东北大学学报（自然科学版）

东北大学学报:自然科学版 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (8): 1070-1075.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2019.08.002

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一种基于阳光的运动轨迹简化算法

茹敬雨1， 贾子熙2， 吴成东2   

  1. (1. 东北大学 信息科学与工程学院， 辽宁 沈阳110819; 2. 东北大学 机器人科学与工程学院， 辽宁 沈阳110819)
  • 收稿日期:2018-09-01 修回日期:2018-09-01 出版日期:2019-08-15 发布日期:2019-09-04
  • 通讯作者: 茹敬雨
  • 作者简介:茹敬雨(1989-)，男，辽宁沈阳人，东北大学博士研究生; 吴成东(1960-)，男，辽宁大连人，东北大学教授，博士生导师.
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(U1713216， 61701101， 61603080)； 国家机器人重点专项 (2017YBF1300900).

A Sunshine-Based Trajectory Simplification Algorithm

RU Jing-yu1， JIA Zi-xi2， WU Cheng-dong2   

  1. 1. School of Information Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China; 2. School of Robot Science & Engineering， Northeastern University， Shenyang 110819， China.
  • Received:2018-09-01 Revised:2018-09-01 Online:2019-08-15 Published:2019-09-04
  • Contact: WU Cheng-dong
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摘要： 阳光对运动轨迹的影响非常广泛，高效地估算出轨迹的光照信息，在简化冗余点的同时保留轨迹的阳光信息至关重要.本文提出一种基于阳光的运动轨迹简化算法，结合市内道路的特性解决上述问题.首先，提出一种方向模型用以抽象阳光和运动轨迹的关系;同时，提出一种与阳光方向相关的运动轨迹简化模型，并利用遗传算法求取运动轨迹中需要保留的点.最后，用美国明尼阿波利斯市的数据进行运动轨迹简化实验，实验表明运动轨迹的点集数量可以在参数Tmax的控制下有效地减少.

关键词: 智能交通, 轨迹简化, 太阳能, 遗传算法, 时空数据

Abstract: Sunshine has played a critical role in trajectory analysis. It is of great significance to design an algorithm that could not only estimate the sunshine information of the trajectory effectively， but also remove the redundant points and keep the necessary sunshine-based information. This paper proposes a sunshine based trajectory simplification algorithm， which considers the urban trajectory character， to solve the challenges of trajectory analyzing in various sunshine related scenarios. On the one hand， an orientation model is established to abstract the relationship between trajectory and sunlight. On the other hand， a sunshine related trajectory simplification model is proposed， and the genetic algorithm is applied to find the points that need to be reserved. Finally， the real-world data of Minneapolis， US， is used for experiment. The results demonstrate that the proposed algorithm can effectively reduce the number of turning points in the trajectories under the control of bound Tmax.

Key words: intelligent transportation, trajectory simplification, solar power, genetic algorithm;spatio-temporal data

中图分类号: