本发明涉及路径调整
技术领域：
：，特别涉及一种路径轨迹的调整方法及装置。
背景技术：
：：GPS传感器可以用来获取地球上的当前位置的经纬度坐标信息，根据GPS传感器价格的不同，GPS传感器的定位精度会有很大差异；专业GPS设备的精度非常高，可以精确到一米范围内，但是价格非常昂贵；而现在的智能手机制造商在智能机内部都配置了GPS传感器，为了节约成本，通常使用的都是低精度的GPS传感器，这使得获得的跟踪轨迹不准确，跟踪轨迹上的坐标会有很大漂移，导致测得的跟踪轨迹的运动距离非常不准确。当前，对GPS经纬度坐标漂移的问题，有比较多的解决方案，普遍都是使用小波变换或者是kalman(卡尔曼)滤波来抑制漂移。不过小波变换存在一定的缺陷，小波变换的优化效果非常好，但小波变换通常是对数据量较大的数据，对小数据的优化效果比较差；kalman滤波虽然可以达到实时滤波的效果，但是kalman只能对数据进行一些微调，不能够很好解决漂移抑制问题，两次kalman滤波已经偏离了主要运动方向，从图1的结果可以看出。而GPS经纬度数据是时间序列的数据，也就是说数据是实时得到的，需要实时优化跟踪轨迹，计算运动距离，但上述的解决方案都不能很好的满足需求。技术实现要素：本发明提供一种路径轨迹的调整方法、装置，用以获取用户的实时运动轨迹，并实时准确地优化、调整该运动轨迹，精确地计算出运动轨迹对应的运动 距离。本发明提供一种路径轨迹的调整方法，包括：获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值和与所述每个目标位置相邻的邻位置的邻坐标值；使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第一目标坐标值，其中，所述目标滤波算法包括：中值滤波算法和/或均值滤波算法；根据所述每个目标位置的第一目标坐标值，对所述当前路径的当前轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第一目标轨迹。在一个实施例中，所述方法还包括：在对所述当前路径的当前轨迹进行调整后，使用卡尔曼滤波算法对所述第一目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第二目标坐标值；根据所述第二目标坐标值，对所述第一目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第二目标轨迹。在一个实施例中，所述方法还包括：在对所述第一目标轨迹进行调整后，使用基于滑动窗的小波变换算法和/或所述卡尔曼算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第三目标坐标值；根据所述第三目标坐标值，逐渐对所述第二目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第三目标轨迹。在一个实施例中，所述方法还包括：根据接收到的选择命令，为所述小波变换算法选择目标小波基；以及根据接收到的减少命令，减少所述目标小波基中的高频滤波次数。在一个实施例中，所述方法还包括：根据接收到的设置命令，设置所述滑动窗的窗口长度和滑动步长，以使所述窗口长度等于N个所述滑动步长，其中，N为大于1的正整数；所述使用基于滑动窗的小波变换算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整，包括：按照所述滑动步长依次滑动所述滑动窗；依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整。在一个实施例中，所述方法还包括：根据接收到的显示命令，对所述第三目标轨迹进行显示。在一个实施例中，所述方法还包括：在对所述第二目标轨迹进行调整后，统计已从所述滑动窗滑出的所述每个目标位置的第三目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第一距离差，和所述滑动窗当前所在滑动位置内的所述第二目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第二距离差；根据所述第一距离差和所述第二距离差得到所述当前路径的总长度，并将所述总长度进行显示。在一个实施例中，所述获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值的过程，包括：按照预设距离间隔从所述当前路径的起始位置开始抽取所述多个目标位置；分别获取所述多个目标位置中所述每个目标位置的经度坐标值和纬度坐标值，以获取所述实时坐标值；以及所述使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整的过程，包括：根据所述目标滤波算法，分别使用所述邻坐标值中的经度坐标值和所述邻坐标值中的纬度坐标值对所述每个目标位置的所述实时坐标值中的经度坐标值和所述实时坐标值中的纬度坐标值进行调整。本发明还提供一种路径轨迹的调整装置，包括：获取单元，用于获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值和与所述每个目标位置 相邻的邻位置的邻坐标值；第一调整单元，用于使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第一目标坐标值，其中，所述目标滤波算法包括：中值滤波算法和/或均值滤波算法；第二调整单元，用于根据所述每个目标位置的第一目标坐标值，对所述当前路径的当前轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第一目标轨迹。在一个实施例中，所述装置还包括：第三调整单元，用于在对所述当前路径的当前轨迹进行调整后，使用卡尔曼滤波算法对所述第一目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第二目标坐标值；第四调整单元，用于根据所述第二目标坐标值，对所述第一目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第二目标轨迹。在一个实施例中，所述装置还包括：第五调整单元，用于在对所述第一目标轨迹进行调整后，使用基于滑动窗的小波变换算法和/或所述卡尔曼算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第三目标坐标值；第六调整单元，用于根据所述第三目标坐标值，逐渐对所述第二目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第三目标轨迹。在一个实施例中，所述装置还包括：选择单元，用于根据接收到的选择命令，为所述小波变换算法选择目标小波基；以及减小单元，用于根据接收到的减少命令，减少所述目标小波基中的高频滤波次数。在一个实施例中，所述装置还包括：设置单元，用于根据接收到的设置命令，设置所述滑动窗的窗口长度和滑动步长，以使所述窗口长度等于N个所述滑动步长，其中，N为大于1的正整 数；所述第五调整单元，包括：滑动单元，用于按照所述滑动步长依次滑动所述滑动窗；第五调整子单元，用于依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整。在一个实施例中，所述装置还包括：第一显示单元，用于根据接收到的显示命令，对所述第三目标轨迹进行显示。在一个实施例中，所述装置还包括：统计单元，用于在对所述第二目标轨迹进行调整后，统计已从所述滑动窗滑出的所述每个目标位置的第三目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第一距离差，和所述滑动窗当前所在滑动位置内的所述第二目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第二距离差；第二显示单元，用于根据所述第一距离差和所述第二距离差得到所述当前路径的总长度，并将所述总长度进行显示。在一个实施例中，所述获取单元包括：抽取单元，用于按照预设距离间隔从所述当前路径的起始位置开始抽取所述多个目标位置；获取子单元，用于分别获取所述多个目标位置中所述每个目标位置的经度坐标值和纬度坐标值，以获取所述实时坐标值；以及所述第一调整单元包括：第一调整子单元，用于根据所述目标滤波算法，分别使用所述邻坐标值中的经度坐标值和所述邻坐标值中的纬度坐标值对所述每个目标位置的所述实时坐标值中的经度坐标值和所述实时坐标值中的纬度坐标值进行调整。本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：上述技术方案，可以使用目标滤波算法和当前路径中多个目标位置中的每 个目标位置的邻坐标值对每个目标位置的实时坐标值进行初步调整，以得到较为准确的第一目标轨迹，然后使用小波变换算法、卡尔曼算法中的一种或多种算法对第一目标轨迹再次进行实时调整，从而得到准确率和精确度均较高的当前路径的轨迹，解决了GPS经纬度坐标漂移的问题，进而根据该轨迹即可准确地计算出该当前路径的总长度，以便于根据该准确的总长度进行其他操作，如计算出用户走完该当前路径所需的准确时间等。本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。附图说明附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：图1为相关技术中路径轨迹的优化结果的截图。图2为本发明实施例的一种路径轨迹的调整方法的流程图。图3为本发明实施例的另一种路径轨迹的调整方法的流程图。图4为本发明实施例的又一种路径轨迹的调整方法的流程图。图5A为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图5B为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图6为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图7为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图8为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图9为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。图10为本发明实施例的一种路径轨迹的调整装置的框图。图11为本发明实施例的另一种路径轨迹的调整装置的框图。图12为本发明实施例的又一种路径轨迹的调整装置的框图。图13为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整装置的框图。图14为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整装置的框图。图15为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整装置的框图。图16为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整装置的框图。图17为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整装置的框图。图18为本发明实施例的一种路径轨迹的调整结果示意截图。图19为本发明实施例的一种滑动窗口的滑动方式示意图。图20为本发明实施例的另一种滑动窗口的滑动方式示意图。图21为本发明实施例的当前路径的总长度示意图。图22为本发明实施例的目标小波基的工作原理示意图。图23为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。具体实施方式以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。本公开实施例提供了一种路径轨迹的调整方法，该方法可用于种路径轨迹的调整的程序、系统或装置中，如图2所示，该方法包括步骤S201-S203：在步骤S201中，获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值和与所述每个目标位置相邻的邻位置的邻坐标值。在步骤S202中，使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第一目标坐标值，其中，所述目标滤波算法包括：中值滤波算法和/或均值滤波算法。在步骤S203中，根据所述每个目标位置的第一目标坐标值，对所述当前路径的当前轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第一目标轨迹。通过使用目标滤波算法(即中值滤波算法和/或均值滤波算法)和当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的邻坐标值对每个目标位置的实时坐标值进行初步调整，可以使每个目标位置的实时坐标值约等于相邻位置的邻坐标的平均值，从而将当前路径的当前轨迹中的不符合运动规律的数据点或者噪声点拉回到正常运动轨迹上，保证实时坐标值的准确性，使当前路径的当前轨迹(如图18中的轨迹1所示)更加平滑，从而得到较为准确的第一目标轨迹(如图18中的轨迹4所示)，其中，与每个目标位置相邻的邻位置可以是以每个目标位置为中心，与每个目标位置紧邻的左右两边对称的N个位置，其中，N为大于或等于2的正整数，如可以是与每个目标位置紧邻的左右两个位置。如图3所示，在一个实施例中，在步骤S201-S203之后，所述方法还包括：步骤S301，在对所述当前路径的当前轨迹进行调整后，使用卡尔曼滤波算法对所述第一目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第二目标坐标值；步骤S302，根据所述第二目标坐标值，对所述第一目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第二目标轨迹。在对当前路径的当前轨迹进行调整后，得到的第一目标轨迹仍然非常生硬，不够平滑，如图18中的轨迹4所示，为了能够更加真实体现用户运动轨迹的变化，需要经过一些微调，而由于kalman滤波算法是实时算法，可以满足时间序列对实时性的要求，因此，通过使用kalman滤波算法可以对第一目标坐标值进行调整，可以对可能存在严重漂移的第一目标坐标值再次进行预处理，使第一目标坐标值变成准确性较高的第二目标坐标值，然后使用第二目标坐标值，就可以对第一目标轨迹进行微调，以很好地满足用户需求，其中，处理后的第二目标轨迹如图18中的轨迹5所示，从图18中可见，轨迹5相比较于轨迹4而言，更更加平滑准确。如图4所示，在一个实施例中，在步骤S301和S302之后，所述方法还包括：步骤401，在对所述第一目标轨迹进行调整后，使用基于滑动窗的小波变换算法和/或所述卡尔曼算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目 标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第三目标坐标值；步骤402，根据所述第三目标坐标值，逐渐对所述第二目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第三目标轨迹。虽然经过kalman滤波算法再次预处理之后的第二目标轨迹上的每个位置的第二目标坐标值的准确性得到了一定的保证，但是对于蛇形曲折的当前路径的当前轨迹而言，优化效果可能仍然不够好，因此需要基于滑动窗的小波变换算法和卡尔曼算法中的一种或多种再次进行滤波，即不断推进滑动窗沿当前轨迹向前滑动，然后依次对滑动窗当前所在位置内的第二目标坐标值进行调整，就可以得到每个目标位置的第三目标坐标值，从而可以使用第三目标坐标值逐渐对第二目标轨迹进行调整，以得到平滑效果更好的当前路径的第三目标轨迹。如图5A所示，在一个实施例中，在步骤S401和S402之后，所述方法还包括：步骤S501，根据接收到的选择命令，为所述小波变换算法选择目标小波基；以及如图5B所示，在一个实施例中，所述方法还包括：步骤S502，根据接收到的减少命令，减少所述目标小波基中的高频滤波次数。由于在小波分析的工程应用中，不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果，因此，如何选择最优小波基即目标小波基非常重要，而在众多的小波基函数(也称核函数)中，有一些小波函数被实践证明是非常有用的，如Haar小波基，这是一个紧支撑的正交小波基，也是最简单的小波基，另外，还有Daubechies(dbN)小波基，它的特例db1也就是Haar小波，而其它小波基就没有明确的表达式，而Daubechies小波函数提供了比Harr函数更有效的分析和综合，因此，本发明选择db5作为最优小波基即目标小波基，从而进一步提高小波转换的精确度，进而提高第三目标轨迹的精确度。但由于db5对GPS数据即每个位置的第二目标坐标值进行了过度的平滑滤波，因此，为了防止过度滤波，在数据重构时，本发明中会减少目标小波基中的高频滤波次数，即只保留了如图22所示的目标小波基中的CD3，而将CD2和CD1进行了清零操作， 其中，在图22中，S表示元数据即第二目标坐标值，CA1、CA2、CA3分别表示低频滤波，CD1、CD2、CD3表示高频滤波。如图6所示，在步骤S401和S402之后，在一个实施例中，所述方法还包括：步骤S601，根据接收到的设置命令，设置所述滑动窗的窗口长度和滑动步长，以使所述窗口长度等于N个所述滑动步长，其中，N为大于1的正整数；所述使用基于滑动窗的小波变换算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整，包括：按照所述滑动步长依次滑动所述滑动窗；依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整。当然，为了能够使用小波变换，又能保证实时性需求，滑动窗设置如下：xi,xi+1,……,xi+WinSize(i＝1+StepSize*j,j＝0,1,2,3,……,WinSize＝StepSizexk，通常k＝10，Xi表示每个目标位置的第二目标坐标值)，其中，设定滑动窗大小为WinSize，滑动步长为StepSize，即数据每增加StepSize个时，对窗口内所有数据即所有目标位置的第二目标坐标值(从xi到xi+winSize-1)做一次小波变换和kalman滤波，然后窗口每向前移动一次(i＝i+StepSize)，就会移动StepSize个数据(第二目标坐标值)。当新获取的数据再次达到滑动步长时，重复上述步骤，具体过程如图19和图20所示；1)获取数据(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),……,(xt,yt),t＝t+12)当t＝StepSizexj<WinSize时，即当前滑动窗内的目标位置的第二距离差小于滑动窗的长度，对当前滑动窗内的所有数据做小波变换和kalman滤波，如图19所示。3)当t>＝WinSize,且t＝StepSizexj(j∈N且j>＝WinSize/StepSize)时，即当前滑动窗内的目标位置的第二距离差大于滑动窗的长度，对滑动窗内数据做一次小波变换和kalman滤波，如图20所示。另外，滑动窗算法(即小波变换算法和/或kalman滤波)保证了滑动窗内的数据的平滑性，为了使不同滑动窗之间的数据仍然平滑，本发明采用了重叠滑动窗和kalman结合的方法，重叠滑动窗指的是滑动窗移动的步数小于窗口 大小，即StepSize<WinSize,，且设置WinSize％StepSize＝＝0即窗口长度等于N个滑动步长，这样滑动窗中的数据刚好可以被优化整数次。即使采用重叠滑动窗，在窗口的后边缘，仍然存在些许的不连续，因此，每次做完小波变换，还可以再次使用kalman滤波算法进行一次修正，以得到每个目标位置的第三目标坐标值，达到整体平滑效果。如图7所示，在一个实施例中，在步骤S401和S402之后，所述方法还包括：步骤S701，根据接收到的显示命令，对所述第三目标轨迹进行显示。通过对第三目标轨迹进行显示，便于用户查看到当前轨迹的平滑度、准确度和精确度均较好的第三目标轨迹，以提高用户体验。如图8所示，在一个实施例中，所述方法还包括：步骤S801，在对所述第二目标轨迹进行调整后，统计已从所述滑动窗滑出的所述每个目标位置的第三目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第一距离差，和所述滑动窗当前所在滑动位置内的所述第二目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第二距离差；步骤S802，根据所述第一距离差和所述第二距离差得到所述当前路径的总长度，并将所述总长度进行显示。在用户移动的过程中，当前路径是不断延长的，基于滑动窗的算法也是也不断进行中，因此，第三目标轨迹的长度是不断变化的，而第三目标轨迹的长度总体上可以分为2个部分，即已从滑动窗滑出的每个目标位置的第三目标坐标值之间第一距离差(如图21中的经过小波变换和kalman滤波之后，数据点更加稳定的数据点之间的距离stableDistance)和在滑动窗当前所在滑动位置内的尚未使用小波转换的第二目标坐标值之间第二距离差(如图21中的，在经过小波变换和kalman滤波之前，滑动窗当前所在滑动位置内的采样点之间的距离stepDistance)，即当前路径的精确的总长度(TotalDistance)等于第一距离差(stableDistance)和第二距离差(∑stepDistance)之和。如图9所示，在一个实施例中，所述获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值的过程，包括：步骤S901，按照预设距离间隔从所述 当前路径的起始位置开始抽取所述多个目标位置；步骤S902，分别获取所述多个目标位置中所述每个目标位置的经度坐标值和纬度坐标值，以获取所述实时坐标值；以及所述使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整的过程，包括：步骤S903，根据所述目标滤波算法，分别使用所述邻坐标值中的经度坐标值和所述邻坐标值中的纬度坐标值对所述每个目标位置的所述实时坐标值中的经度坐标值和所述实时坐标值中的纬度坐标值进行调整。通过按照预设距离间隔(如3至5米)对使用GPS传感器定位到的当前路径进行抽样，可以抽取到分布较为均匀的多个目标位置的经纬度坐标值(X,Y)，然后通过每个目标位置的经纬度坐标值(X,Y)即可绘制当前路径的当前轨迹，当然，还可以按照预设抽取周期抽取当前路径上的多个目标位置，但为了降低耗电量，缩短手机电池的寿命，预设抽取周期也不能太高，如预设距离间隔为3至5米时，按照步行速度1m/s，GPS坐标的预设抽取周期在3～5s都是合适的。另外，由于经纬度是二维坐标，在使用目标滤波算法时，为了处理方便，将两个轴的数据即每个目标位置的实时坐标值中的经度坐标值和纬度坐标值分开单独使用目标滤波算法进行处理。如图10所示，本公开实施例还提供了一种路径轨迹的调整装置，获取单元1001，用于获取当前路径中多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值和与所述每个目标位置相邻的邻位置的邻坐标值；第一调整单元1002，被配置为使用目标滤波算法和所述邻坐标值对所述实时坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第一目标坐标值，其中，所述目标滤波算法包括：中值滤波算法和/或均值滤波算法；第二调整单元1003，被配置为根据所述每个目标位置的第一目标坐标值，对所述当前路径的当前轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第一目标轨迹。如图11所示，在一个实施例中，所述装置还包括：第三调整单元1101，被配置为在对所述当前路径的当前轨迹进行调整后， 使用卡尔曼滤波算法对所述第一目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第二目标坐标值；第四调整单元1102，被配置为根据所述第二目标坐标值，对所述第一目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第二目标轨迹。如图12所示，在一个实施例中，所述装置还包括：第五调整单元1201，被配置为在对所述第一目标轨迹进行调整后，使用基于滑动窗的小波变换算法和/或所述卡尔曼算法依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整，以得到所述每个目标位置的第三目标坐标值；第六调整单元1202，被配置为根据所述第三目标坐标值，逐渐对所述第二目标轨迹进行调整，以得到所述当前路径的第三目标轨迹。如图13所示，在一个实施例中，所述装置还包括：选择单元1301，被配置为根据接收到的选择命令，为所述小波变换算法选择目标小波基；以及减小单元1302，被配置为根据接收到的减少命令，减少所述目标小波基中的高频滤波次数。如图14所示，在一个实施例中，所述装置还包括：设置单元1401，被配置为根据接收到的设置命令，设置所述滑动窗的窗口长度和滑动步长，以使所述窗口长度等于N个所述滑动步长，其中，N为大于1的正整数；所述第五调整单元1201，包括：滑动单元12011，被配置为按照所述滑动步长依次滑动所述滑动窗；第五调整子单元12012，用于依次对所述滑动窗当前所在位置内的所述第二目标坐标值进行调整。如图15所示，在一个实施例中，所述装置还包括：第一显示单元1501，被配置为根据接收到的显示命令，对所述第三目标轨迹进行显示。如图16所示，在一个实施例中，所述装置还包括：统计单元1601，被配置为在对所述第二目标轨迹进行调整后，统计已从所述滑动窗滑出的所述每个目标位置的第三目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第一距离差，和所述滑动窗当前所在滑动位置内的所述第二目标坐标值之间的最大坐标差，以作为第二距离差；第二显示单元1602，被配置为根据所述第一距离差和所述第二距离差得到所述当前路径的总长度，并将所述总长度进行显示。如图17所示，在一个实施例中，所述获取单元1001包括：抽取单元10011，被配置为按照预设距离间隔从所述当前路径的起始位置开始抽取所述多个目标位置；获取子单元10012，被配置为分别获取所述多个目标位置中所述每个目标位置的经度坐标值和纬度坐标值，以获取所述实时坐标值；以及所述第一调整单元1002包括：第一调整子单元10021，被配置为根据所述目标滤波算法，分别使用所述邻坐标值中的经度坐标值和所述邻坐标值中的纬度坐标值对所述每个目标位置的所述实时坐标值中的经度坐标值和所述实时坐标值中的纬度坐标值进行调整。图23为本发明实施例的再一种路径轨迹的调整方法的流程图。下面将结合图23再次详细说明本发明的技术方案，包括：步骤S2301，UI采集GIS数据，获取当前路径中的多个目标位置中的每个目标位置的实时坐标值和与每个目标位置相邻的邻位置的邻坐标值；步骤S2302，采用中值滤波算法和与每个目标位置相邻的邻位置的邻坐标值对实时坐标值进行调整，以得到每个目标位置的第一目标坐标值；步骤S2303，采用卡尔曼滤波，对每个目标位置的第一目标坐标值进行微调，以得到每个目标位置的第二目标坐标值，进而得到平滑度较好的第二目标轨迹；步骤S2304，判断Mlength％WinSize是否为0，即当前路径的第二目标轨迹的长度Mlength是否为小波变换的滑动窗口WinSize的正整数倍，并在判断结果为是时，进入步骤S2305，否则，进入步骤2308；步骤S2305，使用基于该滑动窗的小波变换对每个目标位置的第二目标坐标值进行再次调整，以得到第三目标坐标值，并不断滑动该滑动窗，其中，滑动窗的滑动步长为StepSize，该滑动步长小于滑动窗的窗口长度WinSize；步骤S2306，使用卡尔曼滤波对经过基于该滑动窗的小波变换后的第三目标坐标值再次进行微调和修正，从而进一步提高第三目标轨迹的平滑度。步骤S2307，Mlength-＝stepdistance，即随着滑动窗的移动，经过小波变换和kalman滤波之后的数据点更加稳定了，且经过小波变换和kalman滤波的第三目标轨迹的长度stableDistance越来越长，而第二目标轨迹中尚未经过小波变换和kalman滤波的长度越来越短。步骤S2308，保存数据即保存第二目标轨迹中尚未经过小波变换和kalman滤波的长度和stableDistance。步骤S2309，Mlength++，即随着用户的移动Mlength越来越长了。步骤S2310，随着用户的移动，实时更新当前路径的实时距离本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。本发明是参照根据本发明实施例的方法、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装置的制造品，该指令装置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。显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。当前第1页1 2 3 当前第1页1 2 3