[发明专利]一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法以及系统

权利要求书

1.一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法，其特征在于：包括：

步骤1、运用Lindenmayer系统构建车辆轨迹重建的数学模型；

步骤2、在车辆轨迹重建的数学模型基础上，用递归方式生成车辆轨迹空间，所述车辆轨迹空间为车辆轨迹集；

步骤3、用编辑距离计算车辆轨迹之间的相似度，并在给定阈值情况下对车辆轨迹空间进行压缩，即将高度相似的车辆轨迹归纳为一类。

2.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法，其特征在于：所述数学模型包括字母集、参数字母集、规则产生集和公理集；

所述字母集包括交通道路路网上的卡口点和车辆行驶方向，所述卡口点用来标记车辆所处的位置，所述车辆行驶方向为车辆离开最近卡口点时的行驶方向；

所述参数字母集由卡口点变量组成，用来表示车辆在行驶过程中卡口点的变化；

所述规则产生集包括多个定义的规则产生式，每一条所述规则产生式用来表示当前时刻车辆从某个卡口点开始行驶设定距离后，继续向选定好的方向行驶设定时间后记录下前后所经历过的卡口点；

所述公理集指的是车辆轨迹初始时刻所处的卡口点或位置。

3.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法，其特征在于：所述步骤2进一步具体为：

在车辆轨迹重建的数学模型基础上，生成由卡口点和行驶方向交替组成符号串序列的集合，用它来表示交通道路路网上所有车辆轨迹集，其每一条语句代表一条车辆轨迹；即：

(1)在初始时刻，初始符号为该形式化语言的一条初始语句；

(2)给定一条语句，其包含了多个符号，运用规则产生式，车辆经过设定时间行驶后产生另外一条车辆轨迹，它也是一条语句；

(3)由(2)生成的语句连接起来形成一个生成链，用它表示一条车辆轨迹；

(4)所有生成链构成了车辆轨迹集；

所述车辆轨迹空间即为为车辆轨迹集。

4.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法，其特征在于：所述编辑距离为：从一个字符串转成另外一个字符串最少需要进行多少次数的字符的修改、字符的添加或字符的删除，这三种操作次数的总和即定义为两个字符串的编辑距离。

5.根据权利要求4所述的一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩方法，其特征在于：所述步骤3进一步具体为：先为每一对车辆轨迹建立一个关系矩阵，该关系矩阵的每个元素用编辑距离来度量，如果这对车辆轨迹中卡口点一样，则编辑距离不会增加的；如果这一对车辆轨迹中有两个车辆轨迹行行驶方向是一样的，那么除非是从同一个卡口点出发，否则编辑距离增加一个单位；除此之外，均要增加编辑距离；用编辑距离计算车辆轨迹之间的相似度，若相似度大于等于给定阈值则对车辆轨迹空间进行压缩，即将高度相似的车辆轨迹归纳为一类；若相似度小于给定阈值，则不处理。

6.一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩系统，其特征在于：包括：

构建模型模块，运用Lindenmayer系统构建车辆轨迹重建的数学模型；

轨迹空间模块，在车辆轨迹重建的数学模型基础上，用递归方式生成车辆轨迹空间，所述车辆轨迹空间为车辆轨迹集；

压缩模块，用编辑距离计算车辆轨迹之间的相似度，并在给定阈值情况下对车辆轨迹空间进行压缩，即将高度相似的车辆轨迹归纳为一类。

7.根据权利要求6所述的一种车辆轨迹重构的数学模型与压缩系统，其特征在于：

所述数学模型包括字母集、参数字母集、规则产生集和公理集；

所述字母集包括交通道路路网上的卡口点和车辆行驶方向，所述卡口点用来标记车辆所处的位置，所述车辆行驶方向为车辆离开最近卡口点时的行驶方向；

所述参数字母集由卡口点变量组成，用来表示车辆在行驶过程中卡口点的变化；

所述规则产生集包括多个定义的规则产生式，每一条所述规则产生式用来表示当前时刻车辆从某个卡口点开始行驶设定距离后，继续向选定好的方向行驶设定时间后记录下前后所经历过的卡口点；

所述公理集指的是车辆轨迹初始时刻所处的卡口点或位置。