[发明专利]一种汽车行驶数据的生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，包括：

获取汽车在每个路段行驶的原始GPS数据以及每个路段的道路长度；

对所述原始GPS数据进行运动学片段的划分，得到多个运动学片段；

对所述多个运动学片段进行聚类分析，将所述多个运动学片段分为多种工况类型，并结合每种工况类型对应的道路速度将每种工况类型的运动学片段拟合成道路速度关于时间的函数；

根据每个路段数据中各种工况类型的运动学片段所占的比例，将路段分为多种道路状况，并计算每个路段数据中各种工况类型的运动学片段产生的位移；

将所述道路长度、所述道路状况以及所述位移输入构建的生成对抗网络进行训练，通过训练好的生成对抗网络得到各种工况类型的位置序列；

对所述位置序列中的运动学片段进行过渡处理，得到汽车在特定道路条件下的行驶数据。

2.如权利要求1所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述对所述原始GPS数据进行运动学片段的划分，具体为：

提取所述原始GPS数据中所有的极值点，根据所述极值点划分运动学片段。

3.如权利要求2所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述对所述原始GPS数据进行运动学片段的划分，得到多个运动学片段之后，还包括：

计算每个所述运动学片段的加速度，并判断是否存在异常加速度；

若存在异常加速度，则去除与所述异常加速度对应的运动学片段。

4.如权利要求1所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述对所述多个运动学片段进行聚类分析，将所述多个运动学片段分为多种工况类型，并结合每种工况类型对应的道路速度将每种工况类型的运动学片段拟合成道路速度关于时间的函数，具体包括：

采用K-means算法对所述多个运动学片段进行聚类分析，将所述多个运动学片段分为多种工况类型；其中，所述工况类型至少包括匀速行驶、超车、避让以及红绿灯；

选取每种工况类型的分类中心点以及与所述分类中心点距离最近的N个点，结合每种工况类型对应的道路速度将每种工况类型的运动学片段拟合成道路速度关于时间的函数；其中，N为正整数。

5.如权利要求1所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述根据每个路段数据中各种工况类型的运动学片段所占的比例，将路段分为多种道路状况，并计算每个路段数据中各种工况类型的运动学片段产生的位移，具体包括：

计算每个路段数据中各种工况类型的运动学片段所占的比例；

采用K-means算法根据所述比例将路段分为多种道路状况；其中，所述道路状况至少包括顺畅、缓行、拥堵以及严重拥堵；

计算每个路段数据中各种工况类型的运动学片段产生的位移。

6.如权利要求1至5中任意一项所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述生成对抗网络的训练方法，具体包括：

将所述道路长度、所述道路状况以及所述位移输入构建的生成对抗网络中的生成器，由所述生成器生成各种工况类型的初始位置序列；

将所述初始位置序列输入所述生成对抗网络中的鉴别器，由所述鉴别器判断所述初始位置序列是否符合实际驾驶情况；

根据判断结果对所述生成器和所述鉴别器进行迭代更新，直至所述鉴别器判断所述生成器生成的初始位置序列符合实际驾驶情况，则得到训练好的生成对抗网络。

7.如权利要求6所述的汽车行驶数据的生成方法，其特征在于，所述对所述位置序列中的运动学片段进行过渡处理，得到汽车在特定道路条件下的行驶数据，具体包括：

提取所述位置序列中任意两个相邻运动学片段的连接点前后的两个节点数据；

采用牛顿插值法补充所述两个节点数据之间的中间数据，以使任意两个相邻运动学片段之间平滑过渡，从而得到汽车在特定道路条件下的行驶数据。