一种有轨电车定位偏离智能校准方法

专利主权项内容

1.一种有轨电车定位偏离智能校准方法，其特征在于，所述方法包括：获取有轨电车在每个采样时刻下的电车定位点和电车速度；根据相邻采样时刻之间的电车速度、采样时间间隔与对应的电车定位点之间距离的匹配情况，以及每个电车定位点与有轨电车轨道的距离，得到每个电车定位点的干扰可能性；根据所述干扰可能性，结合每个电车定位点与其时序相邻的电车定位点之间的运动状态连续情况，以及每个电车定位点的运动趋势偏离情况，得到每个电车定位点的异常可能性；根据每个电车定位点与时序相邻的各个电车定位点之间的异常可能性的相似程度，以及每个电车定位点的时序相邻的各个电车定位点之间的关联性，得到每个电车定位点的最终异常程度；根据所述最终异常程度，结合DP轨迹压缩算法进行电车定位偏离校准；所述干扰可能性的获取方法包括：将每个电车定位点与有轨电车轨道之间的最小距离，作为每个电车定位点的轨道偏差距离；将每个电车定位点的上个采样时刻的电车定位点，作为每个电车定位点的对比定位点；将每个电车定位点的电车速度与对应的对比定位点的电车速度之间的均值，作为每个电车定位点的参考平均速度；将每个电车定位点与对应的对比定位点之间的欧氏距离，作为每个电车定位点的参考变化距离；根据所述轨道偏差距离、所述参考平均速度、所述参考变化距离以及相邻采样时刻之间的时间间隔，构建干扰可能性计算模型；根据所述干扰可能性计算模型，得到每个电车定位点的干扰可能性；所述根据所述最终异常程度，结合DP轨迹压缩算法进行电车定位偏离校准的方法包括：获取DP轨迹压缩过程中每个电车定位点的初始轨迹损失值；将所述初始轨迹损失值与所述最终异常程度的乘积，作为DP轨迹压缩过程中每个电车定位点的修正轨迹损失值，根据每个电车定位点的修正轨迹损失值和DP轨迹压缩算法的预设损失阈值进行DP轨迹压缩，得到修正路径数据；根据所述修正路径数据进行电车定位偏离校准；所述干扰可能性计算模型包括：其中，为第/>个电车定位点的干扰可能性，/>为第/>个电车定位点的轨道偏差距离，为第/>个电车定位点的参考平均速度，/>为相邻采样时刻之间的时间间隔，/>为第/>个电车定位点的参考变化距离。