CN108804562A - 一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法。首先，将道路网按地理意义上完整的道路实体进行组织，并基于距离最近原则将轨迹点匹配移位至道路弧段。并设计了化简模型，分别是(1)几何化简算子，基于网络空间距离对道路网约束轨迹线实施几何形态化简，保证化简后轨迹点最大位置误差不超过设定阈值ε(ε≥0)；(2)速度增强算子，对化简后的轨迹线进行局部速度信息增强，使得化简前后轨迹线隐含速度的最大误差不超过设定阈值μ(μ≥0)。本发明引入网络空间距离构建符合位置误差界线的道路约束轨迹线化简方法，通过附加数组形式对化简结果进行速度信息增强，从而使得约束轨迹线在实施几何形态化简的同时尽量保持原有的移动速度特征。

Description

一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法

技术领域

本发明属于地理信息技术领域，涉及一种时空轨迹数据的化简方法，尤其涉及一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法。

背景技术

通过对运动物体如车辆、动物、船舶、行人的跟踪，可以得到由带时间戳的位置点构成的时空轨迹线数据。随着移动定位技术的不断进步，对运动目标的轨迹跟踪更加精准，经济成本更低。在此背景下，记录各种运动物体的轨迹线正变得无处不在，并且迅速增长。这些轨迹数据为交通监测和可视化、动物行为分析、城市计算、以及旅行线路推荐等领域提供了丰富的信息。可是，轨迹线数据通常采集时间频率高(如每间隔1秒记录一个轨迹点)导致数据规模巨大，对存储，传输，计算处理、可视化等环节产生了挑战。另一方面，大多数应用领域对轨迹线数据的空间及时间分辨率要求并不高。因此，在一定时空精度范围内对轨迹线实施化简处理具有重要的实践意义。目前，针对轨迹线化简问题已经提出多种不同的方法。然而，应用到约束轨迹线(如道路网空间下的车辆轨迹线)化简时，存在如下不足：(1)现有化简方法主要采用欧式距离而非网络距离，导致对化简前后轨迹线位置误差评估不够准确；(2)现有方法主要关注化简前后轨迹线的几何精度保持，而对移动速度缺乏有效考虑，可能导致后期时空特征分析不准确。

发明内容

针对上述存在的应用问题，本发明设计了一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法。本发明提出的方法由两个部分构成，分别是：1)几何化简算子，基于网络空间距离对道路网约束轨迹线实施几何形态化简，保证化简后轨迹点最大位置误差不超过设定阈值ε；2)速度增强算子，对化简后的轨迹线进行局部速度信息增强，使得化简前后对应轨迹线段间隐含速度的最大误差不超过设定阈值μ。

本发明所采用的技术方案是：一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，其特征在于，包括以下步骤：

一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对道路网进行结构化组织，构建基于路径的道路网模型。具体地，整个道路网定义为R＝{r_i；i＝1，...，m}(m≥1)。r_i表示地理意义上一条完整的道路实体，r_i＝<id_road，{e_j；i＝1，...，n}>(n≥1)，id_road表示道路编号，e_j表示组成该道路实体的道路弧段并按连接关系依次排列。

步骤2，基于距离最近原则将每一个轨迹点匹配移位至道路弧段上，同时将轨迹线组织为T＝{u_i；i＝1，...，m}(m≥1)。其中，u_i定义为连续处于同一条道路上轨迹点构成的轨迹片段，即u_i＝<id_road，{p_j；j＝1，...，n}>(n≥1)，id_road表示道路编号，p_j＝(pos_j，t_j)，pos_j∈[0，1]表示从所在道路起始点出发至p_j的相对距离，t_j表示p_j产生的时间信息。

步骤3：，对轨迹线T实施几何形态化简，化简结果T′与T间的最大几何位置误差不超过设定阈值ε(ε≥0)。

步骤4，对化简结果T′实施速度信息增强处理，使得增强后轨迹线段与原始对应轨迹线段间速度的最大误差不超过设定阈值μ(μ≥0)。

在上述的一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，所述步骤3过程如下：

步骤3.1，依次遍历T包含的轨迹片段，对于每条轨迹片段u_i(i＝1，...，m)，进行如下处理：

处理步骤一，取u_i首尾两个轨迹点构建初始化简结果u′_i。

处理步骤二，计算u_i上每个轨迹点到u＇_i的时间同步距离，记录其中的最大值以及对应的轨迹点p_max，最大值记为其中，u_i上轨迹点p_j到u′_i的时间同步距离定义为p_j到p′_j间的网络路径距离，p′_j为p_j在u′_i上的时间同步点。设t_p时刻的p_p和t_s时刻的p_s分别是u′_i中时间上最接近p_j的前后轨迹点，则可按下式获得p_p与p′_j间的网络路径距离Len(p_p，p′_j)，继而获得p′_j的位置信息。

处理步骤三，如果将p_max加入到u′_i中，重复步骤处理步骤二；否则，记录u′_i作为u_i的化简结果。

步骤3.2，将化简后的轨迹线组织为T＇＝{u＇_i；i＝1，...，m}。

在上述的一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，所述步骤4中，依次遍历T＇包含的每条轨迹片段，对每条轨迹片段u＇_i做如下处理：

步骤4.1，在u＇_i上任一对相邻轨迹点间创建速度增强数组，对于p_k和p_l(p_k,p_l∈u_i；l>k+1)定义数组如下

A(p_k，p_l)＝{(Δt_i，λ_i)；i＝0，...，l-k-1}

其中Δt_i表示T中p_k+i和p_k+i+1之间的时间间隔，调整参数λ_i＝Len(p_k+i，p_k+i+1)/Len(p＇_k+i，p＇_k+i+1)，Len(p_k+i，p_k+i+1)表示p_k+i和p_k+i+1间的网络路径距离，Len(p′_k+i，p′_k+i+1)表示p′_k+i和p′_k+i+1间的网络路径距离，p′_k+i和p′_k+i+1分别是p_k+i和p_k+i+1在u′_i上的时间同步点。定义移动目标在相邻轨迹点组成的轨迹线段上匀速。基于速度增强数组，化简后轨迹线段对应的原始移动速度可计算为

步骤4.2，对创建的速度增强数组实施线性压缩，使得原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差小于等于μ。对于数组A(p_k，p_l)，以包含的首条记录为锚点创建窗口β，进如下处理：

处理步骤一，将窗口外相邻的记录加入到β，对β内的记录将进行合并操作。假设β包含记录(Δt_a，λ_a),...,(Δt_b，λ_b)(0≤a<b≤l-k-1)，合并后的记录(Δt_merge，λ_merge)计算如下：

处理步骤二，计算β内原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差SE_max，

其中λ_max和λ_min是β内记录的调整参数的最大值和最小值， Len(p_l，p_k)表示轨迹点p_l和p_k间网络路径距离。

处理步骤三，如果SE_max＞μ，则将前一次合并结果存储，并以最新加入记录为锚点重新开窗；否则，重复上述步骤直至遍历所有记录，并存储窗口合并结果。

本发明围绕道路网约束轨迹线的特点，引入网络空间距离构建符合位置误差界线的轨迹线化简方法。在此基础上，针对仅考虑几何位置特征实施化简可能导致局部移动速度损失过大的问题，通过附加数组形式对局部轨迹线进行速度信息增强，从而保证轨迹线隐含速度在化简前后的最大误差满足预设的速度误差界限。

附图说明

图1是本发明中基于路径的道路网组织模型示例。

图2是本发明中道路网约束轨迹数据组织模型示例。

图3a是本发明中约束轨迹线几何化简过程示例(原始轨迹片段u₂)。

图3b是本发明中约束轨迹线几何化简过程示例(添加p₄和p₉到化简结果u′₂)。

图3c是本发明中约束轨迹线几何化简过程示例(添加p₇到化简结果u′₂)。

图3d是本发明中约束轨迹线几何化简过程示例(添加p₅到化简结果u′₂)。

图4a是本发明中约束轨迹线速度增强数组示例(原始轨迹线段及化简后时间同步点构成轨迹线段的长度、速度信息)。

图4b是本发明中约束轨迹线速度增强数组示例(创建的增强数组)。

图5a是本发明中速度增强数组压缩过程示例(以首条记录(1,1/2)为锚点创建窗口β，将邻近记录(1,3/4)加入β，合并窗口内记录为(2,5/8)，产生最大速度误差2.5m/s)。

图5b是本发明中速度增强数组压缩过程示例(将下一条记录(1,3/4)加入β，β内记录合并为(3,2/3)，产生最大速度误差3.3m/s)。

图5c是本发明中速度增强数组压缩过程示例(将下一条记录(1,5/4)加入β，β内记录合并为(4,13/16)，产生最大速度误差8.75m/s，超过阈值5m/s)。

图5d是本发明中速度增强数组压缩过程示例(存储前一次合并结果，并以最新加入记录(1,5/4)为锚点重新开窗，并重复上述操作)。

图5e是本发明中速度增强数组压缩过程示例(遍历所有记录后，输出最终压缩结果)。

图6是本发明的方法流程示意图。

具体实施方式

为了便于本领域普通技术人员理解和实施本发明，下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，应当理解，此处所描述的实施示例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供的一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，包括以下步骤：

步骤1：对道路网进行结构化组织，构建基于路径的道路网模型。具体地，整个道路网定义为R＝{r_i；i＝1，...，m}(m≥1)。r_i表示地理意义上一条完整的道路实体，r_i＝<id_road，{e_j；j＝1，...，n}>(n≥1)，id_road表示道路编号，e_j表示组成该道路实体的道路弧段并按拓扑连接关系依次排列。

常规的道路网建模基于图论观点，将道路网看作由一系列弧段构成的图结构。本发明采用基于路径的道路组织模型，即将地理意义上完整道路实体对应的道路弧段组织到一起。如图1所示，基于延展性原则(即相邻道路弧段夹角接近180°)，将示例道路网组织为R＝{r_i；i＝1，2，3，4}。进一步地，每条道路实体包含若干道路弧段，如r₁＝{e_j；j＝1，3，5，7}。

步骤2：基于距离最近原则将每一个轨迹点匹配移位至道路弧段上，同时将轨迹线组织为T＝{u_i；i＝1，...，m}(m≥1)。其中，u_i定义为连续处于同一条道路上轨迹点构成的轨迹片段，即u_i＝<id_road，{p_j；j＝1，...，n}>(n≥1)，id_road表示道路编号，p_j＝(pos_j，t_j)，pos_j∈[0，1]表示从所在道路起始点出发至p_j的相对距离，t_j表示p_j产生的时间信息。

图2所示轨迹线T共包含12个轨迹点。将轨迹点匹配移位至道路弧段后，可发现该轨迹线通过r₃、r₁、r₄三条不同的道路，三条道路的起始节点分别是v₃、v₁、v₇。按上述方法将图示轨迹线组织为：T＝{u₁,u₂,u₃}，其中u₁＝<id_road(r₃)，{(0.29，1)，（0.60，2)，(0.87，3）}>，u₂＝<id_road(r₁)，{(0.26，4)，（0.36，5），(0.40，6)，(0.46，7)，(0.59，8)，(0.74，9)}>，u₃＝<id_road(r₄)，{0.88，10)，(0.59，11），（0.24，12)}>。

步骤3：对轨迹线T实施几何形态化简，化简结果T′与T间的最大几何位置误差不超过设定阈值ε(ε≥0)。

结合图3，实施例具体的实施过程说明如下：

步骤3.1：依次遍历T包含的轨迹片段，对于每条轨迹片段u_i(i＝1，...，m)，

①首先，取u_i首尾两个轨迹点作为初始化简结果u′_i。如图3a所示，原始轨迹线片段u₂由轨迹点p₄、p₅、p₆、p₇、p₈、p₉组成。首先，选取p₄和p₉构建化简结果u′₂(图3b)，即u′_i＝{p₄，p₅}。

②计算u_i上每个轨迹点到u′_i的时间同步距离，记录其中的最大值(记为)以及对应的轨迹点p_max。其中，u_i上轨迹点p_j到u′_i的时间同步距离定义为p_j到p′_j间的网络路径距离，p′_j为p_j在u′_i上的时间同步点。设t_p时刻的p_p和t_s时刻的p_s分别是u′_i中时间上最接近p_j的前后轨迹点，则可按下式获得p_p与p′_j间的网络路径距离Len(p_p，p′_j)，继而获得p′_j的位置信息。

如图3b所示，分别计算u₂包含的每个轨迹点到u′₂的时间同步距离。其中，u₂包含轨迹点p₄、p₅、p₆、p₇、p₈、p₉在u′₂上的时间同步点分别是p′₄(p′₄＝p₄)、p′₅、p′₆、p′₇、p′₈、p′₉(p′₉＝p₉)，对应的时间同步距离分别为Len(p₄，p′₄)、Len(p₅，p′₅)、Len(p₆，p′₆)、Len(p₇，p′₇)、Len(p₈，p′₈)、Len(p₉，p′₉)，其中最大值

③如果将p_max加入到u′_i中，重复步骤②；否则，记录u′_i作为u_i的化简结果。

如图3c所示，由于将p₇加入u′₂。重复执行上述步骤后，最终的化简结果u′₂＝{p₄、p₅、p₇、p₉}(如图3d所示)。

步骤3.2：将化简后的轨迹线组织为T′＝{u′_i；＝1，...，m}。

步骤4：对化简结果T′实施速度信息增强处理，使得增强后轨迹线段与原始对应轨迹线段间速度的最大误差不超过设定阈值μ(μ≥0)。

结合图4，实施例具体的实施过程说明如下：

依次遍历T′包含的每条轨迹片段，对每条轨迹片段u′_i做如下处理。

步骤4.1：在u′_i上任一对相邻轨迹点间创建速度增强数组，如对于p_k和p_l(p_k,p_l∈u_i；l>k+1)定义数组如下

A(p_k，p_l)＝{(Δt_i，λ_i)；i＝0，...，l-k-1}

其中Δt_i表示T中p_k+i和p_k+i+1之间的时间间隔，调整参数λ_i＝Len(p_k+i，p_k+i+1)/Len(p′_k+i，p′_k+i+1)，Len(p_k+i，p_k+i+1)表示p_k+i和p_k+i+1间的网络路径距离，Len(p′_k+i，p′_k+i+1)表示p′_k+i和p′_k+i+1间的网络路径距离，p′_k+i和p′_k+i+1分别是p_k+i和p_k+i+1在u′_i上的时间同步点。本发明假设移动目标在相邻轨迹点组成的轨迹线段上匀速。基于上述增强数组信息，化简后轨迹线段对应的原始移动速度可计算为

图4示例中原始轨迹线段包含轨迹点p₁、p₂、p₃、p₄、p₅、p₆、p₇、p₈、p₉，时间间隔为1s，化简后仅保留p₁和p₉。图4a描述了原始轨迹线段及化简后时间同步点构成轨迹线段的长度、速度信息。对化简后相邻轨迹点p₁、p₉，如图4b所示创建增强数组A(p₁，p₉)＝{(1,1/2),(1,3/4),(1,3/4),(1,5/4),(1,7/4),(1,5/4),(1,1),(1,3/4)}。基于创建的增强数组，在化简后的轨迹线上可精确计算原始轨迹线不同时刻(或不同轨迹线段)的速度信息。例如，图4b中t_x时刻的轨迹点p′_x速度信息可计算为其中以及λ₅＝7/4，得到p′_x的速度值为35m/s，结合图4a可以发现与原始轨迹线上的p_x(p′_x的时间同步点，处于轨迹直线段)速度相等。

步骤4.2：对创建的速度增强数组依次实施线性压缩，使得原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差小于等于μ。结合图5，实施例具体的实施过程说明如下:

①对于数组A(p_k，p_l)，以包含的首条记录为锚点创建窗口β，将窗口外相邻的记录加入到β，对β内的记录将进行合并操作。假设β包含记录(Δt_a，λ_a),...,(Δt_b，λ_b)(0≤a<b≤l-k-1)，合并后的记录(Δt_merge，λ_merge)计算如下：

如图5a所示，对A(p₁，p₉)＝{(1,1/2),(1,3/4),(1,3/4),(1,5/4),(1,7/4),(1,5/4),(1,1),(1,3/4)}来说，首先以首条记录(1,1/2)为锚点创建窗口β，并将相邻记录(1,3/4)加入到β，对β内的记录将进行合并操作，合并后的记录(2,5/8)。

②计算β内原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差SE_max，

其中λ_max和λ_min是β包含所有记录中调整参数的最大值和最小值，Len(p_l，p_k)表示轨迹点p_l和p_k间网络距离。

如图5a所示，窗口β中λ_max为3/4,λ_min为1/2，计算得到λ_merge5/8，可算出最大速度误差SE_max为2.5m/s。

③如果SE_max＞μ，则将前一次合并结果存储，并以最新加入记录为锚点重新开窗；否则，重复上述步骤直至遍历所有记录，并存储窗口合并结果。

图5a中，SE_max＝2.5m/s，μ＝5m/s，即SE_max＜μ，因此将下一条记录(1,3/4)加入β中并重复上述工作。如图5c所示，直到加入记录(1,5/4)，合并后SE_max＞μ(SE_max＝8.75m/s)，此时将前一合并结果(即(3,2/3))存储记录。然后，以记录(1,5/4)为锚点重新创建窗口，重复上述步骤直至遍历所有记录。如图5e所示，压缩合并后A(p₁，p₉)＝{(3，2/3)，(2，3/2)，(3，1)}，基于上述增强数组，化简后处于轨迹线段上的任一轨迹点与原始轨迹线上同步轨迹点间最大速度误差为5m/s。

应当理解的是，本说明书未详细阐述的部分均属于现有技术。

应当理解的是，上述针对较佳实施例的描述较为详细，并不能因此而认为是对本发明专利保护范围的限制，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明权利要求所保护的范围情况下，还可以做出替换或变形，均落入本发明的保护范围之内，本发明的请求保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，对道路网进行结构化组织，构建基于路径的道路网模型，具体是整个道路网定义为R＝{r_i；i＝1，...，m}(m≥1)；r_i表示地理意义上一条完整的道路实体，r_i＝＜id_road，{e_j；j＝1，...，n}＞(n≥1)，id_road表示道路编号，e_j表示组成该道路实体的道路弧段并按连接关系依次排列；

步骤2，基于距离最近原则将每一个轨迹点匹配移位至道路弧段上，同时将轨迹线组织为T＝{u_i；i＝1，...，m}(m≥1)；其中，u_i定义为连续处于同一条道路上轨迹点构成的轨迹片段，即u_i＝＜id_road，{p_j；j＝1，...，n}＞(n≥1)，id_road表示道路编号，p_j＝(pos_j，t_j)，pos_j∈[0，1]表示从所在道路起始点出发至p_j的相对距离，t_j表示p_j产生的时间信息；

步骤3：，对轨迹线T实施几何形态化简，化简结果T′与T间的最大几何位置误差不超过设定阈值ε(ε≥0)；

步骤4，对化简结果T′实施速度信息增强处理，使得增强后轨迹线段与原始对应轨迹线段间速度的最大误差不超过设定阈值μ(μ≥0)。

2.根据权利要求1所述的一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，其特征在于，所述步骤3过程如下：

步骤3.1，依次遍历T包含的轨迹片段，对于每条轨迹片段u_i(i＝1，...，m)，进行如下处理：

处理步骤一，取u_i首尾两个轨迹点构建初始化简结果u′_i；

处理步骤二，计算u_i上每个轨迹点到u′_i的时间同步距离，记录其中的最大值以及对应的轨迹点p_max，最大值记为其中，u_i上轨迹点p_j到u′_i的时间同步距离定义为p_j到p′_j间的网络路径距离，p′_j为p_j在u′_i上的时间同步点；设t_p时刻的p_p和t_s时刻的p_s分别是u′_i中时间上最接近p_j的前后轨迹点，则可按下式获得p_p与p′_j间的网络路径距离Len(p_p，p′_j)，继而获得p′_j的位置信息；

处理步骤三，如果将p_max加入到u′_i中，重复步骤处理步骤二；否则，记录u′_i作为u_i的化简结果；

步骤3.2，将化简后的轨迹线组织为T′＝{u′_i；i＝1，...，m}。

3.根据权利要求1所述的一种保持速度特征的道路网约束轨迹线化简方法，其特征在于，所述步骤4中，依次遍历T′包含的每条轨迹片段，对每条轨迹片段u＇_i做如下处理：

步骤4.1，在u＇_i上任一对相邻轨迹点间创建速度增强数组，对于p_k和p₁(p_k，p₁∈u_i；l＞k+1)定义数组如下

A(p_k，p₁)＝{(Δt_i，λ_i)；i＝0，...，l-k-1}

其中Δt_i表示T中p_k+i和p_k+i+1之间的时间间隔，调整参数λ_i＝Len(p_k+i，p_k+i+1)/Len(p′_k+i，p′_k+i+1)，Len(p_k+i，p_k+i+1)表示p_k+i和p_k+i+1间的网络路径距离，Len(p′_k+i，p′_k+i+1)表示p′_k+i和p′_k+i+1间的网络路径距离，p′_k+i和p′_k+i+1分别是p_k+i和p_k+i+1在u＇_i上的时间同步点；定义移动目标在相邻轨迹点组成的轨迹线段上匀速；基于速度增强数组，化简后轨迹线段对应的原始移动速度可计算为

步骤4.2，对创建的速度增强数组实施线性压缩，使得原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差小于等于μ；对于数组A(p_k，p₁)，以包含的首条记录为锚点创建窗口β，进行如下处理：

处理步骤一，将窗口外相邻的记录加入到β，对β内的记录将进行合并操作；假设β包含记录(Δt_a，λ_a)，...，(Δt_b，λ_b)(0≤a＜b≤l-k-1)，合并后的记录(Δt_merge，λ_merge)计算如下：

处理步骤二，计算β内原始轨迹片段与增强后的化简轨迹片段间最大速度误差SE_max，

其中λ_max和λ_min是β内记录的调整参数的最大值和最小值， Len(p₁，p_k)表示轨迹点p₁和p_k间网络路径距离；

处理步骤三，如果SE_max＞μ，则将前一次合并结果存储，并以最新加入记录为锚点重新开窗；否则，重复上述步骤直至遍历所有记录，并存储窗口合并结果。