辆是否处于行驶状态；

当判断的结果为是时，根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

当判断的结果为否时，采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述第一坐标数据的行驶信息，包括：

建立与车载诊断设备之间的连接，并获取所述车载诊断设备检测的所述第一坐标数据的行驶信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二预设过滤算法包括速度过滤算法、加速度过滤算法和距离过滤算法；

所述根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤，包括：

按照所述速度过滤算法、所述加速度过滤算法、所述距离过滤算法的顺序依次根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹，包括：

将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置；

根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置生成行驶轨迹，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹。

5.一种车载终端，其特征在于，包括：

第一过滤单元，用于采用第一预设过滤算法对定位器采集的原始坐标数据进行过滤，得到第一坐标数据，所述第一预设过滤算法为卡尔曼滤波算法；

信息获取单元，用于获取所述第一坐标数据的行驶信息；

判断子单元，用于根据所述第一坐标数据的行驶信息判断车辆是否处于行驶状态；

第一过滤子单元，用于当所述判断子单元判断的结果为是时，根据所述第一坐标数据的行驶信息并采用第二预设过滤算法对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

第二过滤子单元，用于当所述判断子单元判断的结果为否时，采用预设的电子围栏对所述第一坐标数据进行过滤，得到第二坐标数据；

轨迹生成单元，用于根据所述第二坐标数据生成行驶轨迹，并显示所述行驶轨迹。

6.根据权利要求5所述的车载终端，其特征在于，所述信息获取单元具体用于建立与车载诊断设备之间的连接，并获取所述车载诊断设备检测的所述第一坐标数据的行驶信息。

7.根据权利要求5所述的车载终端，其特征在于，所述第二预设过滤算法包括速度过滤算法、加速度过滤算法和距离过滤算法；

所述第二过滤子单元具体用于按照所述速度过滤算法、所述加速度过滤算法、所述距离过滤算法的顺序依次根据所述第一坐标数据的行驶信息对所述第一坐标数据进行过滤。

8.根据权利要求5所述的车载终端，其特征在于，所述轨迹生成单元包括：

匹配子单元，用于将所述第二坐标数据与预设地图进行匹配，并根据匹配结果确定所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置；

显示子单元，用于根据所述第二坐标数据在所述预设地图中的位置生成行驶轨迹，并在所述预设地图中显示所述行驶轨迹。