CN113624234B - 线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例中提供了一种线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。该方法包括:将待优化线路划分为多个待处理线路段;分别对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段;对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行上述操作,直至平滑优化线路符合预设平滑条件。采用本申请提供的线路平滑处理方法,具有处理简单、方便、精确、高效且成本低廉等优点。
Description
技术领域
本申请涉及线路测量技术领域,具体地,涉及一种线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质。
背景技术
目前对线路平滑处理方式,多为技术人员通过数据表格对已有线路参数进行分析处理,获得平顺性参数,依据平顺性参数对线路进行平滑处理。
现有技术中存在的问题:
技术人员通过数据表格对已有线路参数进行分析处理,获得平顺性参数,需要人为的进行大量分析计算,计算复杂、人为因素影响大、准确性不高且耗费人力。
发明内容
本申请实施例中提供了一种线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,以解决现有技术存在的计算复杂、人为因素影响大、准确性不高且耗费人力的问题。
根据本申请实施例的第一个方面,提供了一种线路平滑处理方法,所述方法包括:
将待优化线路划分为多个待处理线路段;
对每个所述待处理线路段进行拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段;
对所述拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;
判断所述平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若所述平滑优化线路不符合所述预设平滑条件,则将所述平滑优化线路替换为所述待优化线路,重复执行上述操作,直至所述平滑优化线路符合所述预设平滑条件。
根据本申请实施例的第二个方面,提供了一种线路平滑处理装置,所述装置包括:
划分模块,用于将待优化线路划分为多个待处理线路段;
拟合处理模块,用于对每个所述待处理线路段进行线性拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段;
平滑处理模块,用于对所述拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;
判断模块,用于判断所述平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若所述平滑优化线路不符合所述预设平滑条件,则将所述平滑优化线路替换为所述待优化线路,重复执行上述操作,直至所述平滑优化线路符合所述预设平滑条件。
根据本申请实施例的第三个方面,提供了一种电子设备,包括存储器、以及一个或多个处理器,所述存储器用于存储一个或多个程序;所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,实现如上所述线路平滑处理方法的步骤。
根据本申请实施例的第四个方面,提供了一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述线路平滑处理方法的步骤。
采用本申请实施例中提供的线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,通过将待优化线路划分为多个待处理线路段;对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段;对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行上述操作,直至平滑优化线路符合预设平滑条件。采用本申请的线路平滑处理方法,具有处理简单、方便、精确、高效且成本低廉等优点。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解,构成本申请的一部分,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图2为本申请实施例提供的一种线路平滑处理方法的流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种线路平滑处理方法的分段线性拟合示意图;
图4为本申请实施例提供的一种线路平滑处理方法的三次多项式拟合示意图;
图5为本申请实施例提供的另一种线路平滑处理方法的平滑处理前后线路对比示意图;
图6为本申请实施例提供的一种线路平滑处理装置的结构示意图。
具体实施方式
在实现本申请的过程中,发明人发现,目前对线路平滑处理方式,多为技术人员通过数据表格对已有线路参数进行分析处理,获得平顺性参数,依据平顺性参数对线路进行平滑处理。技术人员通过数据表格对已有线路参数进行分析处理,获得平顺性参数,需要人为的进行大量分析计算,具有计算复杂、准确性不高且耗费人力的问题。
针对上述问题,本申请实施例中提供了一种线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,通过将待优化线路划分为多个待处理线路段;对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段;对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行上述操作,直至平滑优化线路符合预设平滑条件。采用本申请的线路平滑处理方法,具有处理简单、方便、精确、高效且成本低廉等优点。
本申请实施例中的方案可以采用各种计算机语言实现,例如,面向对象的程序设计语言Java和直译式脚本语言JavaScript等。
为了使本申请实施例中的技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图对本申请的示例性实施例进行进一步详细的说明,显然,所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例,而不是所有实施例的穷举。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
如图1所示,为本申请实施例提供的一种电子设备100的结构示意图,该电子设备100包括存储器101、处理器102和通信接口103。该存储器101、处理器102和通信接口103相互之间直接或间接地电性连接,以实现数据的传输或交互。例如,这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器101可用于存储软件程序及模块,如本申请实施例所提供的线路平滑处理方法对应的程序指令/模块,处理器102通过执行存储在存储器101内的软件程序及模块,从而执行各种功能应用以及数据处理。该通信接口103可用于与其它节点设备进行信令或数据的通信。在本申请中该电子设备100可以具有多个通信接口103。
其中,存储器101可以是但不限于,随机存取存储器(Random Access Memory,RAM),只读存储器(Read Only Memory,ROM),可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory,PROM),可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory,EPROM),电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)等。
处理器102可以是一种集成电路芯片,具有信号处理能力。该处理器可以是通用处理器,包括中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、网络处理器(NetworkProcessor,NP)等;还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processing,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
其中,该电子设备100可以应用在线路轨道领域中的捣固车上,也可以应用到线路规划领域中的移动设备上。应理解,电子设备100可以应用到对已知线条进行平滑处理的领域中,例如,波形平滑处理,并不限定在线路和轨道上。为了便于描述,本申请以电子设备100应用到捣固车上为例进行说明。
下面在图1示出的电子设备100的基础上,本申请实施例提供一种线路平滑处理方法,请参见图2,图2为本申请实施例提供的一种线路平滑处理方法,该线路平滑处理方法可以包括以下步骤:
S201,将待优化线路划分为多个待处理线路段。
应理解,若电子设备100应用在捣固车上,该待优化线路可以为待优化铁轨线路。
待优化线路可以等分为多个待处理线路段。例如,可以将待优化线路等分为m个长度为n的待处理线路段f(x)。
应理解,将待优化线路划分为多个待处理线路不仅能够优化待优化线路的平顺性,还能保证待优化线路的调整参数量不会过大。
S202,对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段。
应理解,可以采用线性拟合的方法对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段。该线性拟合的方法可以为最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿法等。
采用线性拟合方程式:f(x)i=ki*x+ei,对第i个待处理线路段进行线性拟合处理。
其中,f(x)i为第i个待处理线路段对应的拟合线路段,ki为第i个待处理线路段对应的拟合线路段的斜率,x为待优化线路的线路参数,ei为第i个待处理线路段对应的拟合线路段的截距。
线路参数x可以理解为待优化线路位置参数,也可以为待优化线路上每个点的坐标值或经纬度值,可以根据实际情况进行参数设置和选取,在此并不作限定。若待优化线路为轨道,线路参数x可以为轨道公里标。
若将待优化线路划分为m个待处理线路段,上述公式中i=1、2、3、…、m。
请参照图3,为待处理线路段与拟合线路段的拟合示意图。图3中的圆圈为待处理线路段上的点,可以用公里标对应的正矢值的表示。图3中的各个直线段为待处理线路段经过线性拟合处理后,生成的拟合线路段。
S203,对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路。
应理解,依据两条相邻拟合线路段的特征值进行平滑处理,获得平滑优化线路。
其中,该特征值可以为每条拟合线路段的中值,也可以为每条线路段的起点值,还可以为每条线路段的终点值或其他特征值,可以根据实际情况进行设置和选取,在此并不作限定。由于中值接近平均值,将特征值取为中值可以更好的整体反映每条拟合线路段的数据。
依据两条相邻拟合线路段的特征值进行平滑处理的工作原理可以为:将两条相邻拟合线路段的特征值分别代入待解曲线方程式,获得第一待解曲线方程式和第二待解曲线方程式;对所述第一待解曲线方程式和所述第二待解曲线方程式的线路参数进行一阶求导处理,分别代入两条相邻的所述拟合线路段的斜率,获得第三待解曲线方程式和第四待解曲线方程式;依据第一待解曲线方程式、第二待解曲线方程式、第三待解曲线方程式和第四待解曲线方程式,计算得到待解曲线方程式的方程参数;将方程参数代入待解曲线方程式获得平滑优化曲线方程式;依据平滑优化曲线方程式获得平滑优化线路。
其中,待解曲线方程式可以为三次多项式,当然,待解曲线方程式为四次多项式、五次多项式等多次多项式,可以根据实际情况进行选取和设置,在此并不作限定。在轨道线路设计中,待解曲线方程式多采用三次多项式,采用三次多项式不会出现因为次数过多导致的过拟合现象,也不会出现因为次数过少导致失真现象。
本申请以待解曲线方程式为三次多项式为例进行说明,该三次多项式方程为:
F(x)=a*x3+b*x2+c*x+d;
其中,a、b、c和d为待解曲线方程式的方程参数。
在上式中,待解曲线方程式的方程参数a、b、c和d为需求解参数,为了获得待解曲线方程式的方程参数a、b、c和d,将两条相邻拟合线路段的特征值(xi,f(xi))和(xi+1,f(xi+1))代入上述待解曲线方程式中,获得以下第一待解曲线方程式和第二待解曲线方程式。
第一待解曲线方程式:f(xi)=a*xi 3+b*xi 2+c*xi+d;
第二待解曲线方程式:f(xi+1)=a*xi+1 3+b*xi+1 2+c*xi+1+d;
对第一待解曲线方程式和第二待解曲线方程式进行一阶求导处理,获得以下第三待解曲线方程式和第四待解曲线方程式。
第三待解曲线方程式:ki=3*a*xi 2+2*b*xi+c;
第四待解曲线方程式:ki+1=3*a*xi+1 2+2*b*xi+1+c;
其中,ki为第i个待处理线路段对应的拟合线路段的斜率;ki+1为第i+1个待处理线路段对应的拟合线路段的斜率。
联立第一待解曲线方程式、第二待解曲线方程式、第三待解曲线方程式和第四待解曲线方程式进行求解,可以计算得到待解曲线方程式的方程参数a、b、c和d的具体值。将待解曲线方程式的方程参数a、b、c和d的具体值代入待解曲线方程式中,可以获得平滑优化曲线方程式,根据平滑优化曲线方程式可以获得平滑优化线路。
请参照图4,为拟合线路段与平滑优化线路的拟合示意图。图4中圆圈为每条拟合线路段的特征值,图4中的实线线段为拟合线路段,图4中的虚线曲线为拟合线路段经过平滑处理后,生成的平滑优化线路。
S204,判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件。
若平滑优化线路符合预设平滑条件,则完成平滑处理。若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行S201-S203内容,直至S203中生成的平滑优化线路符合预设平滑条件。
在将平滑优化线路替换为待优化线路之后,当前待处理线路段的长度大于历史待处理线路段的长度;其中,当前待处理线路段为平滑优化线路替换为待优化线路后划分成的多个待处理线路段,历史待处理线路段为平滑优化线路替换为待优化线路前划分成的多个待处理线路段。应理解,执行S201时,划分的多个待处理线路段的长度应大于上一次划分的多个待处理线路段的长度。即,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,再次执行S201获得的待处理线路段的长度,大于上一次执行S201获得的待处理线路段的长度。
应理解,为了避免迭代次数过多的情况,在平滑优化线路不符合预设平滑条件的情况下,重复执行S201-S203内容的次数应小于或等于预设次数,若重复执行S201-S203内容的次数大于预设次数,S203中生成的平滑优化线路即使不符合预设平滑条件,也需停止平滑处理。
判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件的工作原理为:将平滑优化线路与拟合线路段的实际方差值与预设方差值进行比较;若实际方差值小于或等于预设方差值,则判断平滑优化线路符合预设平滑条件;若实际方差值大于预设方差值,则判断平滑优化线路不符合预设平滑条件。
平滑优化线路与拟合线路段的实际方差值可以采用以下公式计算得到:
其中,Eσ为实际方差值,n为拟合样本总数,F(xj)第j点平滑优化曲线方程式,f(xj)为第j点线性拟合方程式,j为样本总数中的第j个样本。
应理解,预设方差值可以与待优化线路规定的车辆运行速度相关,通车速度越高的待优化线路,其预设方差值通常越小。
在本申请实施例中,若电子设备100应用到捣固车上,在电子设备100获得符合预设平滑条件的平滑优化线路后,捣固车可以根据平滑优化线路将待优化线路进行平滑处理,以将待优化线路优化为平滑优化线路。也就是说,符合预设平滑条件的平滑优化线路数据可作为捣固车作业的数据输入之一,引导其完成线路的自动整正作业。
请参照图5,为待优化线路和平滑优化线路的示意图。图5中的实线为待优化线路,虚线为待优化线路经过平滑处理后,生成的平滑优化线路。捣固车可以以平滑优化线路为依据,将待优化线路进行平滑处理。
为了实现上述S201~S204及其可能的子步骤对应的线路平滑处理方法,本申请实施例提供一种线路平滑处理装置,请参见图6,图6为本申请实施例提供的一种线路平滑处理装置300的方框示意图,该线路平滑处理装置300包括:划分模块310、拟合处理模块320、平滑处理模块330和判断模块340。
划分模块310用于将待优化线路划分为多个待处理线路段。
拟合处理模块320用于对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段。
平滑处理模块330用于对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路。
判断模块340用于判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行上述操作,直至平滑优化线路符合预设平滑条件。
应理解,划分模块310、拟合处理模块320、平滑处理模块330和判断模块340可以协同实现上述S201~S204及其可能的子步骤。
综上,本申请提供了一种线路平滑处理方法、装置、电子设备和计算机存储介质,通过将待优化线路划分为多个待处理线路段;分别对每个待处理线路段进行拟合处理,获得每个待处理线路段对应的拟合线路段;对拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;判断平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若平滑优化线路不符合预设平滑条件,则将平滑优化线路替换为待优化线路,重复执行上述操作,直至平滑优化线路符合预设平滑条件。采用本申请的线路平滑处理方法,具有处理简单、方便、精确、高效且成本低廉等优点。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样,倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内,则本申请也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种线路平滑处理方法,其特征在于,所述方法包括:
将待优化线路划分为多个待处理线路段;
对每个所述待处理线路段进行拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段;
对所述拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;
判断所述平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若所述平滑优化线路不符合所述预设平滑条件,则将所述平滑优化线路替换为所述待优化线路,重复执行上述操作,直至所述平滑优化线路符合所述预设平滑条件;
对每个所述待处理线路段进行拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段为:
对每个所述待处理线路段进行线性拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的线性拟合线路段。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对每个所述待处理线路段进行线性拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的线性拟合线路段的步骤包括:
采用线性拟合的方法对每个所述待处理线路段进行拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,采用线性拟合方程式:f(x)i=ki*x+ei,对第i个待处理线路段进行线性拟合处理;
其中,f(x)i为第i个待处理线路段对应的拟合线路段,ki为第i个待处理线路段对应的拟合线路段的斜率,x为所述待优化线路的线路参数,ei为第i个待处理线路段对应的拟合线路段的截距。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述对所述拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路的步骤包括:
依据两条相邻的所述拟合线路段的特征值和待解曲线方程式进行平滑处理,获得所述平滑优化线路;其中,所述待解曲线方程式为三次多项式。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述依据两条相邻的所述拟合线路段的特征值和待解曲线方程式进行平滑处理,获得所述平滑优化线路的步骤包括:
将两条相邻的所述拟合线路段的特征值分别代入所述待解曲线方程式,获得第一待解曲线方程式和第二待解曲线方程式;
对所述第一待解曲线方程式和所述第二待解曲线方程式的线路参数进行一阶求导处理,分别代入两条相邻的所述拟合线路段的斜率,获得第三待解曲线方程式和第四待解曲线方程式;
依据所述第一待解曲线方程式、所述第二待解曲线方程式、所述第三待解曲线方程式和所述第四待解曲线方程式,计算得到所述待解曲线方程式的方程参数;
将所述方程参数代入所述待解曲线方程式获得平滑优化曲线方程式;
依据所述平滑优化曲线方程式获得所述平滑优化线路。
6.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述判断所述平滑优化线路是否符合预设平滑条件的步骤包括:
将所述平滑优化线路与所述拟合线路段的实际方差值与预设方差值进行比较;
若所述实际方差值小于或等于所述预设方差值,则判断所述平滑优化线路符合所述预设平滑条件;
若所述实际方差值大于所述预设方差值,则判断所述平滑优化线路不符合所述预设平滑条件。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述平滑优化线路替换为所述待优化线路之后,当前待处理线路段的长度大于历史待处理线路段的长度;其中,所述当前待处理线路段为所述平滑优化线路替换为所述待优化线路后划分成的多个待处理线路段,所述历史待处理线路段为所述平滑优化线路替换为所述待优化线路前划分成的多个待处理线路段。
8.一种线路平滑处理装置,其特征在于,所述装置包括:
划分模块,用于将待优化线路划分为多个待处理线路段;
拟合处理模块,用于对每个所述待处理线路段进行线性拟合处理,获得每个所述待处理线路段对应的拟合线路段;
平滑处理模块,用于对所述拟合线路段进行平滑处理,获得平滑优化线路;
判断模块,用于判断所述平滑优化线路是否符合预设平滑条件,若所述平滑优化线路不符合所述预设平滑条件,则将所述平滑优化线路替换为所述待优化线路,重复执行上述操作,直至所述平滑优化线路符合所述预设平滑条件。
9.一种电子设备,其特征在于,包括存储器、以及一个或多个处理器,所述存储器用于存储一个或多个程序;所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时,实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任意一项所述方法的步骤。
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101097152A (zh) * | 2006-06-30 | 2008-01-02 | 爱信艾达株式会社 | 导航装置 |
CN108279016A (zh) * | 2017-01-06 | 2018-07-13 | 北京四维图新科技股份有限公司 | Had地图的平滑处理方法和装置、导航系统及自动驾驶系统 |
CN110595475A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-20 | 中国第一汽车股份有限公司 | 循迹路径的拟合方法、装置、智能汽车和存储介质 |
CN111680114A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-09-18 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种参考轨迹平滑处理方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN111721310A (zh) * | 2019-03-22 | 2020-09-29 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 待优化导航路径的确定方法、装置、介质及电子设备 |
CN112414422A (zh) * | 2020-11-01 | 2021-02-26 | 北京航空航天大学 | 一种自动泊车的路径规划方法、装置及存储介质 |
CN112987724A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 路径优化方法、装置、机器人及存储介质 |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101097152A (zh) * | 2006-06-30 | 2008-01-02 | 爱信艾达株式会社 | 导航装置 |
CN108279016A (zh) * | 2017-01-06 | 2018-07-13 | 北京四维图新科技股份有限公司 | Had地图的平滑处理方法和装置、导航系统及自动驾驶系统 |
CN111721310A (zh) * | 2019-03-22 | 2020-09-29 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 待优化导航路径的确定方法、装置、介质及电子设备 |
CN110595475A (zh) * | 2019-08-16 | 2019-12-20 | 中国第一汽车股份有限公司 | 循迹路径的拟合方法、装置、智能汽车和存储介质 |
CN111680114A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-09-18 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种参考轨迹平滑处理方法、装置、终端设备及存储介质 |
CN112414422A (zh) * | 2020-11-01 | 2021-02-26 | 北京航空航天大学 | 一种自动泊车的路径规划方法、装置及存储介质 |
CN112987724A (zh) * | 2021-02-04 | 2021-06-18 | 京东数科海益信息科技有限公司 | 路径优化方法、装置、机器人及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
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移动机器人平滑JPS路径规划与轨迹优化方法;黄健萌等;农业机械学报;第52卷(第2期);第21-29、121页 * |
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