CN108491401A - 一种2.5维地图的坐标纠偏方法 - Google Patents
一种2.5维地图的坐标纠偏方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种2.5维地图的坐标纠偏方法，包括以下步骤：(1)显示地图图像，选取校准点对，将校准点对的坐标保存到校准点对集合，使用校准点对集合C测试2.5维地图坐标定位的精确度；汇总评估所有测试点的测试结果；将通过测试的校准点对集合C保存，以作为2.5维地图坐标定位的参数；利用校准对集合C对2.5维地图进行坐标定位。本发明直接用数学公式精确地计算经纬度坐标到它们之上的映射位置，对2.5维地图的坐标进行纠偏，提高2.5维地图的坐标的准确度，可以对本身有偏差的2.5维地图实现可接受精确度的定位，本发明不但操作方便，而且大大降低了2.5维地图的坐标的纠偏成本。
Description
技术领域
本发明属于智能旅游技术领域，具体涉及一种2.5维地图的坐标纠偏方法。
背景技术
2.5维地图是将三维立体按照一定的投影规则映射到某一平面上，以展示三维立体效果的二维图形，2.5维地图的制作步骤一般包括以下步骤：
1)选取目标区域(如景区)的二维卫星地图，如谷歌卫星地图作为底图，对底图进行区块划分；
2)对景区的道路、建筑物、河流等实物采集照片、尺寸等信息；
3)对各区块进行3D建模、贴图、渲染等，生成各区块的3D图；
4)将区块拼接成3D大图；
5)将3D大图按256*256像素(或256像素的整数倍)切成很多瓦片，按照一定的命名规则将各个瓦片保存成图片文件；
6)利用地图服务库如Google Map、ArcGis、OpenLayer等将瓦片加载到应用程序中生成自己的2.5D地图。
从地理坐标定位角度看，这种2.5维地图在制作过程中难免会引入误差，又由于每个区块已经进行对原始二维图进行了旋转，收缩处理，因此也不容易通过修改2.5维图片校准。再者，很多早期制作的2.5维地图在制作时没有考虑地理坐标定位，若重新制图代价又太高。因此，对这些本身有坐标偏差的2.5维地图来说，很难直接用数学公式精确地计算经纬度坐标到它们之上的映射位置。而某些特定场景如景区为了给消费者带来更逼真的视觉效果和更丰富的文化感受，往往使用自定义2.5维地图。自定义2.5地图制作过程繁杂，在图片建模、贴图、拼接和后期处理时为了呈现更好的视觉效果，往往难以兼顾地理坐标比例的精确，这就为GPS坐标定位带来了难度。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供了一种2.5维地图的坐标纠偏方法，可以对本身有地理比例偏差的2.5维地图实现可接受精确度的定位。
本发明的技术方案为：一种2.5维地图的坐标纠偏方法，包括以下步骤：
(1)选取校准点对，生成校准点对集合
(1-1)显示地图图像
将一个显示页面分为两块显示区，一块显示区显示卫星地图，另一块显示区显示2.5维地图，并且所述卫星地图和2.5维地图采用相同的坐标系；
(1-2)选取校准点对
在卫星地图中选取一个校准点D1n，然后在2.5维地图中找到和卫星地图中校准点对应的校准点D2n，其中n为≥1的整数，卫星地图和2.5维地图中对应的两个校准点D1n和D2n构成一个校准点对Pn；
(1-3)将校准点对的坐标保存到校准点对集合
将校准点对Pn中的两个校准点D1n和D2n的经纬度坐标分别转换为平面投影坐标，校准点对Pn中卫星地图中的校准点D1n的坐标标记为D1n(x,y)，2.5维地图中的对应校准点D2n的坐标标记为D2n(x,y)，其中x表示平面投影坐标系下的横轴坐标，y表示平面投影坐标系下的纵轴坐标，第n对校准点对Pn的坐标标记为Pn(D1n,D2n)，创建一个校准点对集合C，并将多个校准点对Pn保存入集合C，得到包含多对校准点的校准点对集合C[P1，P2，……，Pn]；
(2)使用校准点对集合C测试2.5维地图坐标定位的精确度
(2-1)在卫星地图中随机点击一个测试点Dt，获取该测试点的经纬度坐标；
(2-2)将测试点Dt在卫星地图中的经纬度坐标转换为平面投影坐标，将该测试点Dt的平面投影坐标标记为Dt(x,y),其中x,y为该测试点的平面投影坐标值；遍历校准点对集合C，找出卫星地图中距离所述测试点Dt最近的校准点对Pa；
(2-3)计算卫星地图中测试点Dt以校准点D1a为原点旋转之后，相对校准点D1a的矢量坐标点D1b；
(2-4)估算测试点Dt在2.5维地图中的坐标
在2.5维地图中，将矢量坐标点D1b叠加在D2a上，作为卫星地图中的测试点Dt在2.5维地图中的映射点D2b，将测试点Dt在2.5维地图中的映射点D2b的平面投影坐标转换为经纬度坐标；
(2-5)评估测试精确度，记录结果
根据经纬度坐标值，将测试点Dt在卫星地图中作标记(比如显示一个小旗),将Dt在2.5维地图中映射点D2b也在2.5维地图中作标记。比较两个标记是否处在同一实物区域(例如景区的建筑物、道路、池塘等)内。若精确程度可以接受则记录该测试点通过测试，否则记录该测试点未通过测试。可接受的标准不同景区要求可能不同，比如道路密集的景区可能要求较高的精确度(例如偏差在5米之内)，道路稀疏的景区可能对精度要求低一些；
(2-6)重复步骤(2-1)～(2-5)，进行多个测试点的测试；
(3)汇总评估所有测试点的测试结果
选择多个测试点测试完毕之后，只要有测试点未通过测试就需要重新返回步骤(1)增加校准点对，并重复步骤(2)，直到所有测试点通过测试。在未通过测试的测点比较集中的区域增加校准点可以更快地收敛测试通过率，这也就是为何用多个测试点测试之后再回到步骤(1)增加校准点，而不是遇到失败的测试点就立刻返回步骤(1)，当所有测试点通过测试则进入步骤(4)；
(4)将通过测试的校准点对集合C保存，以作为2.5维地图坐标定位的参数；
(5)利用校准对集合C对2.5维图进行坐标定位。
本发明中卫星地图和2.5维地图采用相同的坐标系，例如均采用WGS84坐标系。选取校准点时，在醒目目标如建筑物、河流转弯处、道路交叉处选点比较容易在2.5维地图中找到对应的点的地方进行选取，每一对校准点在两幅地图中都应存在实物对应关系，比如某个卫星地图中的校准点是点在某座房子的左上角，那么在2.5维地图中的对应点应同样点选在该房子的左上角。而且一般情况下，在选择校准点时尽量让校准点在地图中分布均匀。
校准点对集合C生成后，本发明在卫星地图中随机选择一些测试点用来测试2.5维地图坐标定位的精确度。在卫星地图中随机点击一个测试点，在卫星地图的“click”事件中获取到该测试点的经纬度坐标，为了便于计算，将测试点的经纬度坐标转换为平面投影坐标，经由精确度测试，将通过测试的校准点对集合C保存到硬盘上(一般是数据库或文件中)。校准点对集合C将作为2.5维地图坐标定位的参数。
用户手持GPS设备(如手机等深白)在景区导航时，设备不断传回GPS经纬度坐标点，每个GPS坐标点会被输入步骤(2-2)～(2-4)中进行处理，以校准点对集合C为参数计算出GPS坐标点在2.5维地图中对应的经纬度坐标，然后显示在2.5维地图中。
其中两个校准点的经纬度坐标都可以很容易从地图的”click”事件中获取。为了方便计算，把校准点的经纬度坐标转换为平面投影坐标，地图服务库一般都带有经纬度坐标和平面投影坐标相互转换的函数，因此本发明采用现有的地图服务库进行坐标转换即可。
本发明中卫星地图中距离测试点Dt最近的校准点D1n的计算方式有多种，作为优选，所述卫星地图中距离测试点Dt最近的校准点D1n的计算如下：
x＝Dt.x–D1n.x
y＝Dt.y–D1n.y
d值最小的点即为卫星地图中距离测试点最近的点。
2.5维地图在建模时一般是将原始的二维图先顺时针旋转一个角度(标记为θ)再将图像的Y坐标值压缩固定的比率(标记为r)。当然建模时也有其它的旋转方式，比如将二维图放入三维空间，先以Z轴为轴旋转一定的角度，再以X轴为轴旋转一定的角度。各种建模方式的道理大同小异，效果也类似。本发明需要根据建模时的旋转方式估算一个原始点在旋转之后在二维平面的投射点，其中可以采用的算法有多种，作为优选，所述2.5维地图在建模时将原始的二维图先顺时针旋转一个角度θ，再将图像的Y坐标值压缩固定的比率r，计算卫星地图中的测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点D1b，算法如下：
x＝Dt.x–D1a.x；
y＝Dt.y–D1a.y；
x2＝x×cos(θ)-y×sin(θ)；
y2＝y×cos(θ)+x×sin(θ)；
y3＝y2×r；
用x2和y3的值构造成一个点D1b(x2,y3)，此点即为测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点。
利用地图服务库，将测试点在2.5维地图中的映射点D2b的平面投影坐标转换为经纬度坐标，然后在2.5维地图中用标记标出该点。作为优选，所述D2b的平面投影坐标计算如下，D2b的坐标的计算方法如下：
x1＝D2a.x+D1b.x；
y1＝D2a.y+D1b.y；
用x1和y1的值构造出点D2b(x1,y1)。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
(1)本发明直接用数学公式精确地计算经纬度坐标到它们之上的映射位置，对2.5维地图的坐标进行纠偏，提高2.5维地图的坐标的准确度，可以对本身有偏差的2.5维地图实现可接受精确度的定位，本发明不但操作方便，而且大大降低了2.5维地图的坐标的纠偏成本。
(2)从地理坐标定位角度看，本发明对2.5维地图的质量要求不高，因此适应面广，本发明的设计有弹性，只要增加校准点对数量，最终都能获得精确度可接受的坐标定位。
(3)本发明可以根据新需求加入地理坐标定位功能便于游客在景区导航，本发明可以在不修改原有地图的情况下实现了精确度较高的坐标定位，使得原有的景区地图修改方便，降低修改成本。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为2.5维地图在建模时的其中一种流程图。
图3为本发明中测试点Dt以D1a为原点旋转压缩之后的矢量坐标点D1b在2.5维地图映射的示意图。
具体实施方式
实施例1
一种2.5维地图的坐标纠偏方法，包括以下步骤：
1、选取校准点对，生成校准点对集合
选取校准点对，生成校准点对集合步骤如下：
1.1显示地图
将同一页面分为两块显示区，一块显示区显示标准的卫星地图(如谷歌卫星地图)，另一块显示区显示加载了自定义2.5维地图。两个地图采用同样的坐标系，比如都使用WGS84坐标系。
1.2选取校准点对
在卫星地图中选取一个校准点(可以在醒目目标如建筑物、河流转弯处、道路交叉处选取校准点，比较容易在2.5维地图中找到对应的校准点)，然后在2.5维地图中找到和卫星地图中实物对应的点(每一对校准点在两幅地图中都应存在实物对应关系，比如某个卫星地图中的校准点是点在某座房子的左上角，在2.5维地图中的对应点应同样点选在该房子的左上角)。这两个点构成一个校准点对。
1.3将校准点对保存到校准点对集合
上述两个校准点的经纬度坐标都可以很容易从地图的“click”事件中获取，为了方便计算，我们把两个校准点的经纬度坐标转换为平面投影坐标(注：地图服务库一般都带有经纬度坐标和平面投影坐标相互转换的函数)。
为了描述方便，我们把第一对校准点对卫星地图中的点(Dot)标记为D11(x,y)，2.5维地图中的对应校准点标记为D21(x,y),，其中x表示投影坐标系下的横轴坐标，y表示纵轴坐标。两个点构成一对(Pair)，标记为P1(D11,D21)。第二组校准点对会被标记为P2(D12,D22)……第n对校准点对会被标记为Pn(D1n,D2n))。
首次将校准点对保存入集合时，需要在内存中创建一个集合对象C(Collection)，然后把校准点对存入该集合，得到校准点对集合C。
1.4选取更多校准点对
重复步骤1.2和1.3，选取更多的校准点对并添加到集合C中，包含多对校准点的集合C看起来是C[P1,P2,……,Pn]，其中在选择校准点时尽量让校准点在地图中分布均匀。
2.使用校准点对集合测试坐标定位的精确度
校准点对集合C生成后，本发明在卫星地图中随机选择一些点用来测试2.5维地图坐标定位的准确度，对每个测试点使用下述方法测试某个点的精确度：
2.1在卫星地图中选择测试点
在卫星地图中随机点击一个测试点，在卫星地图的“click”事件中获取到该点的经纬度坐标。
2.2找出卫星地图中距离测试点最近的校准点
将测试点在卫星地图中的经纬度坐标转换为平面投影坐标，为了描述方便，本发明将该测试点标记为Dt(x,y),其中x,y为该点的平面投影坐标值。
遍历校准点对集合C，找出卫星地图中距离测试点最近的校准点，例如以校准点集合中的某个元素Pn(D1n,D2n)为例，测试点Dt(x,y)到D1n(x,y)的距离算法为：
x＝Dt.x–D1n.x
y＝Dt.y–D1n.y
d值最小的点即为卫星地图中距离测试点最近的点。
2.3计算卫星地图中以校准点为原点旋转之后的点的矢量坐标
2.5维地图在建模时一般是将原始的二维图先顺时针旋转一个角度(标记为θ)再将图像的Y坐标值压缩固定的比率(标记为r)，见图2。当然也有其它的旋转方式，比如将二维图放入三维空间，先以Z轴为轴旋转一定的角度，再以X轴为轴旋转一定的角度。各种建模方式的道理大同小异，效果也类似。本发明需要根据建模时的旋转方式估算一个原始点在旋转之后在二维平面的投射点。本实施例以第一种建模方式为例说明，假设卫星地图中距离测试点最近的校准点对应的校准点对为Pa(D1a,D2a)，本发明将以卫星地图中的校准点D1a为坐标原点，计算卫星地图中的测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点D1b，算法如下：
x＝Dt.x–D1a.x；
y＝Dt.y–D1a.y；
x2＝x×cos(θ)-y×sin(θ)；
y2＝y×cos(θ)+x×sin(θ)；
y3＝y2×r；
用x2和y3的值构造成一个点D1b(x2,y3)，此点即为测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点。
2.4估算测试点在2.5维地图中的坐标
在校准点对Pa(D1a,D2a)中，卫星地图的平面投影坐标点D1a对应2.5维地图中的平面投影坐标点为D2a。本发明在步骤2.3中计算出了卫星地图中测试点Dt以D1a为原点旋转压缩之后的矢量坐标点D1b，在2.5维地图中本发明将把D1b的坐标叠加在D2a上作为卫星地图中的测试点Dt在2.5维地图中的映射点D2b。注意D2b是基于平面投影坐标系的，该映射的示意图见图3。
D2b的坐标的计算方法如下：
x1＝D2a.x+D1b.x；
y1＝D2a.y+D1b.y；
用x1和y1的值构造出点D2b(x1,y1)。
本发明利用地图服务库，将测试点在2.5维地图中的映射点D2b的平面投影坐标转换为经纬度坐标，然后在2.5维地图中用标记标出该点。
2.5评估测试精确度，记录结果
根据经纬度坐标值，将测试点Dt在卫星地图中作标记(比如显示一个小旗),将Dt在2.5维地图中映射点D2b也在2.5维地图中作标记。比较两个标记是否处在同一实物区域(例如景区的建筑物、道路、池塘等)内。若精确程度可以接受则记录该测试点通过测试，否则记录该测试点未通过测试。可接受的标准不同景区要求可能不同，比如道路密集的景区可能要求较高的精确度(例如偏差在5米之内)，道路稀疏的景区可能对精度要求低一些；
2.6测试更多的测试点
重复步骤2.1～2.5，测试更多的测试点。一般情况下，在2.5维地图边界比较大的拐角处应选择一些测试点进行测试，另外景区内部最好也要随机均匀地也选择一些测试点测试。
3.汇总评估所有测试点的测试结果
测试完毕后需要评估测试结果，如果有测试点未通过测试，则需要退回步骤1，继续添加更多校准点对，执行上述步骤2重新测试，直到所有测试点通过测试，则可进入步骤4。一般情况下，在失败的测试点附近添加校准点能使测试精确度尽快收敛。
4.保存校准对集合
将通过测试的校准点对集合C保存到硬盘上(一般是数据库或文件中)。校准点对集合C将作为2.5维地图坐标定位的参数。
5.利用校准对集合对2.5维图进行坐标定位。
用户手持GPS设备(如手机)在景区导航时，设备不断传回GPS经纬度坐标点。每个GPS坐标点会被输入步骤2.2～2.4进行处理，以校准点对集合为参数计算出GPS坐标点在2.5维地图中对应的经纬度坐标，然后显示在2.5维地图中。
Claims (5)
1.一种2.5维地图的坐标纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)选取校准点对，生成校准点对集合
(1-1)显示地图图像
将一个显示页面分为两块显示区，一块显示区显示卫星地图，另一块显示区显示2.5维地图，并且所述卫星地图和2.5维地图采用相同的坐标系；
(1-2)选取校准点对
在卫星地图中选取一个校准点D1n，然后在2.5维地图中找到和卫星地图中校准点对应的校准点D2n，其中n为≥1的整数，卫星地图和2.5维地图中对应的两个校准点D1n和D2n构成一个校准点对Pn；
(1-3)将校准点对的坐标保存到校准点对集合
将校准点对Pn中的两个校准点D1n和D2n的经纬度坐标分别转换为平面投影坐标，校准点对Pn中卫星地图中的校准点D1n的坐标标记为D1n(x,y)，2.5维地图中的对应校准点D2n的坐标标记为D2n(x,y)，其中x表示平面投影坐标系下的横轴坐标，y表示平面投影坐标系下的纵轴坐标，第n对校准点对Pn的坐标标记为Pn(D1n,D2n)，创建一个校准点对集合C，并将多个校准点对Pn保存入集合C，得到包含多对校准点的校准点对集合C[P1，P2，……，Pn]；
(2)使用校准点对集合C测试2.5维地图坐标定位的精确度
(2-1)在卫星地图中随机点击一个测试点Dt，获取该测试点的经纬度坐标；
(2-2)将测试点Dt在卫星地图中的经纬度坐标转换为平面投影坐标，将该测试点Dt的平面投影坐标标记为Dt(x,y),其中x,y为该测试点的平面投影坐标值；遍历校准点对集合C，找出卫星地图中距离所述测试点Dt最近的校准点对Pa；
(2-3)计算卫星地图中测试点Dt以校准点D1a为原点旋转之后，相对校准点D1a的矢量坐标点D1b；
(2-4)估算测试点Dt在2.5维地图中的坐标
在2.5维地图中，将矢量坐标点D1b叠加在D2a上，作为卫星地图中的测试点Dt在2.5维地图中的映射点D2b，将测试点Dt在2.5维地图中的映射点D2b的平面投影坐标转换为经纬度坐标；
(2-5)评估测试精确度，记录结果
将Dt在2.5维地图中映射点D2b也在2.5维地图中作标记。，比较两个标记是否处在同一实物区域内；若精确程度符合要求，则记录该测试点通过测试，否则记录该测试点未通过测试；
(2-6)重复步骤(2-1)～(2-5)，进行多个测试点的测试；
(3)汇总评估所有测试点的测试结果
选择多个测试点测试完毕之后，只要有测试点未通过测试就需要重新返回步骤(1)增加校准点对，并重复步骤(2)，直到所有测试点通过测试。(在未通过测试的测点比较集中的区域增加校准点可以更快地收敛测试通过率，这也就是为何用多个测试点测试之后再回到步骤(1)增加校准点，而不是遇到失败的测试点就立刻返回步骤(1)，当所有测试点通过测试则进入步骤(4)；
(4)将通过测试的校准点对集合C保存，以作为2.5维地图坐标定位的参数；
(5)利用校准对集合C对2.5维地图进行坐标定位。
2.如权利要求1所述的2.5维地图的坐标纠偏方法，其特征在于，计算所述卫星地图中距离测试点Dt最近的校准点D1n的算法如下：
x＝Dt.x–D1n.x
y＝Dt.y–D1n.y
d值最小的点即为卫星地图中距离测试点Dt最近的校准点D1n。
3.如权利要求1所述的2.5维地图的坐标纠偏方法，其特征在于，所述2.5维地图在建模时将原始的二维图先顺时针旋转一个角度θ，再将图像的Y坐标值压缩固定的比率r，计算卫星地图中的测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点D1b的算法如下：
x＝Dt.x–D1a.x；
y＝Dt.y–D1a.y；
x2＝x×cos(θ)-y×sin(θ)；
y2＝y×cos(θ)+x×sin(θ)；
y3＝y2×r；
用x2和y3的值构造成一个点D1b(x2,y3)，此点即为测试点Dt在旋转压缩之后相对D1a的矢量坐标点。
4.如权利要求1所述的2.5维地图的坐标纠偏方法，其特征在于，所述D2b的平面投影坐标计算如下，D2b的坐标的计算方法如下：
x1＝D2a.x+D1b.x；
y1＝D2a.y+D1b.y；
用x1和y1的值构造出点D2b(x1,y1)。
5.如权利要求1所述的2.5维地图的坐标纠偏方法，其特征在于，所述卫星地图和2.5维地图均采用WGS84坐标系。
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- 2018-01-17 CN CN201810043214.5A patent/CN108491401B/zh active Active
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