本发明涉及车辆轨迹提升，尤其涉及一种车辆轨迹提升准确率方法。
背景技术：
1、车辆轨迹定位是一个重要的应用场景，目前车辆轨迹定位技术的主要目标是通过gps、glonass、北斗卫星等卫星导航系统，来测量车辆在地球表面的位置和速度，从而实现车辆的定位和跟踪。但是，由于卫星信号、车辆姿态、道路环境等因素的影响，车辆轨迹的定位存在一定的误差和偏差。
2、车辆轨迹中常常存在噪声和抖动等问题，这些问题容易导致车辆轨迹定位的误差。采用滤波算法对车辆轨迹进行平滑化处理，可以去除噪声和抖动，提高车辆轨迹定位的准确率；在车辆轨迹定位场景中，多传感器融合技术可以利用多个数据源的信息，提高车辆轨迹定位的准确率。例如，可以将车载摄像头、gps、陀螺仪等多种传感器的信息进行融合，提高车辆轨迹定位的稳定性和精度。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的在于提出一种车辆轨迹提升准确率方法，以解决对于现有技术中界面响应布局不灵活以及界面布局不规律的问题。
2、基于上述目的，本发明提供了一种车辆轨迹提升准确率方法，该方法基于计算机程序实现，其特征在于，所述包括以下步骤：
3、步骤1：获取车辆行驶线路记录，根据车辆行驶记录截取车辆行驶道路模板，并以单次行驶线路为基准获取多个行驶记录并存档；
4、步骤2：行驶记录汇总，将步骤1获取的多个存档进行对比，相同终点的路线作为一个组别，且相同路线的作为标记次数同时存档在一个记录档中；
5、步骤3：对各个路段数据整合，将步骤2中记录在同一记录档中的路线引入高精度地图并采用滤波算法对行驶轨迹进行平滑处理；
6、步骤4：车辆行驶轨迹，根据步骤3得到的平滑处理后的车辆轨迹数据，避免推算时出现大量不稳定因素。
7、所述步骤3中的滤波算法包括：
8、密度滤波，包括以下实现步骤：
9、a.确定密度阈值：根据实际情况和轨迹点的分布特点，确定车辆轨迹的密度阈值，用于将轨迹分为高密度和低密度两部分。
10、b.计算轨迹点密度：计算车辆轨迹中每个轨迹点的密度值。轨迹点密度可以采用k近邻算法、高斯核函数等方式计算，具体方法根据实际情况而定。
11、c.分割轨迹：根据密度阈值，将车辆轨迹分为高密度和低密度两部分。高密度部分的轨迹不做处理，低密度部分的轨迹待插值平滑处理。
12、d.插值平滑：对低密度部分的轨迹进行插值平滑处理。插值平滑主要是通过查找邻近的高密度轨迹点，然后对低密度部分进行线性插值或者样条插值等方式进行平滑。
13、e.合并轨迹：将经过处理的高密度部分和插值平滑后的低密度部分，重新合并为平滑后的轨迹结果。
14、f.调试和验证：进行密度滤波的调试和验证，通过对比滤波前和滤波后的数据来验证滤波效果。调试过程中需要注意密度阈值的选择、插值平滑方法的选择等问题。
15、所述步骤3中的滤波算法包括：
16、累加平滑，包括以下实现步骤：
17、a.确定累加平滑的窗口大小：窗口大小即是用多长时间的数据来计算平均值，窗口大小决定了平滑的程度，需要根据实际情况选择。
18、b.初始化累加平滑器：根据窗口大小，初始化累加平滑器。首先将累加平滑器的输出值初始化为0，然后读入前窗口大小个输入信号，并将它们的值相加作为累加平滑器的初始值。
19、c.进入累加平滑处理循环：从第n个输入信号开始，每输入一个信号就执行以下操作：
20、累加输入值：将当前输入值累加到累加平滑器中。
21、移出过时数据：若当前累加平滑器中的数据量已经达到窗口大小，就从中移出窗口最早的值，即为累加平滑器的输出值，否则累加平滑器输出为0。
22、输出平均值：计算累加平滑器内所有数据的平均值，作为当前累加平滑器的输出。
23、d.调试和验证：进行累加平滑的调试和验证，通过对比滤波前和滤波后的数据来验证滤波效果。调试过程中需要注意窗口大小的选择和数据更新的规则等。
24、所述步骤3中的滤波算法包括：
25、数字低通滤波器，包括以下实现步骤：
26、a.确定滤波器的截止频率：根据实际使用情况和对信号特点的了解，确定数字低通滤波器的截止频率。
27、b.计算滤波器系数：通过频域设计、窗口函数等方法，计算出数字低通滤波器的系数。其中，频域设计可以采用通带较宽的低通滤波器，再通过截止频率和窗口函数来调整滤波器的特性。
28、c.实现数字低通滤波器功能：根据数字低通滤波器的差分方程式，依次对输入的车辆轨迹数据进行滤波处理。差分方程的形式为：y(n)＝b0*x(n)+b1*x(n-1)+...+bn*x(n-n)
29、其中，y(n)为滤波后的信号，x(n)为输入的车辆轨迹信号，b0～bn为数字低通滤波器的系数，n为滤波器的阶数。
30、d.调试和验证：进行数字低通滤波器的调试和验证，通过对比滤波前和滤波后的数据来验证滤波效果。调试过程中需要注意滤波器的截止频率、滤波器系数等参数的调整，以达到最佳的滤波效果。
31、所述步骤1中车辆行驶记录少时以实时数据进行录入。
32、所述步骤2中记录汇总的数据作为基础数据备份至基础存储单元中。
33、所述步骤4中基于该路线的平滑历史数据，直接导出位点确定导航线路的准确。
34、本发明的有益效果：在车辆轨迹定位过程中，采用滤波算法可以有效解决数据中存在的噪声和抖动的问题，提高车辆轨迹定位的准确性和稳定性。
1.一种车辆轨迹提升准确率方法，该方法基于计算机程序实现，其特征在于，所述包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤3中的滤波算法包括：
3.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤3中的滤波算法包括：
4.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤3中的滤波算法包括：
5.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤1中车辆行驶记录少时以实时数据进行录入。
6.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤2中记录汇总的数据作为基础数据备份至基础存储单元中。
7.根据权利要求1所述的一种车辆轨迹提升准确率方法，其特征在于，所述步骤4中基于该路线的平滑历史数据，直接导出位点确定导航线路的准确。