CN109033424A - 一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法 - Google Patents
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Classifications
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- G06Q50/40—
Abstract
本发明公开了一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，包括下述步骤：首先，通过轨迹过滤算法对已采集某线路的公交车运营轨迹数据进行数据过滤处理；然后，通过多轨迹融合算法将已过滤的轨迹融合为一条轨迹；之后，利用高德地图的抓路服务将已融合的轨迹进行路径偏移校正，初步得到该公交线路的一条路径；最后，通过起终点路径融合算法对已校正的路径进行主副站偏移校正，从而得到该公交线路上一条精准的路径。本方法充分考虑了公交车载机GPS信号飘移、定位不精准等诸多因素，展示了如何对公交车运营轨迹数据的过滤、融合以及校正，使提取的公交车行驶路径更具现实性、可靠性和准确性。
Description
技术领域
本发明是一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，涉及一种公交历史轨迹数据处理和分析方法。
背景技术
智能公交是城市交通信息化发展的重要方向，通过公交信息化建设，将提升公交便捷性、智能化。公交车载GPS数据是支撑智能公交建设最重要的数据之一，目前公交车载机的GPS定位虽然较为准确，但在实际应用中受地形、天气等因素的影响，公交车载机上传的GPS数据有时会发生较大的偏移，从而降低公交车载GPS数据质量。
公交车载GPS数据主要获取的是公交车运营轨迹数据，这是对公交车载GPS数据进行处理和分析的核心数据，能够根据公交车运营轨迹数据准确提取出公交车行驶路径，是进行公交站距计算、公交电子围栏绘制、路况分析以及公交到站时间预测的基础，对公交公司进行公交实时监控、公交报表统计以及公交大数据分析有着重要意义。
现有的公交车行驶路径的获取方式主要是根据公交车某一条或某几条运营轨迹直接获取公交车行驶路径，这种方式简单易行且多数情况下能够基本确认公交车行驶路径，但这种方式会受GPS数据精度影响，得到的公交车行驶路径坐标有时会发生较大偏移，出现路径的坐标不定位在道路上的情况，从而对其他依赖于公交车行驶路径计算的指标或数据产生影响。
发明内容
根据上述现有技术存在的问题，本发明的目的在于提出一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，根据某线路上的公交车运营轨迹精确刻画出该公交线路的路径。
为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，包括下述步骤：
首先，对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集，对采集到的公交车运营轨迹数据进行过滤处理，过滤轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹；
其次，对过滤后的公交车运营轨迹数据进行多轨迹融合处理，确定一条融合后的运营轨迹；
再次，对上述确定的融合后的运营轨迹进行抓路处理，使得轨迹所有的坐标点都落在道路上，从而完成路径纠偏；
最后，将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中，从而得到该线路上的公交车行驶路径。
进一步的，所述的过滤处理还包括过滤轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹。
进一步的，所述的过滤处理通过下述方式实现：
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹；上述Tstd为预设的行驶时间，该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间；公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标；
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标；所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标；
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹。
进一步的，所述的过滤处理通过下述方式实现：
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹；上述Tstd为预设的行驶时间，该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间；公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标；
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标；所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标；
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹；
(4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；
(5)计算步骤(4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和，过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
进一步的，所述的多轨迹融合处理通过下述方式实现：
(1)从过滤后的公交车运营轨迹中选取一条轨迹作为参考轨迹Ls；
(2)基于该参考轨迹，得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps＝{sp,sp2,…,spn}，依次计算Ps集合中每个GPS坐标距离其他运营轨迹最近的点的坐标，得到n个最近点的坐标集合NP；
(3)分别对每个集合NP的点集计算质心，将n个质心融合成一条轨迹。
进一步的，所述的参考轨迹选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹。
进一步的，所述的抓路处理利用高德地图的抓路服务，获取到一条高德坐标组成的路径GP。
进一步的，所述将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中通过下述方式实现：
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA；
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点；
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点，连接线记为l1,l2,...,lm；
(5)对连接线l1,l2,...,lm-1,lm分别取距gpo连接线的处的坐标，并依次记为gp1,gp2,…,gpm-1,gpm；
(6)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中；
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
进一步的，所述将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中，通过将路径GP上的坐标点标记索引值，并通过下述方式实现：
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA；
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout，Iin；其中，Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引，Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引；
(4)若Iout<Iin，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin+1，Iin+2，…，Iin+m-1；若Iin>Iout，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin-1，Iin-2，…，Iin-(m-1)；
(5)当Iout<Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin+1，Iin+2，…，Iin+m-1的坐标，连接线记为,l1,l2,...,lm；当Iout>Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin-1，Iin-2，…，Iin-(m-1)的坐标，连接线同样记为l1,l2,...,lm；
(6)对连接线l0,l1,l2,...,lm-1,lm分别取距gpo对接线的 处的坐标，并依次记为gp1,gp2,…,gpm-1,gpm；
(7)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中；
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
进一步的，3≤m≤5。
进一步的，本发明方法适用于所有具有明确起终点且行驶路径固定的装备有GPS设备的载体。
本发明与现有技术相比的优点在于：
(1)本发明充分考虑了公交车载机GPS信号飘移、定位不精准等诸多因素，能够基于公交车的运营轨迹精确提取公交车的行驶路径，更具精确性、可靠性；
(2)本发明中对轨迹过滤的处理，除了对轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹进行基本的过滤，并在此基础上做了进一步的优化，对轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹进行了过滤，使得过滤后的轨迹可靠性进一步提高，且大大降低了后续对过滤后的轨迹处理的工作量。
(3)本发明中多轨迹融合方法先选取一条参考轨迹再进行融合的方法能够最大限度地降低偏移量大的运营轨迹对最终融合的运营轨迹的影响，提高了融合的运营轨迹的精确度。
(4)本发明将公交主副站融合进抓路服务抓取的路径方法既考虑了最终提取的行驶路径必过公交主副站这一实际问题，又考虑了融合后路径的平滑度，工程实践性强且应用价值高。
(5)本发明不仅适用于公交行驶路径的提取，也同样适用于提取其他装备GPS定位设备的车辆的行驶路径，更具通用性。
(6)本发明结合了高德地图的抓路服务，提取的公交车行驶路径为高德坐标系，在应用高德地图服务的系统中对公交站距计算、公交电子围栏绘制、路况分析以及公交到站时间预测上更为简便。
附图说明
图1是本发明一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径流程图；
图2是本实施采用轨迹过滤算法后贵阳公交11路上行线路某一日过滤后的轨迹；
图3是图2局部放大后的效果图，采用多轨迹融合算法后贵阳公交11路上行线路融合后的轨迹；
图4是本实施利用高德地图抓路服务后抓取的贵阳公交11路上行线路的公交车行驶路径；
图5是本实施采用起终点路径融合算法后贵阳公交11路上行线路的最终提取的公交车行驶路径。
具体实施方式
下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细的描述：
本发明一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，包括下述步骤：
(1)对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集，对采集到的运营轨迹数据进行过滤处理，主要过滤轨迹上GPS坐标的数量、有效GPS上传时间间隔、GPS异常坐标、轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的运营轨迹；T根据实际情况确定，一般可以选择半天到一天之内的时长。
上述过滤处理通过下述方式实现：
(1.1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹；上述Tstd为预设的行驶时间，该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间；公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标；
(1.2)删除步骤(1.1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标；所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标；
(1.3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹；
(1.4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；
(1.5)计算步骤(1.4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和，过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
上述(1.4)、(1.5)步骤中除了上述通过预设距离要求进行过滤外，还可以根据实际具体计算出的距离结合当前剩余的运营轨迹数量，过滤(1.4)、(1.5)中一定比例的运营轨迹，例如过滤有效轨迹数量的10％，则此时步骤(1.4)具体处理方式如下：
计算每条运营轨迹的起点o相对轨迹起点集合O中心的偏移量，首先得到所有轨迹起点的集合O＝{o1,o2,…,on}，依次计算每个起点至其他起点的距离之和，使用公式：
di,j＝dist(oi,oj),i,j＝1,2,…,n (1)
公式(1)表示计算两点间的欧几里得距离，公式(2)中的OD表示每个起点至其他起点的距离之和的集合。
对集合OD中的元素由小到大进行排序，得到排序靠后的轨迹总数量的10％的轨迹索引，将具有这些轨迹索引的轨迹从中过滤，即将某轨迹的起点至其他轨迹起点的距离之和较大的轨迹进行过滤，过滤后的轨迹数量为m。
同理，使用公式(3)得到每个终点至其他终点的距离之和的集合DD，也将某轨迹的终点至其他轨迹终点的距离之和较大的轨迹进行过滤,过滤后的轨迹数量为k：
步骤(1.5)则可以通过下述方式实现：
首先得到过滤后的所有的轨迹集合L＝{l1,l2,…,Lk}，依次计算每条轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和，使用公式：
hi,j＝hausdorff(li,lj),i,j＝1,2,…,k (4)
公式(4)表示计算两条轨迹间的Hausdorff距离，公式(5)中的HD表示每条轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和的集合。
对集合HD中的元素由小到大进行排序，得到排序靠后的轨迹总数量的10％的轨迹索引，将具有这些轨迹索引的轨迹从中过滤，即将某轨迹至其他轨迹的Hausdorff距离之和较大的轨迹进行过滤,过滤后的轨迹数量为r。
(2)对过滤后的公交运营轨迹数据进行多轨迹融合处理，从中先选出一条参考轨迹，然后基于该参考轨迹进行轨迹融合处理：
(2.1)从过滤后的轨迹中选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹作为参考轨迹Ls；
(2.2)基于该参考轨迹，得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps＝{sp,sp2,…,spn}，依次计算每个GPS坐标距离其他轨迹最近的点的坐标，使用公式：
npi,j＝nearestPoint(spi,lj),i＝1,2,…,n,j＝1,2,…,r (6)
NPi＝{npi,j,j＝1,2,…,r},i＝1,2,…,n (7)
公式(6)计算得到Ls上每个GPS坐标距离其他轨迹最近的点的坐标np，公式(7)中的NP表示这些最近的点的集合。
(2.3)对Ls上每个GPS坐标得到的集合为NP的点集计算质心，使用公式：
cpi＝centroid(NPi),i＝1,2,…,n (8)
CP＝{cp1,cp2,…,cpn} (9)
公式(8)计算得到每个集合为NP的点集的质心cp，公式(9)中的CP表示这些质心的集合，即融合成一条轨迹CP。
(3)利用高德地图的抓路服务对已融合的轨迹进行抓路处理，使得轨迹所有的坐标点都落在道路上，从而完成路径纠偏，获取到一条高德坐标组成的路径GP，见公式(10)：
GP＝{gp1,gp2,…,gpn} (10)
(4)通过起终点路径融合算法将该公交线路上的主副站融入到已校正的路径中，从而得到一条完整的、精准的该线路上的公交车行驶路径。
具体的起终点路径融合算法步骤如下：
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA；
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点；
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点，连接线记为l1,l2,...,lm；m的数量一般为3≤m≤5
(5)对连接线l1,l2,...,lm-1,lm分别取距gpo连接线的处的坐标，并依次记为gp1,gp2,…,gpm-1,gpm；
(6)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中；
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
实际工程应用过程中，可以通过将路径GP上的坐标点标记索引值，通过下述方式实现起终点路径融合：
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA；
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout，Iin；其中，Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引，Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引；
(4)若Iout<Iin，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin+1，Iin+2，…，Iin+m-1；若Iin>Iout，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin-1，Iin-2，…，Iin-(m-1)(一般3≤m≤5)；
(5)当Iout<Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin+1，Iin+2，…，Iin+m-1的坐标，连接线记为,l1,l2,...,lm；当Iout>Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin-1，Iin-2，…，Iin-(m-1)的坐标，连接线同样记为l1,l2,...,lm；
(6)对连接线l0,l1,l2,...,lm-1,lm分别取距gpo对接线的 处的坐标，并依次记为gp1,gp2,…,gpm-1,gpm；
(7)将gpo与gp1,gp2,…,gpm-1,gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中。
副站融入GP的方式同理，至此，起终点路径融合算法结束。
实施例
根据上述步骤，本实施例具体实施方式如下：
首先，采集在2018年7月1日全天贵阳公交11路上行线路的公交车运营轨迹数据，利用轨迹过滤算法对采集到的运营轨迹数据进行过滤处理，其中单条轨迹上GPS坐标数量低于100个的轨迹、轨迹中的GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在当日的坐标、相邻GPS坐标间距小于0.5m的坐标、有效GPS坐标上传时间间隔大于250s的轨迹、轨迹起点偏离轨迹起点集合中心较大的轨迹(占10％)、轨迹终点偏离轨迹终点集合中心较大的轨迹(占10％)以及轨迹Hausdorff距离较大的轨迹(占10％)全部过滤，得到过滤后的轨迹结果集如图2所示。
然后，利用多轨迹融合算法对过滤后的公交运营轨迹数据进行处理，从中先选出一条参考轨迹，然后基于该参考轨迹进行轨迹融合处理，得到的融合后的轨迹如图3所示。
之后，利用高德地图的抓路服务对已融合的轨迹进行抓路处理，使得轨迹所有的坐标点都落在道路上，从而完成路径纠偏，得到的高德服务抓路后的路径如图4所示(注：采集到的GPS坐标为WGS84坐标系，抓路后得到的路径为高德坐标系，两者位置有一定偏差为正常现象)。
最后，通过起终点路径融合算法将该公交线路上的主副站融入到已校正的路径中，其中融合选取的轨迹点数量为3(即算法描述中的m＝3)，从而得到一条完整的、精准的该线路上的公交车行驶路径，如图5所示。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。本发明说明书中未作详细描述的内容属于本领域技术人员的公知技术。
Claims (11)
1.一种基于公交车运营轨迹精确提取公交车行驶路径的方法，其特征在于包括下述步骤：
首先，对某公交线路上一段时间T内的公交车运营轨迹数据进行采集，对采集到的公交车运营轨迹数据进行过滤处理，过滤轨迹上GPS坐标数量、有效GPS上传时间间隔、GPS坐标不满足预设要求的公交车运营轨迹；
其次，对过滤后的公交车运营轨迹数据进行多轨迹融合处理，确定一条融合后的运营轨迹；
再次，对上述确定的融合后的运营轨迹进行抓路处理，使得轨迹所有的坐标点都落在道路上，从而完成路径纠偏；
最后，将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中，从而得到该线路上的公交车行驶路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的过滤处理还包括过滤轨迹上轨迹起点位置偏离量、轨迹终点位置偏离量以及轨迹Hausdorff偏离量不满足预设要求的公交车运营轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的过滤处理通过下述方式实现：
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n<Tstd/t的轨迹；上述Tstd为预设的行驶时间，该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间；公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标；
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标；所述的异常坐标包括GPS坐标为(0,0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d<0.5m的前一个上传的坐标；
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt>25t的运营轨迹。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述的过滤处理通过下述方式实现：
(1)过滤掉单条轨迹上GPS坐标数量n＜Tstd/t的轨迹；上述Tstd为预设的行驶时间，该时间小于公交车在当前公交线路上主副站之间行驶的最短时间；公交车载机每隔t秒上传一次GPS坐标；
(2)删除步骤(1)过滤掉后的运营轨迹中的异常坐标；所述的异常坐标包括GPS坐标为(0，0)的坐标、GPS坐标上传的时间不在时间段T内的坐标、相邻GPS坐标间距d＜0.5m的前一个上传的坐标；
(3)过滤掉有效GPS坐标上传时间间隔Δt＞25t的运营轨迹；
(4)过滤掉轨迹起点偏离轨迹起点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；过滤掉轨迹终点偏离轨迹终点集合中心的距离超过预设距离要求的运营轨迹；
(5)计算步骤(4)处理后每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和，过滤掉Hausdorff距离和超过预设距离要求的运营轨迹。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的多轨迹融合处理通过下述方式实现：
(1)从过滤后的公交车运营轨迹中选取一条轨迹作为参考轨迹Ls；
(2)基于该参考轨迹，得到Ls的所有的GPS坐标集合Ps＝{sp，sp2，...，spn}，依次计算Ps集合中每个GPS坐标距离其他运营轨迹最近的点的坐标，得到n个最近点的坐标集合NP；
(3)分别对每个集合NP的点集计算质心，将n个质心融合成一条轨迹。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于：所述的参考轨迹选取每条运营轨迹与剩余其他运营轨迹的Hausdorff距离和最小的那条运营轨迹。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的抓路处理利用高德地图的抓路服务，获取到一条高德坐标组成的路径GP。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中通过下述方式实现：
(1)将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算抓路处理后已纠偏的路径GP上距离PO最近的点PA；
(3)获取在路径GP上D方向与PA最近的m个坐标点；
(4)依次连接gpo与上述m个坐标点，连接线记为l1，l2，...，lm；
(5)对连接线l1，l2，...，lm-1，lm分别取距gpo连接线的处的坐标，并依次记为gp1，gp2，...，gpm-1，gpm；
(6)将gpo与gp1，gP2，...，gpm-1，gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中；
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的将该公交线路上的主副站融入到已纠偏的路径中，通过将路径GP上的坐标点标记索引值，并通过下述方式实现：
(1)利用高德地图的坐标转换服务将公交主站/副站PO的GPS坐标po转换为高德坐标gpo；
(2)计算路径上距离PO最近的坐标点PA；
(3)获取PA在路径GP上两侧的点的索引值Iout，Iin；其中，Iout为离路径GP中心较远的坐标的索引，Iin为离路径GP中心较近的坐标的索引；
(4)若Iout＜Iin，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin+1，Iin+2，...，Iin+m-1；若Iin＞Iout，则取IinD方向的m-1个坐标的索引Iin，Iin-1，Iin-2，...，Iin-(m-1)；
(5)当Iout＜Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin+1，Iin+2，...，Iin+m-1的坐标，连接线记为，l1，l2，...，lm；当Iout＞Iin，依次连接gpo以及索引值为Iin，Iin-1，Iin-2，...，Iin-(m-1)的坐标，连接线同样记为l1，l2，...，lm；
(6)对连接线l0，l1，l2，...，lm-1，lm分别取距gpo对接线的 处的坐标，并依次记为gp1，gp2，...，gpm-1，gpm；
(7)将gpo与gp1，gp2，...，gpm-1，gpm依次连接起来从而将PO融入到路径GP中；
上述D方向为沿着路径GP朝向路径中心的方向。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其特征在于：3≤m≤5。
11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：方法适用于所有具有明确起终点且行驶路径固定的装备有GPS设备的载体。
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