一种车辆角度确定方法及装置与流程
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种车辆角度确定方法及装置。
背景技术：
目前，随着车辆的广泛使用，车载终端设备可以测量车辆的角度，并将车辆的角度作为相应操作(如驾驶操作或订单分配)的判断依据。
在传统的方式中，车辆的角度总是由移动台的全球定位系统设备(gps设备)采集，gps设备采集的车辆角度是瞬时值，会由于车辆遭受的每个小震动、车辆运行速度快或在粗糙路面上运行频繁发生改变，例如，每两秒的车辆角度都会发生改变：该秒车辆是30度，下一秒就可能改变为40度。
可见，通过gps设备无法测得精确的车辆的当前角度，进而无法根据车辆角度指导相关操作。
技术实现要素：
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种车辆角度确定方法及装置。
第一方面，本发明提供一种车辆角度确定方法，包括：
获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度，所述历史角度至少包括复数个历史角度；
确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度。
优选的，确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度，包括：
根据公式(一)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度：
其中，l(xt)为目标车辆的当前角度与各个历史角度的差值的平方和；xt为目标车辆的当前角度；xi为第i个历史角度；i为历史角度的序数；n为历史角度的数量。
优选的，根据公式(一)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度，包括：
根据公式(二)计算与所有历史角度之前的差值的平方和的导数l(xt)'
使l(xt)'为零，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
优选的，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度，包括：
判断求解得到的xt是否在预设范围内；
若是，则确定xt为与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
优选的，所述历史角度的范围为[0，360°)。
第二方面，本发明提供了一种车辆角度确定装置，包括：
获取单元，用于获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度，所述历史角度至少包括复数个历史角度；
确定单元，用于确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度。
优选的，所述确定单元，还用于：
根据公式(一)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度：
其中，l(xt)为目标车辆的当前角度与各个历史角度的差值的平方和；xt为目标车辆的当前角度；xi为第i个历史角度；i为历史角度的序数；n为历史角度的数量。
优选的，所述确定单元，还用于：
根据公式(二)计算与所有历史角度之前的差值的平方和的导数l(xt)'
使l(xt)'为零，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
优选的，所述确定单元，还用于：
判断求解得到的xt是否在预设范围内；
若是，则确定xt为与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
优选的，所述历史角度的范围为[0，360°)。
由上述技术方案可知，本发明根据目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度确定目标车辆的当前角度，获得的角度准确，从而保证以车辆角度为因素的操作可准确进行。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的附图。
图1为本公开一实施例提供的一种车辆角度确定方法的流程示意图；
图2是本公开一实施例提供的一种车辆角度确定装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
图1为本公开一实施例提供的一种车辆角度确定方法的流程示意图。
如图1所示，本实施例的一种车辆角度确定方法，包括：
s11、获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度，所述历史角度至少包括复数个历史角度；
可以理解的是，此处可由目前车辆已有的gps设备获取，所述历史角度的范围为[0，360°)，此处的角度可设定为与一预设方向的夹角，如与正北方向的夹角；获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度可为获取当前时间之前的几秒钟内的多个历史角度，例如，5秒内的1-n个历史角度{x1,x2,……,xn}。
s12、确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度。
本实施例根据目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度确定目标车辆的当前角度，获得的角度准确，从而保证以车辆角度为因素的操作可准确进行。
例如，车辆角度作为司机订单分配依据时，可使得出的订单分配结果合理，如打车平台为司机分配订单时，会将位于车辆车头前方的订单优先分配给该司机，若车辆的当前角度不准确，则分配的订单势必也不准确，可能需要车辆掉头或拐弯才可满足所分配订单的行驶方向，因此，这样分配的订单不合理，采用本实施例的方法后，由于车辆当前角度是准确的，因此分配的订单更加合理。
作为一种优选实施例，可通过建立大数据机器学习模型确定目标车辆的当前角度，所述步骤s12，包括：
根据公式(1)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度：
其中，l(xt)为目标车辆的当前角度与各个历史角度的差值的平方和；xt为目标车辆的当前角度；xi为第i个历史角度；i为历史角度的序数；n为历史角度的数量。
各个角度之间的差值为distance(t1,t2)，该差值大于等于零且小于等于12，此处，t1和t2分别为两个车辆的角度。
当|t1-t2|≤12时，distance(t1,t2)＝|t1-t2|；
当|t1-t2|＞12时；distance(t1,t2)＝24-|t1-t2|。
用绝对值表示：distance(t1,t2)＝c×||t1-t2|+a|+b。
可得，a＝-12,b＝12,c＝-1；
推得，distance(ｔ１,t2)＝-||t1-t2|-12|+12。
所以，公式(1)
作为一种优选实施例，根据公式(1)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度，包括：
根据公式(2)计算与所有历史角度之前的差值的平方和的导数l(xt)'
使l(xt)'为零，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
以下具体说明如何求解l(xt)'＝0。
采用分段讨论求解绝对值方程的方式求解l(xt)'＝0，具体为：
(1)解出令每个绝对值表达式为0的点：
对每个xi，有两个绝对值方程，|xt-xi|＝0和||xt-xi|-12|＝0，解得xt＝xi和xt＝xi±12，这样得到了三个点xi-12、xi、xi+12。
(2)将这些点依次排列起来，将数轴分成若干段，依次讨论x落在每一段的情况，将绝对值解开：
将所有xi构成的绝对值方程的解的集合{xi-12,xi,xi+12|i＝1,2,...,n}进行排序，过滤掉小于0和大于等于24的值。实际上，{xi-12,xi,xi+12}中只有两个大于0小于24，这样，上述集合有2n个元素，记为一个有序序列(a1,a2,...a2n)，在该序列中增加0和24，构成序列(0,a1,a2,...a2n,24)，将数轴分为2n+1个区间，依次讨论x落在每一段的情况，求解绝对值方程。
可以理解的是，对上述绝对值方程求解后，需要验证所得的解是否落在开始讨论的区间，过滤不合理的解。作为一种优选实施例，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度，包括：
判断求解得到的xt是否在预设范围内；
若是，则确定xt为与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度；
若否，则舍弃。
在实际应用中，可以采用golang框架，以applicationprograminterface的方式，确定车辆的当前角度。
在实际应用中，可采用python编程的方式求解绝对值方程，具体为：
序列(0,a1,a2,...a2n,24)将数轴分为的2n+1个区间为(0,a1),(a1,a2),(a2,a3),...(a2n-1,a2n),(a2n,24)；
用结构体structsection{floatmin,floatmid,floatmax}表示每个区间(ai,ai+1)，min＝ai,max＝ai+1,
对section[]数组中的每一个区间si{min,mid,max}求解上面的方程；
由于该方程解开绝对值后，为一元一次方程，最后一定能写成
值得说明的是，本实施例利用大数据机器学习模型计算量较大，精度较高，因此可得到精确的车辆的当前角度。
图2是本公开一实施例提供的一种车辆角度确定装置的结构示意图。
如图2所示，一种车辆角度确定装置，包括：获取单元21和确定单元22，其中，
获取单元21用于获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度，所述历史角度至少包括复数个历史角度；
可以理解的是，此处可由目前车辆已有的gps设备获取，所述历史角度的范围为[0，360°)，此处的角度可设定为与一预设方向的夹角，如与正北方向的夹角；获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度可为获取当前时间之前的几秒钟内的多个历史角度，例如，5秒内的1-n个历史角度{x1,x2,……,xn}。
确定单元22用于确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度。
本实施例获取单元21获取目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度，确定单元22确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度为目标车辆的当前角度。
本实施例根据目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度确定目标车辆的当前角度，获得的角度准确，从而保证以车辆角度为因素的操作可准确进行。
例如，车辆角度作为司机订单分配依据时，可使得出的订单分配结果合理，如打车平台为司机分配订单时，会将位于车辆车头前方的订单优先分配给该司机，若车辆的当前角度不准确，则分配的订单势必也不准确，可能需要车辆掉头或拐弯才可满足所分配订单的行驶方向，因此，这样分配的订单不合理，采用本实施例的方法后，由于车辆当前角度是准确的，因此分配的订单更加合理。
作为一种优选实施例，可通过建立大数据机器学习模型确定目标车辆的当前角度，所述确定单元22，还用于：
根据公式(1)确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度：
其中，l(xt)为目标车辆的当前角度与各个历史角度的差值的平方和；xt为目标车辆的当前角度；xi为第i个历史角度；i为历史角度的序数；n为历史角度的数量。
作为一种优选实施例，可通过建立大数据机器学习模型确定目标车辆的当前角度，所述确定单元22，还用于：
根据公式(2)计算与所有历史角度之前的差值的平方和的导数l(xt)'
使l(xt)'为零，根据求解得到的xt确定与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度。
如何求解l(xt)'＝0的问题已在上述方法中论述，此处不再详述。
可以理解的是，对上述绝对值方程求解后，需要验证所得的解是否落在开始讨论的区间，过滤不合理的解，作为一种优选实施例，所述确定单元22，还用于：
判断求解得到的xt是否在预设范围内；
若是，则确定xt为与所有历史角度之前的差值的平方和最小的角度；
若否，则舍弃。
值得说明的是，本实施例利用大数据机器学习模型计算量较大，精度较高，因此可得到精确的车辆的当前角度。
本实施例公开的车辆角度确定装置可以用于执行上述方法实施例，其原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本公开提供一种车辆角度确定方法及装置，根据目标车辆当前时刻之前的预设时间段的历史角度确定目标车辆的当前角度，获得的角度准确，从而保证以车辆角度为因素的操作可准确进行。
应当注意的是，在本公开的装置的各个部件中，根据其要实现的功能而对其中的部件进行了逻辑划分，但是，本公开不受限于此，可以根据需要对各个部件进行重新划分或者组合，例如，可以将一些部件组合为单个部件，或者可以将一些部件进一步分解为更多的子部件。
本公开的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本公开实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本公开还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本公开的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本公开进行说明而不是对本公开进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。单词“包括”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。本公开可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。
以上实施方式仅适于说明本公开，而并非对本公开的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本公开的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本公开的范畴，本公开的专利保护范围应由权利要求限定。
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