CN114184206B - 一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法和装置 - Google Patents
一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法和装置 Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于车辆监测技术领域,具体涉及一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法和装置,该方法包括:采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。本申请提供的技术方案,不仅对最终确定的车辆的行驶轨迹路线具有更好的拟合性,得出的轨迹路线更符合实际的道路曲线,还提高了行驶路线的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明属于车辆监测技术领域,具体涉及一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法和装置。
背景技术
车辆行驶过程中,会在运行时上报很多次行驶轨迹点,理论上我们可以由这些点确定一条光滑的行驶曲线。但实际上,由于GPS定位上报轨迹点的不精确,上传的轨迹点并不能连续的连接成一条平滑的行驶轨迹曲线,这对实际车辆轨迹挖掘带来了一定的困难。
相关技术中,使用贝塞尔曲线或螺旋样条对被控对象轨迹进行平滑优化处理,这些方法所采用的平滑曲线的控制点个数会受到曲线次数限制,因此控制点选取困难,并且控制点越多,计算越复杂。而通过将轨迹进行分段平滑处理,然后将分段平滑后的曲线再次进行拼接成一条完曲线的方式虽然降低了计算的复杂度,但是这样的处理方式会使得分段得到的平滑曲线在再次拼接时会在拼接点处形成曲率不连续等问题。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法和装置,以解决现有技术中存在控制点选取困难,以及拼接点处形成曲率不连续的问题。
根据本申请实施例的第一方面,提供一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,所述方法包括:
采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,所述对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,包括:
利用预设的B样条曲线方程对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,所述方法还包括:获取所述预设的B样条曲线方程。
进一步的,所述获取所述预设的B样条曲线方程,包括:
步骤1:在每个所述实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个所述实际行驶点数据,i∈[1,n],n为所述实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个所述实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个所述实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
步骤2:令第一个所述实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个所述实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
步骤3:按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
步骤4:按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
进一步的,所述步骤1,包括:
令Ai,0、Pi和Ai,1位于同一条直线上,且Ai,0、Pi和Ai,1所在的直线平行于Pi-1和Pi+1所在的直线上/>
Ai,0和Pi所在的直线的长度与Pi和Ai,1所在的直线/>的长度、Pi-1和Pi+1所在的直线/>的长度之间的关系是:/>
进一步的,所述步骤4,包括:
按下式确定B样条基函数Bi,k(u):
上式中,ui为第i个节点,节点向量集合U={u0,u1,…,ui,…,un+k+1}。
根据本申请实施例的第二方面,提供一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的装置,所述装置包括:
采集模块,用于采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
拟合模块,用于对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,所述拟合模块,具体用于:
利用预设的B样条曲线方程对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,所述装置还包括:
获取模块,用于获取所述预设的B样条曲线方程。
进一步的,所述获取模块,包括:
虚拟模块,用于在每个所述实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个所述实际行驶点数据,i∈[1,n],n为所述实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个所述实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个所述实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
第一确定模块,用于令第一个所述实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个所述实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
第二确定模块,用于按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
第三确定模块,用于按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
进一步的,所述虚拟模块,具体用于:
令Ai,0、Pi和Ai,1位于同一条直线上,且Ai,0、Pi和Ai,1所在的直线平行于Pi-1和Pi+1所在的直线上/>
Ai,0和Pi所在的直线的长度与Pi和Ai,1所在的直线/>的长度、Pi-1和Pi+1所在的直线/>的长度之间的关系是:/>
进一步的,所述第三确定模块,还用于:
按下式确定B样条基函数Bi,k(u):
上式中,ui为第i个节点,节点向量集合U={u0,u1,…,ui,…,un+k+1}。
本发明采用以上技术方案,能够达到的有益效果包括:通过采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据,对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,不仅对最终确定的车辆的行驶轨迹路线具有更好的拟合性,得出的轨迹路线更符合实际的道路曲线,还提高了行驶路线的准确性和可靠性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法的流程图;
图2是根据一示例性实施例示出的拟合后的行驶路线的示意图;
图3是根据一示例性实施例示出的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的装置的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式,都属于本发明所保护的范围。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法的流程图,如图1所示,该方法可以但不限于用于终端中,包括以下步骤:
步骤101:采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
步骤102:对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
一些实施例中,车辆行驶过程中可以但不限于通过GPS上传行驶点数据,一般每隔30秒上传一次。
本发明实施例提供的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,通过采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据,对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,不仅对最终确定的车辆的行驶轨迹路线具有更好的拟合性,得出的轨迹路线更符合实际的道路曲线,还提高了行驶路线的准确性和可靠性。
需要说明的是,样条是指通过一组给定点集来生成平滑曲线的柔性带,此概念源于生产实践,“样条”是绘制曲线的一种绘图工具,是富有弹性的细长条。绘图时用压铁使样条通过指定的形值点(样点),并调整样条使它具有满意的形状,然后沿样条画出曲线;
基函数是一个函数的固定形式,是函数空间一组特殊的基的元素,对于函数空间中的连续函数都可以表示成一系列基函数的线性组合,在向量空间中每个向量都可以表示成基向量的线性组合;
控制点(即行驶点数据):即通过测量或计算得到的曲线或曲面上少量描述曲线或曲面集合形状的数据点。
进一步的,对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,包括:
利用预设的B样条曲线方程对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,方法还包括:
步骤100:获取预设的B样条曲线方程。
进一步的,步骤100获取预设的B样条曲线方程,包括:
步骤1001:在每个实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个实际行驶点数据,i∈[1,n],n为实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
步骤1002:令第一个实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
需要说明的是,以四个行驶点数据为一组,按照预设的B样条曲线拟合方程进行拟合后,可以得到三段B样条曲线;在增加虚拟行驶点数据后,行驶点数据总数量为3n,则可以获得3n-3条B样条曲线,且通过所有原始控制点;
步骤1003:按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
一些实施例中,h可以但不限于设置为1/6;
步骤1004:按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
进一步的,步骤1001,包括:
令Ai,0、Pi和Ai,1位于同一条直线上,且Ai,0、Pi和Ai,1所在的直线平行于Pi-1和Pi+1所在的直线上/>
Ai,0和Pi所在的直线的长度与Pi和Ai,1所在的直线/>的长度、Pi-1和Pi+1所在的直线/>的长度之间的关系是:/>
进一步的,步骤1004,包括:
按下式确定B样条基函数Bi,k(u):
上式中,ui为第i个节点,节点向量集合U={u0,u1,…,ui,…,un+k+1}。
需要说明的是,B样条的基函数通常采用上述公式(3)中的Cox-deBoor递归公式,任意k次B样条基函数可由两个相邻的k-1次B样条基函数的线性组合组成,想要得到第i个k次B样条基函数Bi,k(u)需要用到ui,ui+1,…,un+k+1共k+2个节点;
例如,令i=0、1、2、3,且本发明实施例中k=3,即选取三次B样条曲线对车辆轨迹进行平滑拟合,即k=3代入基函数公式中,整理可获得车辆的三次B样条曲线基函数为:
一些实施例中,当k=3时,将公式(3)带入公式(2)时,连续的三段拟合曲线按矩阵的形式表示为:
假设取h=1/6,则根据公式(1),将增加虚拟行驶点数据后的行驶点数据均用原始的实际行驶点数据表示,利用矩阵的形式表示所得拟合曲线方程为:
则根据公式(7)~(9),逐段进行曲线拟合,可以确定改进B样条曲线拟合方程(即预设的B样条曲线方程)所得的拟合曲线。
为进一步说明本发明实施例提供的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,本发明实施例以行驶点数据P1、P2、P3和P4为例进行说明,如图2所示:
步骤a.在P2点两侧增加行驶点数据A2,0、A2,1,使A2,0、P2、A2,1三点位于一条直线上,且平行于直线其长度满足/>
同理在P3点两侧增加行驶点数据A3,0、A3,1;
步骤b.以A2,0、P2、A2,1、A3,0、P3和A3,1为行驶点数据,按照预设的B样条曲线方程,可以得到三段B样条曲线,分别为曲线曲线/>和曲线/>由此可以证明,首段B样条曲线/>通过P2点,末端B样条曲线/>通过P3点;
步骤c.为使曲线通过首、末两点,令第一个实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;令第四个实际行驶点数据P4和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A4,0=A4,1=P4;
需要说明的是,结合实际行驶点数据个数为n,通过上述方法使控制点个数增加为3n,可以获得3n-3条B样条曲线,且通过所有原始控制点。
本发明实施例提供的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,通过采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据,对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,不仅对最终确定的车辆的行驶轨迹路线具有更好的拟合性,得出的轨迹路线更符合实际的道路曲线,还提高了行驶路线的准确性和可靠性。
为配合实现上述基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,本发明实施例提供一种车辆轨迹点生成行驶路线的装置,参照图3,该装置包括:
采集模块,用于采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
拟合模块,用于对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,拟合模块,具体用于:
利用预设的B样条曲线方程对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹。
进一步的,装置还包括:
获取模块,用于获取预设的B样条曲线方程。
进一步的,获取模块,包括:
虚拟模块,用于在每个实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个实际行驶点数据,i∈[1,n],n为实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
第一确定模块,用于令第一个实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
第二确定模块,用于按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
第三确定模块,用于按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
进一步的,虚拟模块,具体用于:
令Ai,0、Pi和Ai,1位于同一条直线上,且Ai,0、Pi和Ai,1所在的直线平行于Pi-1和Pi+1所在的直线上/>
Ai,0和Pi所在的直线的长度与Pi和Ai,1所在的直线/>的长度、Pi-1和Pi+1所在的直线/>的长度之间的关系是:/>
进一步的,第三确定模块,还用于:
按下式确定B样条基函数Bi,k(u):
上式中,ui为第i个节点,节点向量集合U={u0,u1,…,ui,…,un+k+1}。
本发明实施例提供的一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的装置,通过采集模块采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据,拟合模块对实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,不仅对最终确定的车辆的行驶轨迹路线具有更好的拟合性,得出的轨迹路线更符合实际的道路曲线,还提高了行驶路线的准确性和可靠性。
可以理解的是,上述提供的装置实施例与上述的方法实施例对应,相应的具体内容可以相互参考,在此不再赘述。
本发明实施例还提供一种可读存储介质,其上存储有可执行程序,该可执行程序被处理器执行时实现上述实施例提供的一种车辆轨迹点生成行驶路线的方法的步骤。
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和光学存储器等)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方法的制造品,该指令方法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。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的方法,其特征在于,所述方法包括:
采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹;
其中,所述对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,包括:利用预设的B样条曲线方程对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹;
其中,获取所述预设的B样条曲线方程,包括:
步骤1:在每个所述实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个所述实际行驶点数据,i∈[1,n],n为所述实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个所述实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个所述实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
步骤2:令第一个所述实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个所述实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
步骤3:按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
步骤4:按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤1,包括:
令Ai,0、Pi和Ai,1位于同一条直线上,且Ai,0、Pi和Ai,1所在的直线平行于Pi-1和Pi+1所在的直线上/>
Ai,0和Pi所在的直线的长度与Pi和Ai,1所在的直线/>的长度、Pi-1和Pi+1所在的直线/>的长度之间的关系是:/>
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述步骤4,包括:
按下式确定B样条基函数Bi,k(u):
上式中,ui为第i个节点,节点向量集合U={u0,u1,…,ui,…,un+k+1}。
4.一种基于车辆轨迹点生成行驶路线的装置,其特征在于,所述装置包括:
采集模块,用于采集车辆行驶过程中的实际行驶点数据;
拟合模块,用于对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹;
其中,所述对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹,包括:利用预设的B样条曲线方程对所述实际行驶点数据进行拟合,得到车辆行驶路线轨迹;其中,获取所述预设的B样条曲线方程,包括:
步骤1:在每个所述实际行驶点数据的两侧各增加一个虚拟行驶点数据;
其中,令Pi为第i个所述实际行驶点数据,i∈[1,n],n为所述实际行驶点数据的总数量;令Ai,0为第i个所述实际行驶点数据Pi一侧的虚拟行驶点数据,Ai,1为第i个所述实际行驶点数据Pi另一侧的虚拟行驶点数据;
步骤2:令第一个所述实际行驶点数据P1和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即A1,0=A1,1=P1;
令第n个所述实际行驶点数据Pn和其两侧的虚拟行驶点数据重叠,即An,0=An,1=Pn;
步骤3:按下式确定虚拟行驶点的坐标:
上式中,h为系数,0<h<1;
步骤4:按下式确定预设的B样条曲线方程C(u):
上式中,Bi,k(u)是第i个k次B样条基函数,u为节点;其中,k=3。
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Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102794767A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-11-28 | 江南大学 | 视觉引导的机器人关节空间b样条轨迹规划方法 |
CN103592665A (zh) * | 2013-11-15 | 2014-02-19 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 基于b样条曲线的车载终端定位轨迹拟合方法 |
CN107168305A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-09-15 | 西安交通大学 | 路口场景下基于Bezier和VFH的无人车轨迹规划方法 |
CN107436592A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-05 | 珞石(山东)智能科技有限公司 | 基于b样条的精密打磨轨迹生成方法 |
CN109933057A (zh) * | 2017-12-18 | 2019-06-25 | 中国农业机械化科学研究院 | 拖拉机自动驾驶系统的局部引导轨迹规划方法及装置 |
CN109947112A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-28 | 大连理工大学 | 两轮自平衡车直线定点运动的最优时间轨迹规划方法 |
CN110794833A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 南京理工大学 | 基于gps/bds无人驾驶地面运动模拟靶标的运动特征学习方法 |
CN110865610A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-03-06 | 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 | 一种基于机床振动抑制的刀具轨迹插值和速度规划方法 |
CN111324848A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-06-23 | 北京建筑大学 | 移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法 |
CN111813112A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-23 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车辆轨迹点确定方法、装置、车辆及存储介质 |
CN112528807A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112632450A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 一种广域空间异常轨迹识别方法、装置及可读存储介质 |
CN112659126A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 广东工业大学 | 一种基于非均匀b样条曲线的工业机器人轨迹段过渡方法 |
CN112975992A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-06-18 | 武汉瀚迈科技有限公司 | 一种误差可控的机器人轨迹同步优化方法 |
JP2021152906A (ja) * | 2020-05-14 | 2021-09-30 | 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 | 車両軌跡の予測方法、装置、機器及び記憶媒体 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20070179685A1 (en) * | 2005-09-29 | 2007-08-02 | Mark Milam | Trajectory generation using non-uniform rational B-splines |
US8606498B2 (en) * | 2007-02-16 | 2013-12-10 | Javad Gnss, Inc. | Path approximation for planar motion of a ground vehicle |
CN109141911B (zh) * | 2018-06-26 | 2019-11-26 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 无人车性能测试的控制量的获取方法和装置 |
-
2021
- 2021-12-03 CN CN202111467870.6A patent/CN114184206B/zh active Active
Patent Citations (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102794767A (zh) * | 2012-08-31 | 2012-11-28 | 江南大学 | 视觉引导的机器人关节空间b样条轨迹规划方法 |
CN103592665A (zh) * | 2013-11-15 | 2014-02-19 | 厦门雅迅网络股份有限公司 | 基于b样条曲线的车载终端定位轨迹拟合方法 |
CN107168305A (zh) * | 2017-04-01 | 2017-09-15 | 西安交通大学 | 路口场景下基于Bezier和VFH的无人车轨迹规划方法 |
CN107436592A (zh) * | 2017-07-28 | 2017-12-05 | 珞石(山东)智能科技有限公司 | 基于b样条的精密打磨轨迹生成方法 |
CN109933057A (zh) * | 2017-12-18 | 2019-06-25 | 中国农业机械化科学研究院 | 拖拉机自动驾驶系统的局部引导轨迹规划方法及装置 |
CN109947112A (zh) * | 2019-04-04 | 2019-06-28 | 大连理工大学 | 两轮自平衡车直线定点运动的最优时间轨迹规划方法 |
CN110865610A (zh) * | 2019-10-18 | 2020-03-06 | 中国工程物理研究院机械制造工艺研究所 | 一种基于机床振动抑制的刀具轨迹插值和速度规划方法 |
CN110794833A (zh) * | 2019-10-24 | 2020-02-14 | 南京理工大学 | 基于gps/bds无人驾驶地面运动模拟靶标的运动特征学习方法 |
CN111324848A (zh) * | 2020-02-17 | 2020-06-23 | 北京建筑大学 | 移动激光雷达测量系统车载轨迹数据优化方法 |
JP2021152906A (ja) * | 2020-05-14 | 2021-09-30 | 阿波▲羅▼智▲聯▼(北京)科技有限公司 | 車両軌跡の予測方法、装置、機器及び記憶媒体 |
CN111813112A (zh) * | 2020-06-30 | 2020-10-23 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车辆轨迹点确定方法、装置、车辆及存储介质 |
CN112528807A (zh) * | 2020-12-04 | 2021-03-19 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 行驶轨迹的预测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112659126A (zh) * | 2020-12-23 | 2021-04-16 | 广东工业大学 | 一种基于非均匀b样条曲线的工业机器人轨迹段过渡方法 |
CN112632450A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-04-09 | 中国电子科技集团公司电子科学研究院 | 一种广域空间异常轨迹识别方法、装置及可读存储介质 |
CN112975992A (zh) * | 2021-05-21 | 2021-06-18 | 武汉瀚迈科技有限公司 | 一种误差可控的机器人轨迹同步优化方法 |
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