CN114124104A - 一种道路定位数据压缩存储方法和终端设备 - Google Patents

一种道路定位数据压缩存储方法和终端设备 Download PDF

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沈定彬
石添华
林文山
徐德强
林文畅
张汝辉
庄进发
侯学锋
张文超
林剑健
杨财有
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Abstract

本发明公开了一种道路定位数据压缩存储方法和终端设备，所述方法包括：获取的桥梁或区间道路的起始点和终止点，将二者之间的离散定位点的经纬度坐标转换成笛卡尔平面坐标系的坐标值；将桥梁或区间道路表示多个连续线段的函数，通过优化算法进行求解，根据最大代价函数值约束，获取桥梁或区间道路的最佳分段数和分段点位置；根据道路宽度对分割的线段进行矩形扩展，获取矩形四角点的坐标，对分段点坐标以及对应矩形的四角点坐标，进行还原，得到分段点以及对应矩形的四角点的经纬度坐标；存储起始点、终止点和分段点经纬坐标值以及各分割线段对应矩形的四角点的经纬度坐标值。该方法可大大减少桥梁和区间道路的定位数据的存储量。

Description

一种道路定位数据压缩存储方法和终端设备
技术领域
本发明涉及车联网领域，尤其涉及一种道路定位数据压缩存储方法和终端设备。
背景技术
桥梁作为城市交通枢纽的主要组成部分之一，其充当着极其重要的角色，承载跨区域之间大量的车载流量。随着车载智能终端设备及ADAS等应用普及，如何更好实现车载终端定位，判断车辆是否在指定的大桥上，成为一个必不可少的攻关难点。现有车载终端硬件设备有限，按照传统存储定位数据的方法，对无线传输及硬件存储、定位精度等设备要求较高，面临成本高且操作复杂等诸多问题。
在实际项目中，需要准确判断车辆是否在指定的大桥上，或者判断目前在桥梁的什么位置。按照传统方式，需要提前获取桥梁的所有定位经纬度信息并存储在终端或者云端设备中，并且在实时应用中需要不断对数据库进行访问存储，数据量大，耗时又耗空间。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的是提供一种桥梁道路定位数据的压缩存储方法，将桥梁道路定位数据进行压缩存储于终端或云平台，并基于该数据进行车辆快速定位。
为实现上述目的，本发明提供了一种桥梁道路定位数据的压缩存储方法，包括：
获取的桥梁或区间道路的起始点和终止点，将桥梁或区间道路的起始点和终止点及二者之间的离散定位点进行坐标变换，将各定位点的经纬度坐标转换成笛卡尔平面坐标系的坐标值；
将桥梁或区间道路表示多个连续线段的函数，通过优化算法进行求解，根据最大代价函数值约束，获取桥梁或区间道路的最佳分段数和分段点位置；
根据道路宽度对分割的线段进行矩形扩展，获取矩形四角点的坐标，对分段点坐标以及对应矩形的四角点坐标，进行还原，得到分段点以及对应矩形的四角点的经纬度坐标；
存储桥梁或区间道路的起始点、终止点和分段点经纬坐标值以及各分割线段对应矩形的四角点的经纬度坐标值。
进一步的，所述桥梁或区间道路定位数据的获取是通过行进于该道路的车辆通过周期性的定位采样获取的离散数据。
进一步的，所述坐标转换为：将所述起始点、终止点之间的定位点的经纬度坐标转换到以起始点作为原点的笛卡尔平面坐标系中，以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向。
进一步的，所述坐标转换为：将所述起始点、终止点之间的定位点的经纬度坐标转换到以起始点作为坐标原点的笛卡尔平面坐标系中，以原点到终点的方向作为x轴正方向，以x轴垂直向上的方向作为y轴的正方向。
进一步的，所述分段函数表示为矩阵方程：
Figure BDA0003381187520000021
其中，
Figure BDA0003381187520000022
是示性函数,表示，当xn≤bk，值为0，当xn＞bk，值为1；yn表示各第n个定位点的y轴坐标，n表示该桥梁或区间道路中不计起始点后的定位点数；
该矩阵方程可以简单表示为：Aβ＝y。
进一步的，所述优化算法为差分进化算法。
进一步的，所述代价函数为残差平方和SSR，根据所述最大代价函数值选取分段数，其公式为：
Figure BDA0003381187520000031
其中，yi表示真实的观测值，
Figure BDA0003381187520000032
表示拟合值。
进一步的，所述矩形的存储格式为：以每个矩形的四角点的经纬度坐标值为一组数据，分行存储；所述四角点的经纬度坐标值统一按顺时针或逆时针顺序排列。
本发明还提供了以下技术方案：
一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储有道路定位数据集，所述道路定位数据集包含有道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息，所述道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息通过如上任一技术方案所述的道路定位数据压缩存储方法生成；所述处理器用于以当前定位点信息为查询条件，检索道路定位数据集，获取当前定位点所在的道路，及给出当前定位点在该道路的位置信息。
本发明实现了如下技术效果：
本发明的道路定位数据压缩存储方法可将桥梁、区间道路等道路宽度相对一致的路段的定位信息通过优化算法获取最佳分段数和分段点位置，将桥梁、区间道路通过少量的连续线段及线段对应扩展矩形四角点的坐标信息予以表示，可大大压缩道路定位数据，可大大减少对车载终端设备的存储空间的占用，及大大降低定位数据无线传输的数据量，且方便后续的车辆快速定位检索。
基于本发明的道路定位数据压缩存储方法，可大大降低对无线传输及硬件存储、定位精度等设备的要求，可降低车载终端的硬件成本，并优化操作。
附图说明
图1是桥梁或区间道路定位数据压缩方法的流程图；
图2是DE算法的流程图；
图3是桥梁或区间道路定位数据示例一；
图4是SSR/N和分段点数量的关系函数图；
图5是示例一的桥梁或区间道路定位数据经优化后的分段线段及扩展矩形示意图；
图6是桥梁或区间道路定位数据示例二；
图7是示例二的坐标变换；
图8是厦门集美大桥经优化处理后的生成的扩展矩形实例。
具体实施方式
为进一步说明各实施例，本发明提供有附图。这些附图为本发明揭露内容的一部分，其主要用以说明实施例，并可配合说明书的相关描述来解释实施例的运作原理。配合参考这些内容，本领域普通技术人员应能理解其他可能的实施方式以及本发明的优点。
现结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
如图1所示，本发明提出了一种桥梁道路定位数据的压缩存储方法，其具体实施过程包括以下步骤：
1、定位数据获取
在本实施例中，以桥梁为定位对象，桥梁的主体部分具有车道数不变、道路宽度一致等特点，适于进行定位数据的压缩；可将桥梁的主体部分的桥面简化成多各顺序连接的矩形框。当通过车载终端获取到车辆的经纬度信息，通过检索该经纬度信息所在的矩形框，并根据矩形框进行定位，可快速获得车辆在桥梁上的位置。
在本实施例中，该定位数据采用车载终端设备自行采集。
(1)终端设备
在实施例中，桥梁的定位信息通过终端设备获取。在本应用中，该终端设备，只要是市面上能够获取到当前经纬度信息的终端设备即可，其只需保证每次经过同一位置的经纬度稳定性在一个可接受的范围，比如可允许最多10米左右的偏差。
(2)数据采集
本发明需提前进行数据采集。选定桥梁的起始点和终止点，驾驶车辆沿着桥梁，按照固定车道(为保证减少误差，在行进时保持同一车道)进行数据采集，数据采集频率可采用当前终端设备所允许的最高频率。通过该方式获取该桥梁或区间道路的离散定位数据，其中的定位数据采用经纬度坐标。
通过公开的桥梁数据，可获取车道的数量及每个车道的标准宽度，通过车道数量和每个车道的标准宽度及双向车道之间的隔离宽度，可以估算桥梁的宽度。对于桥梁的主体部分(起始点到终止点)，桥梁宽度可以设置为常量。
2、数据处理
(1)定位数据的坐标转换
首先，对所获取的桥梁或区间道路的定位数据做标定，将定位点的经纬度坐标转换到以起始点作为原点的笛卡尔平面坐标系中，以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向。
通过坐标转换，可以计算出大桥上各个定位数据相对于坐标原点的坐标数据。
(2)求取最佳分段数和分段点位置
通过差分进化算法(DE算法)进行求解，根据最大代价函数值约束，获取桥梁或区间道路的最佳分段数和分段点位置。如图3所示，示例中的桥梁或区间道路的最佳分割段数为3，经差分进化算法求解得到两个最佳分段点的横坐标分别为x1和x2。
差分进化算法：
在本实施例中，可将桥梁或区间道路表示为连续的多个线段，用函数表示如下：
Figure BDA0003381187520000061
其中，b1是第一个断点、b2是第二个断点，以此类推。
对于分割的段数，由于线段之间是连续的，前一段的末端点是下一段的起始端点，进而可以将方程表示，如下：
Figure BDA0003381187520000062
通过矩阵方程进一步表示，如下：
Figure BDA0003381187520000071
其中，
Figure BDA0003381187520000072
是示性函数,表示，当xn≤bk，值为0，当xn＞bk，值为1；yn表示各第n个定位点的y轴坐标，n表示该桥梁或区间道路中不计起始点后的定位点数；
该矩阵方程可以简单表示为：Aβ＝y。
其中A，β，y分别对应上述矩阵方程的三个矩阵变量。
根据矩阵方程的β变量的求解，可以得到：
β＝(ATA)-1ATy
此时，如果β求解出来，那么残差方程可表示为：
e＝Aβ-y
则残差平方和(SSR)即为：
SSR＝eTe
或表示为：
Figure BDA0003381187520000073
其中，yi表示真实的观测值，
Figure BDA0003381187520000074
表示拟合值。
最终，以SSR作为代价函数，在最大代价函数值的约束条件下，可以确定最佳分段点数量，并通过一些优化算法求得β的最佳参数。
求上述分段函数的最优解，可用DE算法(差分进化算法，Differential EvolutionAlgorith米)进行求解。DE算法是一种高效的全局优化算法，它是基于群体的启发式搜索算法。
DE求解的基本流程图如图2所示。
通过DE算法进行仿真求解，求得各个分段点位置在给定分段点数的约束条件下，使得代价函数最小。
如图3所示，通过DE算法最终得到最佳断点位置x1，x2，使得数据在分割成3段的情况下，代价函数误差最小。
以上是在给定分段点个数约束条件下，求解得到的最优值。为了进一步提高数据分割的效率，需进一步优化结果。
在不同分段点下，SSR呈现递减现象，为了找出最合适的分割点，本发明使用平均SSR/N作为筛选标准，表示平均每个点所产生的误差，当SSR/N<3米时，对应的第一个分段点个数即为所求。其中3米是一个可变参数，表示你期望分割后的平均误差效果。如图4所示，当分段点为2时，达到要求。
3、笛卡尔坐标还原，矩形框点选取。
本发明需要对分割的线段进行矩形扩展，依据所知桥梁宽度和桥梁或区间道路所在的车道进行扩展，以保证在桥梁上行驶车辆的定位点能完全落在矩形上。如图5所示，每一段线段都生成4个坐标点，坐标宽度为桥梁宽度，如15米等。
获取到的桥梁的分段点以及对应矩形的点坐标，需要对坐标进行还原，即将笛卡尔坐标，相对于原始点坐标进行还原，得到经纬度坐标。
最终，通过以上操作，对于每一座桥，本发明只需要存储部分点坐标。如一座桥分成3段，本发明只需存储16个经纬度坐标点，就可以通过终端设备的经纬度坐标值来判断当前车辆在大桥上的大致位置。
如下所示的为三个矩形的四角点的经纬度坐标值，以每个矩形为一组数据，以文本方式分行存储，其中的四角点的经纬度坐标值统一按逆时针顺序(也可以是顺时针)进行排列：
24.582152 118.111982 24.576011 118.121467 24.576692 118.12183224.582833 118.112347
24.576043 118.121425 24.573233 118.12463 24.573851 118.12507824.576661 118.121873
24.573273 118.12459 24.561253 118.134727 24.56179 118.13525424.573811 118.125117
图8给出了厦门集美大桥经优化处理后的生成的矩形实例，通过5个矩形表示了集美大桥的主桥部分。
4、桥梁数据处理再扩展。
并非所有的数据按照以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向，都能得到数据最优解，因而，本发明进一步调整x轴和y轴的方向。
如图6所示，该数据不能较好获得数据的最优解，此时需要重新定义坐标方向。
仍以起始点作为坐标原点，以原点到终点的方向作为x’轴的正方向，以x’轴垂直向上的方向作为y’轴的正方向。因而，我们在以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向得到一组笛卡尔坐标数据之后，需要再对坐标做一次坐标转换，在平面坐标上，任意点P(x1,y1)，绕一个坐标点Q(x2,y2)旋转θ角度后,新的坐标设为(x,y)的计算公式：
x＝(x1-x2)*cos(θ)-(y1-y2)*sin(θ)+x2；
y＝(x1-x2)*sin(θ)+(y1-y2)*cos(θ)+y2；
其中，θ表示偏转角度。如图7所示。
通过坐标变换找到桥梁分段点后，进行逆旋转还原到以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向的笛卡尔坐标，最后根据经纬度与实际坐标转换得到最终的桥梁经纬度分段坐标。
本发明的道路定位数据压缩存储方法可将桥梁、区间道路等道路宽度相对一致的路段的定位信息通过优化算法获取最佳分段数和分段点位置，将桥梁、区间道路通过少量的连续线段及线段对应扩展矩形四角点的坐标信息予以表示，可大大压缩道路定位数据，可大大减少对车载终端设备的存储空间的占用及大大降低定位数据无线传输的数据量，且方便后续的车辆快速定位检索。
实施例2
实施例1中压缩存储的道路定位数据，可被用于车载的终端设备进行定位识别和显示。终端设备包括处理器和存储器。其中，存储器存储有道路定位数据集，所述道路定位数据集包含有大量桥梁、区间道路的道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息，这些道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息通过实施例1中的道路定位数据压缩存储方法生成。在进行车辆定位时，处理器以当前定位点信息为查询条件，检索道路定位数据集，获取当前定位点所在的桥梁或区间道路，及给出当前定位点在该道路的位置信息，这些信息可以用于导航、运行轨迹记录等用途。
尽管结合优选实施方案具体展示和介绍了本发明，但所属领域的技术人员应该明白，在不脱离所附权利要求书所限定的本发明的精神和范围内，在形式上和细节上可以对本发明做出各种变化，均为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，包括：
获取的桥梁或区间道路的起始点和终止点，将起始点和终止点及二者之间的离散定位点进行坐标变换，将各定位点的经纬度坐标转换成笛卡尔平面坐标系的坐标值；
将桥梁或区间道路表示多个连续线段的函数，通过优化算法进行求解，根据最大代价函数值约束，获取桥梁或区间道路的最佳分段数和分段点位置；
根据道路宽度对分割的线段进行矩形扩展，获取矩形四角点的坐标，对分段点坐标以及对应矩形的四角点坐标，进行还原，得到分段点以及对应矩形的四角点的经纬度坐标；
存储桥梁或区间道路的起始点、终止点和分段点经纬坐标值以及各分割线段对应矩形的四角点的经纬度坐标值。
2.如权利要求1所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述桥梁或区间道路定位数据的获取是通过行进于该道路的车辆通过周期性的定位采样获取的离散数据。
3.如权利要求1所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述坐标转换为：将所述起始点、终止点之间的定位点的经纬度坐标转换到以起始点作为原点的笛卡尔平面坐标系中，以东经方向作为x轴正方向，北纬作为y轴正方向。
4.如权利要求1所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述坐标转换为：将所述起始点、终止点之间的定位点的经纬度坐标转换到以起始点作为坐标原点的笛卡尔平面坐标系中，以原点到终点的方向作为x轴正方向，以x轴垂直向上的方向作为y轴的正方向。
5.如权利要求1所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述分段函数表示为矩阵方程：
Figure FDA0003381187510000021
其中，
Figure FDA0003381187510000022
是示性函数,表示，当xn≤bk，值为0，当xn＞bk，值为1；yn表示各第n个定位点的y轴坐标，n表示该桥梁或区间道路中不计起始点后的定位点数；
该矩阵方程可以简单表示为：Aβ＝y。
6.如权利要求5所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述优化算法为差分进化算法。
7.如权利要求5所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述代价函数为残差平方和SSR，根据所述最大代价函数值选取分段数，其公式为：
Figure FDA0003381187510000023
其中，yi表示真实的观测值，
Figure FDA0003381187510000024
表示拟合值。
8.如权利要求1所述的道路定位数据压缩存储方法，其特征在于，所述矩形的存储格式为：以每个矩形的四角点的经纬度坐标值为一组数据，分行存储；所述四角点的经纬度坐标值统一按顺时针或逆时针顺序排列。
9.一种终端设备，包括处理器和存储器，其特征在于，所述存储器存储有道路定位数据集，所述道路定位数据集包含有道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息，所述道路起始点、终止点、分段点和矩形四角点坐标信息通过如权利要求1-7任一项所述的道路定位数据压缩存储方法生成；所述处理器用于以当前定位点信息为查询条件，检索道路定位数据集，获取当前定位点所在的道路，及给出当前定位点在该道路的位置信息。
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