CN107655482A - 智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法 - Google Patents
智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明提出了一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法，包括：获取用户行为轨迹需求信息，根据云端数据所提供的行为轨迹信息，通过相应模型，确定最优的用户行为轨迹路线。
Description
技术领域
本发明涉及大数据智能行驶控制领域，尤其涉及一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法。
背景技术
由于人口的老龄化逐渐凸显出来，其生活质量和健康状况需要得到社会的关心和照顾，而且行动不便的人员也希望吸收一些新鲜空气和与社会进行交互沟通，但是由于行动不便的原因，而不能够进行外出活动，从而应运而生了医疗运输装备，例如助力轮椅或者电动轮椅，以及手控平衡车等产品，虽然成品已经市场化。但是由于使用者对电子设备操控理解较慢，而不能够很好的进行人车交互，这就应运而生了自动驾驶轮椅，但是自动驾驶轮椅所产生的问题就是对于使用者行走的路线不能很好的规划判断，节省路径或者提高效率缩短驾驶时间。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法，包括：
获取用户行为轨迹需求信息，根据云端数据所提供的行为轨迹信息，通过相应模型，确定最优的用户行为轨迹路线。
S1，对于云端海量数据进行初步筛选，根据用户导航信息确定该用户所处的地理位置，在该地理位置从海量数据中获取与地理位置数据类似的行进轨迹数据；
S2，对于行进轨迹数据通过如下公式进行筛选，根据所确定的地理位置信息采用均方误差乘积算法，
K(p)＝R(|r(p)2|)·n(p)·[|r(p)2|/q(p)]·[|r(p)2|·u(p)]
其中，r(p)2为行进轨迹数据的强度，p为地理位置信息，n(p)为位置p处形成轨迹前的强度，q(p)为位置p处形成轨迹后的强度，u(p)为位置p处形成前后总体轨迹的强度，R(|r(p)2|)为地理位置轨迹场景模型；
S3，通过乘积算法运算之后，进行收敛数据筛选，从行进轨迹数据中通过概率密度运算进行筛选，
其中，μp为地理位置累加参数，Tsi为第s个行进轨迹的第i个时间分量，为第s个行进轨迹的第i个兴趣点分量，c1和c2为兴趣因子，x1和x2为地理位置坐标的随机数，pgi为全部行进轨迹中第i个轨迹分量，usi为第s个行进轨迹的第i个地点分量，t≥0。
S4，提取每个行进轨迹的时间耗费值
其中，Eγ为行进轨迹的时间强度，η为待定参量，Γ(n)为行进轨迹中第n 条轨迹时间趋势的Γ分布，T(t)为行进轨迹在地理位置信息中时间耗费的纹理，t≥0；
生成时间耗费模型
其中，αt为时间耗费值的阈值，Ni(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费值，
S5，提取每个行进轨迹的时间耗费的预测值
Nj(t)＝2[Eγ(T(t)+T(t+1))-μp·T(t)]，
其中，μp为地理位置累加参数，T(t+1)为行进轨迹在地理位置信息中下一时间段的时间耗费的纹理，
生成时间耗费的预测模型
其中，βt为时间耗费预测值的阈值，Nj(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费预测值，
S6，提取每个行进轨迹的风速判断值
其中，为风速冲击响应分量，为风速动态变化调整分量，为风速变化的干扰分量，为风速动态变化中的随机干扰分量，为风速动态变化的时间节点分量，为t时刻风速动态变化的周期分量，
生成风速的预测模型
其中，χt为风速判断值的阈值，Nk(t+1)为下一时段行进轨迹的风速判断值，
S7，提取每个行进轨迹的气温的判断值
其中，为气温独立样本均值，I1(t)和I2(t)为气温独立样本，为I1(t) 和I2(t)气温独立样本的参考系数，Ihigh为气温最高值样本，I为行进轨迹中气温历史参考值；
生成气温的预测模型
其中，δt为气温判断值的阈值，Nl(t+1)为下一时段行进轨迹的气温判断值，
S8，提取每个行进轨迹的降水量的判断值
其中，d1、d2、d3、d4和d5为行进轨迹中降水量的样本参数，σ为降水量的干扰系数，为降水量动态变化中的高斯分量，
生成降水量预测模型
其中，εt为降水量判断值的阈值，Nm(t+1)为下一时段行进轨迹的降水量判断值。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
通过上述方法实现了用户选择行进轨迹的模型估计，对于历史行进估计时间，降水量，风速以及气温变化等数据作为模型数据属性，确定行进轨迹时间，降水量，风速以及气温变化属性的总体函数运算，可以有效地提高医疗设备在复杂路况上的安全行驶概率。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明总体示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，除非另有规定和限定，需要说明的是，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是机械连接或电连接，也可以是两个元件内部的连通，可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，本发明提供了一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法，包括：
获取用户行为轨迹需求信息，根据云端数据所提供的行为轨迹信息，通过相应模型，确定最优的用户行为轨迹路线。
S1，对于云端海量数据进行初步筛选，根据用户导航信息确定该用户所处的地理位置，在该地理位置从海量数据中获取与地理位置数据类似的行进轨迹数据；
S2，对于行进轨迹数据通过如下公式进行筛选，根据所确定的地理位置信息采用均方误差乘积算法，
K(p)＝R(|r(p)2|)·n(p)·[|r(p)2|/q(p)]·[|r(p)2|·u(p)]
其中，r(p)2为行进轨迹数据的强度，p为地理位置信息，n(p)为位置p处形成轨迹前的强度，q(p)为位置p处形成轨迹后的强度，u(p)为位置p处形成前后总体轨迹的强度，R(|r(p)2|)为地理位置轨迹场景模型；
S3，通过乘积算法运算之后，进行收敛数据筛选，从行进轨迹数据中通过概率密度运算进行筛选，
其中，μp为地理位置累加参数，Tsi为第s个行进轨迹的第i个时间分量，为第s个行进轨迹的第i个兴趣点分量，c1和c2为兴趣因子，x1和x2为地理位置坐标的随机数，pgi为全部行进轨迹中第i个轨迹分量，usi为第s个行进轨迹的第i个地点分量，t≥0。
S4，提取每个行进轨迹的时间耗费值
其中，Eγ为行进轨迹的时间强度，η为待定参量，Γ(n)为行进轨迹中第n 条轨迹时间趋势的Γ分布，T(t)为行进轨迹在地理位置信息中时间耗费的纹理， t≥0；
生成时间耗费模型
其中，αt为时间耗费值的阈值，Ni(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费值，
S5，提取每个行进轨迹的时间耗费的预测值
Nj(t)＝2[Eγ(T(t)+T(t+1))-μp·T(t)]，
其中，μp为地理位置累加参数，T(t+1)为行进轨迹在地理位置信息中下一时间段的时间耗费的纹理，
生成时间耗费的预测模型
其中，βt为时间耗费预测值的阈值，Nj(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费预测值，
S6，提取每个行进轨迹的风速判断值
其中，为风速冲击响应分量，为风速动态变化调整分量，为风速变化的干扰分量，为风速动态变化中的随机干扰分量，为风速动态变化的时间节点分量，为t时刻风速动态变化的周期分量，
生成风速的预测模型
其中，χt为风速判断值的阈值，Nk(t+1)为下一时段行进轨迹的风速判断值，
S7，提取每个行进轨迹的气温的判断值
其中，为气温独立样本均值，I1(t)和I2(t)为气温独立样本，为I1(t) 和I2(t)气温独立样本的参考系数，Ihigh为气温最高值样本，I为行进轨迹中气温历史参考值；
生成气温的预测模型
其中，δt为气温判断值的阈值，Nl(t+1)为下一时段行进轨迹的气温判断值，
S8，提取每个行进轨迹的降水量的判断值
其中，d1、d2、d3、d4和d5为行进轨迹中降水量的样本参数，σ为降水量的干扰系数，为降水量动态变化中的高斯分量，
生成降水量预测模型
其中，εt为降水量判断值的阈值，Nm(t+1)为下一时段行进轨迹的降水量判断值。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，本领域的普通技术人员可以理解：在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (1)
1.一种智能轮椅根据云端海量轨迹数据进行筛选提取的工作方法，其特征在于，包括：
获取用户行为轨迹需求信息，根据云端数据所提供的行为轨迹信息，通过相应模型，确定最优的用户行为轨迹路线。
S1，对于云端海量数据进行初步筛选，根据用户导航信息确定该用户所处的地理位置，在该地理位置从海量数据中获取与地理位置数据类似的行进轨迹数据；
S2，对于行进轨迹数据通过如下公式进行筛选，根据所确定的地理位置信息采用均方误差乘积算法，
K(p)＝R(|r(p)2|)·n(p)·[|r(p)2|/q(p)]·[|r(p)2|·u(p)]
其中，r(p)2为行进轨迹数据的强度，p为地理位置信息，n(p)为位置p处形成轨迹前的强度，q(p)为位置p处形成轨迹后的强度，u(p)为位置p处形成前后总体轨迹的强度，R(|r(p)2|)为地理位置轨迹场景模型；
S3，通过乘积算法运算之后，进行收敛数据筛选，从行进轨迹数据中通过概率密度运算进行筛选，
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其中，μp为地理位置累加参数，Tsi为第s个行进轨迹的第i个时间分量，为第s个行进轨迹的第i个兴趣点分量，c1和c2为兴趣因子，x1和x2为地理位置坐标的随机数，pgi为全部行进轨迹中第i个轨迹分量，usi为第s个行进轨迹的第i个地点分量，t≥0。
S4，提取每个行进轨迹的时间耗费值
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其中，Eγ为行进轨迹的时间强度，η为待定参量，Γ(n)为行进轨迹中第n条轨迹时间趋势的Γ分布，T(t)为行进轨迹在地理位置信息中时间耗费的纹理，t≥0；
生成时间耗费模型
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其中，αt为时间耗费值的阈值，Ni(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费值，
S5，提取每个行进轨迹的时间耗费的预测值
Nj(t)＝2[Eγ(T(t)+T(t+1))-μp·T(t)]，
其中，μp为地理位置累加参数，T(t+1)为行进轨迹在地理位置信息中下一时间段的时间耗费的纹理，
生成时间耗费的预测模型
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其中，βt为时间耗费预测值的阈值，Nj(t+1)为下一时段行进轨迹的时间耗费预测值，
S6，提取每个行进轨迹的风速判断值
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其中，为风速冲击响应分量，为风速动态变化调整分量，为风速变化的干扰分量，为风速动态变化中的随机干扰分量，为风速动态变化的时间节点分量，为t时刻风速动态变化的周期分量，
生成风速的预测模型
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其中，χt为风速判断值的阈值，Nk(t+1)为下一时段行进轨迹的风速判断值，
S7，提取每个行进轨迹的气温的判断值
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其中，为气温独立样本均值，I1(t)和I2(t)为气温独立样本，为I1(t)和I2(t)气温独立样本的参考系数，Ihigh为气温最高值样本，I为行进轨迹中气温历史参考值；
生成气温的预测模型
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其中，δt为气温判断值的阈值，Nl(t+1)为下一时段行进轨迹的气温判断值，S8，提取每个行进轨迹的降水量的判断值
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
<msubsup>
<mi>d</mi>
<mn>3</mn>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mfrac>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
</msup>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mn>4</mn>
</msub>
<mi>&sigma;</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<msub>
<mi>d</mi>
<mn>5</mn>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，d1、d2、d3、d4和d5为行进轨迹中降水量的样本参数，σ为降水量的干扰系数，为降水量动态变化中的高斯分量，
生成降水量预测模型
<mrow>
<mi>E</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow>
<msub>
<mi>N</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
<mo>&CenterDot;</mo>
<msub>
<mi>N</mi>
<mi>m</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>t</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
<msub>
<mi>&epsiv;</mi>
<mi>t</mi>
</msub>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中，εt为降水量判断值的阈值，Nm(t+1)为下一时段行进轨迹的降水量判断值。
Priority Applications (1)
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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2017
- 2017-09-26 CN CN201710884608.9A patent/CN107655482A/zh not_active Withdrawn
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