给出轨迹数据压缩dp算法的python代码示例

时间: 2023-10-16 19:24:04 浏览: 52
以下是一个基于动态规划的轨迹数据压缩算法的 Python 代码示例: ```python import math def compress_trajectory(points, epsilon): compressed_points = [points[0]] for i in range(1, len(points)-1): p1 = points[i-1] p2 = points[i] p3 = points[i+1] d = perpendicular_distance(p1, p2, p3) if d > epsilon: compressed_points.append(p2) compressed_points.append(points[-1]) return compressed_points def perpendicular_distance(p1, p2, p3): x1, y1 = p1 x2, y2 = p2 x3, y3 = p3 numerator = abs((y2-y1)*x3 - (x2-x1)*y3 + x2*y1 - y2*x1) denominator = math.sqrt((y2-y1)**2 + (x2-x1)**2) return numerator / denominator ``` 其中,`compress_trajectory` 函数接受一个轨迹点数组和一个 epsilon 参数,返回一个压缩后的轨迹点数组。该函数遍历所有点,计算其与前后两个点的垂直距离(即点到直线的距离),如果距离大于 epsilon,则将该点加入压缩后的数组中。 `perpendicular_distance` 函数计算一个点到直线的垂直距离,其中 p1、p2、p3 分别为直线上的三个点。该函数使用了数学公式计算距离。

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