CN116534086A - 一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统，包括：获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。本发明中的列车行驶事件判断方法对车辆改造很小，也无需线路设备和其他基础设置改造，并且能够满足实时判断要求。

Description

一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，更具体的，涉及一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统。

背景技术

随着城市交通网络的日益发展，城市轨道交通作为一种方便快捷且运量较大的公共交通方式，获得越来越多的城市的青睐，国内一线城市和省会城市均有建设城市轨道交通系统，但是常规的城市轨道交通系统（地铁）投资成本巨大，对于大多数二三线城市，无法承受其高昂的投资成本。所以一种适用与二三线城市，具备中低运量，且行驶在路面上的城市轨道交通系统逐渐发展起来。这类中低运量的城市轨道交通系统在具体实现上又可分为：采用实体轨道和采用数字虚拟轨道，以及使用专有路权和使用混合路权等不同形式。

无论采用何种技术路线，此类中低运量轨道交通系统都需要有一套完整的车辆行驶定位和追踪系统，来时刻保证对车辆行驶位置，行驶事件（到达起点站，到站，离站，接近站台），是否超速，是否到站晚点等信息的实时监控，上述行车定位和事件追踪信息对于车辆运行计划的安排与调整，以及向车站候车乘客提供必要的信息服务都非常重要。

同时，由于此类的中低运量的轨道交通系统，其投资成本远低于传统地铁，所以车辆行驶状态的实时监控和行驶事件追踪，不宜采用传统地铁的模式，需要技术实现成本和工程实施成本均较低的方案来实现。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统。

本发明第一方面提供了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，包括：

获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。

本方案中，获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记，具体为：

获取线路的基本信息，包括路线总长度、每个站点的位置及站点之间的区间长度；

对线路上的站点采用站序进行标记，车辆当前位置所在区间采用（当前站序，下一站序）进行标记；

将车辆行驶的路线划分为正线和非正线，所述正线为起点站到终点站的路段，所述非正线为停车场站或车辆段到起点站的路段；

将非正线到正线的路段列为初始区间（0,1），车辆每一次到站后，则改变车辆所在区间标记为（当前站序+1，下一站序+1）。

本方案中，获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，具体为：

车辆启动后获取自身GPS坐标数据，并通过无线通信进行传输，根据所述GPS坐标数据判断车辆所在停车场或车辆段，获取车辆起点及行驶方向；

赋予车辆所在区间标记，将车辆所在初始区间记为（0,1），并根据车辆的到站情况对区间标记进行更新。

本方案中，所述的与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪，具体为：

根据车辆所在区间标记实现车辆的初步粗定位，在粗定位结束后实时获取车辆上报的GPS坐标数据，根据所述区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性；

当所述GPS坐标数据有效时，则将时间戳与GPS坐标数据进行匹配构建时序序列，并将所述时序序列进行存储；

车辆在当前区间行驶过程中，根据区间标记建立与当前站序站点及下一站序站点的无线通信会话，并获取各站序站点对应的通信信号，对所述通信信号进行预处理，获取各站序站点对应通信信号的信号强度；

根据不同区间标记中不同位置采样的各站序站点对应通信信号的信号强度建立位置信号数据库，将车辆当前时间戳获取的各站序站点对应通信信号的信号强度与所述位置信号数据库中的数据进行对比；

计算车辆当前时间戳对应的信号强度矢量与数据库中各矢量的马氏距离，根据所述马氏距离获取符合预设标准的数据，构建数据集；

通过粒子群算法优化WKNN模型，并通过迭代训练后生成车辆定位追踪模型，将所述数据集导入所述车辆定位追踪模型，获取当前时间戳的定位信息，将所述定位信息与当前时间戳的GPS坐标数据进行融合获取最终定位信息；

通过存储的时序序列训练门控循环单元，当所述GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿。

本方案中，计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件，具体为：

获取车辆所在区间后，通过欧式距离计算公式获取车辆距离所在区间标记中下一站序站点的直线距离；

若所述直线距离大于预设距离阈值且车速为0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断产生车辆到站事件，判断车辆到站后即改变车辆所在区间标记；

计算车辆与车辆所在区间的上一站序站点之间的直线距离，如果直线距离大于预设距离阈值且车速大于0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断车辆离站事件。

本方案中，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件，具体为：

根据预设时间间隔基于GPS坐标数据计算车辆行驶距离，将各时间间隔对应的车辆行驶距离进行累加，获取车辆在当前区间内的行驶距离，当车辆到站后，区间行驶距离归为0；

根据区间标记提取车辆当前所在区间的区间长度，获取所述区间长度与车辆所在区间的行驶距离的距离偏差；

将所述距离偏差与预设距离阈值进行对比，若小于或等于，则判断车辆接近站台事件，并根据距离下一站点的距离进行验证；

获取车辆在当前时间戳的区间行驶距离，通过所述区间行驶距离及线路上的限速区间路段判断车辆是否处于超速状态。

本发明第二方面还提供了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序，所述一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。

本发明公开了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法及系统，包括：获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。本发明中的列车行驶事件判断方法对车辆改造很小，也无需线路设备和其他基础设置改造，即使是车辆行驶途中，遇到GPS数据中断的情况，也不会影响对车辆位置的追踪和判断。

附图说明

图1示出了本发明一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法的流程图；

图2示出了本发明列车沿线路行驶的示意图；

图3示出了本发明进行车辆定位追踪的方法流程图；

图4示出了本发明判断车辆接近站台事件的方法流程图；

图5示出了本发明一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统的框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是，本发明还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本发明的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

图1示出了本发明一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法的流程图。

如图1所示，本发明第一方面提供了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，包括：

S102，获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

S104，获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

S106，计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

S108，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。

需要说明的是，获取线路的基本信息，包括路线总长度、每个站点的位置及相邻两个站点之间的区间长度，每个站点的位置取车站中心GPS坐标；对线路上的站点采用站序进行标记，车辆当前位置所在区间采用（当前站序，下一站序）进行标记；车辆行驶分为上行、下行两个行驶方向，将车辆行驶的路线划分为正线和非正线，所述正线为起点站到终点站的路段，所述非正线为停车场站或车辆段到起点站的路段；将线路，车站，车辆行驶，车辆到站，离站等相关行车事件进行抽象和建模，示意图如图2所示。将非正线到正线的路段列为初始区间（0,1），车辆每一次到站后，则改变车辆所在区间标记为（当前站序+1，下一站序+1），例如：从（0,1）改变为（1,2），表示车辆到达第一个站（始发站）。

需要说明的是，行驶列车安装简单的GPS设备（每秒上报车辆GPS坐标和当前车速），如精度要求更高，可安装差分GPS设备以提高GPS数据精度，车辆启动后获取自身GPS坐标数据，并通过无线通信进行传输，根据所述GPS坐标数据判断车辆所在停车场或车辆段，获取车辆起点及行驶方向；赋予车辆所在区间标记，将车辆所在初始区间记为（0,1），并根据车辆的到站情况对区间标记进行更新。

图3示出了本发明进行车辆定位追踪的方法流程图。

根据本发明实施例，所述的与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪，具体为：

S302，根据车辆所在区间标记实现车辆的初步粗定位，在粗定位结束后实时获取车辆上报的GPS坐标数据，根据所述区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性；

S304，当所述GPS坐标数据有效时，则将时间戳与GPS坐标数据进行匹配构建时序序列，并将所述时序序列进行存储；

S306，车辆在当前区间行驶过程中，根据区间标记建立与当前站序站点及下一站序站点的无线通信会话，并获取各站序站点对应的通信信号，对所述通信信号进行预处理，获取各站序站点对应通信信号的信号强度；

S308，根据不同区间标记中不同位置采样的各站序站点对应通信信号的信号强度建立位置信号数据库，将车辆当前时间戳获取的各站序站点对应通信信号的信号强度与所述位置信号数据库中的数据进行对比；

S310，计算车辆当前时间戳对应的信号强度矢量与数据库中各矢量的马氏距离，根据所述马氏距离获取符合预设标准的数据，构建数据集；

S312，通过粒子群算法优化WKNN模型，并通过迭代训练后生成车辆定位追踪模型，将所述数据集导入所述车辆定位追踪模型，获取当前时间戳的定位信息，将所述定位信息与当前时间戳的GPS坐标数据进行融合获取最终定位信息；

S314，通过存储的时序序列训练门控循环单元，当所述GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿。

需要说明的是，根据区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性，通过区间标记为获取当前区间内GPS坐标数据变化范围，获取当前时间戳的GPS坐标数据，若当前时间戳的GPS坐标数据不在所述变化范围内或者与上一时间戳的GPS坐标数据偏差大于预设偏差阈值，则证明当前GPS坐标数据无效，将当前站序站点的GPS坐标数据作为每个区间标记的初始坐标。

基于粒子群算法优化WKNN模型构建车辆定位追踪模型，根据WKNN模型中的邻居K值设置粒子种群，并初始化粒子参数，包括粒子群算法的最大迭代次数、种群规模、加速系数及惯性权重等，并设置初始位置及速度；根据马氏距离确定坐标权重，基于所述坐标权重及获取的数据集构建适应度函数，其中适应度函数为/>，其中/>， 表示当前时间戳对应的信号强度矢量r与数据库矢量i的马氏距离，/>表示数据库矢量i对应的GPS数据坐标，K表示数据集中数据量，根据不断更新粒子个体最优和全局最优进行粒子的位置寻优，当更替得到的最优位置则停止寻优过程，根据粒子的最优位置确定WKNN模型的参数。

当GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿，通过提取时序序列中定位数据的时序特征，对门控循环单元进行训练，例如当GPS坐标数据的有效性不符合预设标准时，则将门控循环单元的输出对当前时间戳的GPS坐标数据进行误差补偿，另外设置另一门控循环单元，将门控循环单元的输出及当前时间戳的GPS坐标数据以及通信定位信息输入另一门控循环单元，获取整个模型的当前误差，基于历史误差及历史补偿量进行修正。

需要说明的是，获取车辆所在区间后，通过欧式距离计算公式获取车辆距离所在区间标记中下一站序站点的直线距离；若所述直线距离大于预设距离阈值且车速为0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断产生车辆到站事件，判断车辆到站后即改变车辆所在区间标记，例如：初始车辆所在区间为（0,1），当车辆距点1的距离<30米且车速等于0，状态维持3秒，判断车辆到达始发站，并改变车辆所在区间为（1,2）。计算车辆与车辆所在区间的上一站序站点之间的直线距离，如果直线距离大于预设距离阈值且车速大于0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断车辆离站事件，例如：如果直线距离>30米且车速大于0，该状态保持超过3s，则判断车辆离站。图4示出了本发明判断车辆接近站台事件的方法流程图。

根据本发明实施例，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件，具体为：

S402，根据预设时间间隔基于GPS坐标数据计算车辆行驶距离，将各时间间隔对应的车辆行驶距离进行累加，获取车辆在当前区间内的行驶距离，当车辆到站后，区间行驶距离归为0；

S404，根据区间标记提取车辆当前所在区间的区间长度，获取所述区间长度与车辆所在区间的行驶距离的距离偏差；

S406，将所述距离偏差与预设距离阈值进行对比，若小于或等于，则判断车辆接近站台事件，并根据距离下一站点的距离进行验证；

S408，获取车辆在当前时间戳的区间行驶距离，通过所述区间行驶距离及线路上的限速区间路段判断车辆是否处于超速状态。

需要说明的是，采用微积分分段计算思想，车辆到站后，区间行驶距离归0，之后基于根据GPS设备上报的GPS坐标数据，根据预设时间间隔计算一次车辆行驶距离。根据分段累加的方法能够计算出车辆沿任意曲线行驶的距离。计算中产生的所有累计误差在车辆到站后将归0，能够分段消除累积误差，对于区间分段累加产生的误差通过训练门控循环单元进行误差补偿。

在上述的车辆定位和判断方法中，如果遇到短时间内，因为各种原因车辆丢失并无法上报GPS信号，只要丢失GPS信号的时间不跨越车辆行驶的区间（连续两个站点），这样当车辆再次上线上报GPS坐标时，系统仍可以近似计算出车辆自上一站点行驶的距离，近似计算的距离差仅为从丢失GPS信号开始至重新获得GPS信号止，实际线路（不规则曲线）与两点直线距离的差。同时对于按照固定线路行驶的运营车辆来说，仍可以正确判断后续车辆到站事件，不会对运营车辆的追踪和监控带来影响。

根据本发明实施例，根据车辆定位追踪及行驶事件的历史误差，设置误差补偿数据库，具体为：

根据车辆GPS坐标数据的有效性判断结果及通信会话信号强度对各区间标记中各位置进行标记，分别生成对应的标记标签；

将不同标记标签下对应的历史GPS坐标数据及历史通信会话定位数据分别进行聚类分析，获取各标记位置历史GPS坐标数据及历史通信会话定位数据的平均偏差；

构建误差补偿数据库，将所述平均偏差存入所述误差补偿数据库中，并根据平均偏差设置补偿信息，当车辆行驶到标记位置前预设距离，则根据实时最终定位信息进行检索，获取标记位置对应的补偿信息；

根据所述补偿信息进行标记位置的定位误差补偿，另外，根据各标记位置中历史GPS坐标数据及历史通信会话定位数据与同一时间戳的最终定位信息进行对比，获取历史GPS坐标数据及历史通信会话定位数据的定位偏差率；

通过所述定位偏差率设置权重信息，基于所述权重信息进行当前时间戳的通信会话定位信息与GPS坐标数据的融合，生成最终定位信息。

图5示出了本发明一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统的框图。

本发明第二方面还提供了一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统5，该系统包括：存储器51、处理器52，所述存储器中包括一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序，所述一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件。

需要说明的是， 获取线路的基本信息，包括路线总长度、每个站点的位置及相邻两个站点之间的区间长度，每个站点的位置取车站中心GPS坐标；对线路上的站点采用站序进行标记，车辆当前位置所在区间采用（当前站序，下一站序）进行标记；车辆行驶分为上行、下行两个行驶方向，将车辆行驶的路线划分为正线和非正线，所述正线为起点站到终点站的路段，所述非正线为停车场站或车辆段到起点站的路段；将非正线到正线的路段列为初始区间（0,1），车辆每一次到站后，则改变车辆所在区间标记为（当前站序+1，下一站序+1），例如：从（0,1）改变为（1,2），表示车辆到达第一个站（始发站）。

需要说明的是，行驶列车安装简单的GPS设备（每秒上报车辆GPS坐标和当前车速），如精度要求更高，可安装差分GPS设备以提高GPS数据精度，车辆启动后获取自身GPS坐标数据，并通过无线通信进行传输，根据所述GPS坐标数据判断车辆所在停车场或车辆段，获取车辆起点及行驶方向；赋予车辆所在区间标记，将车辆所在初始区间记为（0,1），并根据车辆的到站情况对区间标记进行更新。

根据本发明实施例，所述的与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪，具体为：

根据车辆所在区间标记实现车辆的初步粗定位，在粗定位结束后实时获取车辆上报的GPS坐标数据，根据所述区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性；

当所述GPS坐标数据有效时，则将时间戳与GPS坐标数据进行匹配构建时序序列，并将所述时序序列进行存储；

车辆在当前区间行驶过程中，根据区间标记建立与当前站序站点及下一站序站点的无线通信会话，并获取各站序站点对应的通信信号，对所述通信信号进行预处理，获取各站序站点对应通信信号的信号强度；

根据不同区间标记中不同位置采样的各站序站点对应通信信号的信号强度建立位置信号数据库，将车辆当前时间戳获取的各站序站点对应通信信号的信号强度与所述位置信号数据库中的数据进行对比；

计算车辆当前时间戳对应的信号强度矢量与数据库中各矢量的马氏距离，根据所述马氏距离获取符合预设标准的数据，构建数据集；

通过粒子群算法优化WKNN模型，并通过迭代训练后生成车辆定位追踪模型，将所述数据集导入所述车辆定位追踪模型，获取当前时间戳的定位信息，将所述定位信息与当前时间戳的GPS坐标数据进行融合获取最终定位信息；

通过存储的时序序列训练门控循环单元，当所述GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿。

需要说明的是，根据区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性，通过区间标记为获取当前区间内GPS坐标数据变化范围，获取当前时间戳的GPS坐标数据，若当前时间戳的GPS坐标数据不在所述变化范围内或者与上一时间戳的GPS坐标数据偏差大于预设偏差阈值，则证明当前GPS坐标数据无效，将当前站序站点的GPS坐标数据作为每个区间标记的初始坐标。

基于粒子群算法优化WKNN模型构建车辆定位追踪模型，根据WKNN模型中的邻居K值设置粒子种群，并初始化粒子参数，包括粒子群算法的最大迭代次数、种群规模、加速系数及惯性权重等，并设置初始位置及速度；根据马氏距离确定坐标权重，基于所述坐标权重及获取的数据集构建适应度函数，其中适应度函数为/>，其中，/>表示当前时间戳对应的信号强度矢量r与数据库矢量i的马氏距离，/>表示数据库矢量i对应的GPS数据坐标，K表示数据集中数据量，根据不断更新粒子个体最优和全局最优进行粒子的位置寻优，当更替得到的最优位置则停止寻优过程，根据粒子的最优位置确定WKNN模型的参数。当GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿，例如当GPS坐标数据的有效性不符合预设标准时，则将门控循环单元的输出对当前时间戳的GPS坐标数据进行误差补偿，另外设置另一门控循环单元，将门控循环单元的输出及当前时间戳的GPS坐标数据以及通信定位信息输入另一门控循环单元，获取整个模型的当前误差，基于历史误差及历史补偿量进行修正。需要说明的是，获取车辆所在区间后，通过欧式距离计算公式获取车辆距离所在区间标记中下一站序站点的直线距离；若所述直线距离大于预设距离阈值且车速为0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断产生车辆到站事件，判断车辆到站后即改变车辆所在区间标记，例如：初始车辆所在区间为（0,1），当车辆距点1的距离<30米且车速等于0，状态维持3秒，判断车辆到达始发站，并改变车辆所在区间为（1,2）。计算车辆与车辆所在区间的上一站序站点之间的直线距离，如果直线距离大于预设距离阈值且车速大于0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断车辆离站事件，例如：如果直线距离>30米且车速大于0，该状态保持超过3s，则判断车辆离站。根据本发明实施例，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件，具体为：

根据预设时间间隔基于GPS坐标数据计算车辆行驶距离，将各时间间隔对应的车辆行驶距离进行累加，获取车辆在当前区间内的行驶距离，当车辆到站后，区间行驶距离归为0；

根据区间标记提取车辆当前所在区间的区间长度，获取所述区间长度与车辆所在区间的行驶距离的距离偏差；

将所述距离偏差与预设距离阈值进行对比，若小于或等于，则判断车辆接近站台事件，并根据距离下一站点的距离进行验证；

获取车辆在当前时间戳的区间行驶距离，通过所述区间行驶距离及线路上的限速区间路段判断车辆是否处于超速状态。

需要说明的是，采用微积分分段计算思想，车辆到站后，区间行驶距离归0，之后基于根据GPS设备上报的GPS坐标数据，根据预设时间间隔计算一次车辆行驶距离。根据分段累加的方法能够计算出车辆沿任意曲线行驶的距离。计算中产生的所有累计误差在车辆到站后将归0，能够分段消除累积误差，对于区间分段累加产生的误差通过训练门控循环单元进行误差补偿。本发明第三方面还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序，所述一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法的步骤。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。

上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，也可以分布到多个网络单元上；可以根据实际的需要选择其中的部分或全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中；上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

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 (8)

1.一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件；

所述与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪，具体为：

根据车辆所在区间标记实现车辆的初步粗定位，在粗定位结束后实时获取车辆上报的GPS坐标数据，根据所述区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性；

当所述GPS坐标数据有效时，则将时间戳与GPS坐标数据进行匹配构建时序序列，并将所述时序序列进行存储；

车辆在当前区间行驶过程中，根据区间标记建立与当前站序站点及下一站序站点的无线通信会话，并获取各站序站点对应的通信信号，对所述通信信号进行预处理，获取各站序站点对应通信信号的信号强度；

根据不同区间标记中不同位置采样的各站序站点对应通信信号的信号强度建立位置信号数据库，将车辆当前时间戳获取的各站序站点对应通信信号的信号强度与所述位置信号数据库中的数据进行对比；

计算车辆当前时间戳对应的信号强度矢量与数据库中各矢量的马氏距离，根据所述马氏距离获取符合预设标准的数据，构建数据集；

通过粒子群算法优化WKNN模型，并通过迭代训练后生成车辆定位追踪模型，将所述数据集导入所述车辆定位追踪模型，获取当前时间戳的定位信息，将所述定位信息与当前时间戳的GPS坐标数据进行融合获取最终定位信息；

通过存储的时序序列训练门控循环单元，当所述GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿。

2.根据权利要求1所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，其特征在于，获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记，具体为：

获取线路的基本信息，包括路线总长度、每个站点的位置及站点之间的区间长度；

对线路上的站点采用站序进行标记，车辆当前位置所在区间采用（当前站序，下一站序）进行标记；

将车辆行驶的路线划分为正线和非正线，所述正线为起点站到终点站的路段，所述非正线为停车场站或车辆段到起点站的路段；

将非正线到正线的路段列为初始区间（0,1），车辆每一次到站后，则改变车辆所在区间标记为（当前站序+1，下一站序+1）。

3.根据权利要求1所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，其特征在于，获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，具体为：

车辆启动后获取自身GPS坐标数据，并通过无线通信进行传输，根据所述GPS坐标数据判断车辆所在停车场或车辆段，获取车辆起点及行驶方向；

赋予车辆所在区间标记，将车辆所在初始区间记为（0,1），并根据车辆的到站情况对区间标记进行更新。

4.根据权利要求1所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，其特征在于，计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件，具体为：

获取车辆所在区间后，通过欧式距离计算公式获取车辆距离所在区间标记中下一站序站点的直线距离；

若所述直线距离大于预设距离阈值且车速为0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断产生车辆到站事件，判断车辆到站后即改变车辆所在区间标记；

计算车辆与车辆所在区间的上一站序站点之间的直线距离，如果直线距离大于预设距离阈值且车速大于0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断车辆离站事件。

5.根据权利要求1所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法，其特征在于，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件，具体为：

根据预设时间间隔基于GPS坐标数据计算车辆行驶距离，将各时间间隔对应的车辆行驶距离进行累加，获取车辆在当前区间内的行驶距离，当车辆到站后，区间行驶距离归为0；

根据区间标记提取车辆当前所在区间的区间长度，获取所述区间长度与车辆所在区间的行驶距离的距离偏差；

将所述距离偏差与预设距离阈值进行对比，若小于或等于，则判断车辆接近站台事件，并根据距离下一站点的距离进行验证；

获取车辆在当前时间戳的区间行驶距离，通过所述区间行驶距离及线路上的限速区间路段判断车辆是否处于超速状态。

6.一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序，所述一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

获取路线的基本信息，对路线上的车站采用站序进行标记；

获取车辆GPS坐标数据及当前车速，判断车辆所在起点以及行驶方向，赋予车辆所在区间标记，与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪；

计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件；

获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件；

所述与站点建立通信会话，结合GPS坐标数据进行车辆定位追踪，具体为：

根据车辆所在区间标记实现车辆的初步粗定位，在粗定位结束后实时获取车辆上报的GPS坐标数据，根据所述区间标记及上一时间戳的GPS坐标数据判断当前时间戳GPS坐标数据的有效性；

当所述GPS坐标数据有效时，则将时间戳与GPS坐标数据进行匹配构建时序序列，并将所述时序序列进行存储；

车辆在当前区间行驶过程中，根据区间标记建立与当前站序站点及下一站序站点的无线通信会话，并获取各站序站点对应的通信信号，对所述通信信号进行预处理，获取各站序站点对应通信信号的信号强度；

根据不同区间标记中不同位置采样的各站序站点对应通信信号的信号强度建立位置信号数据库，将车辆当前时间戳获取的各站序站点对应通信信号的信号强度与所述位置信号数据库中的数据进行对比；

计算车辆当前时间戳对应的信号强度矢量与数据库中各矢量的马氏距离，根据所述马氏距离获取符合预设标准的数据，构建数据集；

通过粒子群算法优化WKNN模型，并通过迭代训练后生成车辆定位追踪模型，将所述数据集导入所述车辆定位追踪模型，获取当前时间戳的定位信息，将所述定位信息与当前时间戳的GPS坐标数据进行融合获取最终定位信息；

通过存储的时序序列训练门控循环单元，当所述GPS坐标数据的有效性或者各站序站点对应通信信号的信号强度不符合预设标准时，则通过门控循环单元对不符合预设标准的数据进行误差补偿。

7.根据权利要求6所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统，其特征在于，计算车辆与当前站序站点距离与下一站序站点距离，获取车辆站点的直线距离，判断车辆到站与离站事件，具体为：

获取车辆所在区间后，通过欧式距离计算公式获取车辆距离所在区间标记中下一站序站点的直线距离；

若所述直线距离大于预设距离阈值且车速为0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断产生车辆到站事件，判断车辆到站后即改变车辆所在区间标记；

计算车辆与车辆所在区间的上一站序站点之间的直线距离，如果直线距离大于预设距离阈值且车速大于0，当前车辆状态持续时间大于预设时间阈值，则判断车辆离站事件。

8.根据权利要求6所述的一种轨交系统的车辆定位追踪和行驶事件判断系统，其特征在于，获取车辆在当前区间内的行驶距离以及距下一站点的距离，判断车辆接近站台事件，具体为：

根据预设时间间隔基于GPS坐标数据计算车辆行驶距离，将各时间间隔对应的车辆行驶距离进行累加，获取车辆在当前区间内的行驶距离，当车辆到站后，区间行驶距离归为0；

根据区间标记提取车辆当前所在区间的区间长度，获取所述区间长度与车辆所在区间的行驶距离的距离偏差；

将所述距离偏差与预设距离阈值进行对比，若小于或等于，则判断车辆接近站台事件，并根据距离下一站点的距离进行验证；

获取车辆在当前时间戳的区间行驶距离，通过所述区间行驶距离及线路上的限速区间路段判断车辆是否处于超速状态。