一种基于改进LCSS的相似轨迹提取方法.docx
【文章概述】 本文探讨了一种基于改进的Longest Common Subsequence (LCSS)算法来提取相似轨迹的方法,特别是在高精度地图自动成图的背景下。高精度地图对于无人驾驶和智能交通至关重要,而通过轨迹数据生成地图面临着采集成本高、数据量庞大的问题。作者提出的方法主要针对城市双线道路,尤其是道路最右侧的车道中心线轨迹。由于这类轨迹在横向和纵向可能存在距离差,导致它们是不同步的,因此传统的LCSS算法并不适用。 【LCSS与轨迹相似性】 LCSS是一种用于寻找两个序列最长公共子序列的算法,最初用于字符串比较,后来被引入到轨迹相似性度量中,尤其适合处理点数不同和存在噪声的轨迹。然而,传统LCSS算法假设轨迹同步,无法处理不同步的情况。为解决这个问题,文章提出了先对轨迹进行对齐,然后计算相似性的方法。 【轨迹对齐】 轨迹对齐策略包括两个步骤:一是基于主方向的轨迹平移,通过PCA计算轨迹的主方向,用直线近似轨迹,并调整使得所有点到直线的距离小于设定阈值;二是使用三次样条拟合和重采样来减少噪声影响,提高平移后的轨迹匹配度。 【算法流程】 算法分为三个主要步骤:首先构建可能形成相似轨迹的候选轨迹对的集合;其次对这些轨迹对进行对齐处理;应用改进的LCSS算法计算轨迹相似性,从而提取相似轨迹。 【对比与改进】 文中提到了Hausdorff距离(HD)和正对投影距离(PD)作为其他距离度量方法,但它们在某些情况下可能不稳定或受限。改进的LCSS算法旨在克服这些局限,提供更稳定且适用于不同步轨迹的相似性度量。 【总结】 改进的LCSS算法为处理不同步的轨迹提供了新的思路,特别适用于城市双线道路的车道中心线轨迹提取。通过对轨迹进行对齐和拟合,算法能够更准确地计算轨迹间的相似性,进而提高高精度地图自动成图的准确性和效率。这种方法在驾驶行为分析、路径预测等领域也有潜在的应用价值。