代码:已知车辆通过交叉口的一系列轨迹数据点(经纬度数据),求所有车辆在交叉口内部各位置的PET(后侵入时间),要求得到所有可能有轨迹冲突的车辆之间的PET值和冲突位置(经纬度)
时间: 2024-04-15 21:30:40 浏览: 22
要计算所有车辆在交叉口内部各位置的PET(后侵入时间),并确定可能存在轨迹冲突的车辆之间的PET值和冲突位置(经纬度),您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
from geopy.distance import geodesic
# 加载轨迹数据
trajectory_data = pd.read_csv('轨迹数据.csv')
# 过滤出交叉口附近的车辆轨迹数据
intersect_data = trajectory_data[trajectory_data['位置'] == '交叉口']
# 初始化冲突车辆列表和冲突位置字典
conflict_vehicles = []
conflict_locations = {}
# 遍历每辆车辆
for vehicle_id in intersect_data['车辆编号'].unique():
vehicle_traj = intersect_data[intersect_data['车辆编号'] == vehicle_id].reset_index()
traj_length = len(vehicle_traj)
# 遍历每个位置点
for i in range(traj_length):
for j in range(i + 1, traj_length):
point1 = (vehicle_traj.at[i, '纬度'], vehicle_traj.at[i, '经度'])
point2 = (vehicle_traj.at[j, '纬度'], vehicle_traj.at[j, '经度'])
# 计算两个位置点之间的距离
distance = geodesic(point1, point2).meters
# 如果距离小于阈值,存在冲突
if distance < 10: # 根据具体情况设置适当的冲突阈值
pet = vehicle_traj.at[j, '通过时间'] - vehicle_traj.at[i, '通过时间']
# 添加冲突车辆和冲突位置
conflict_vehicles.append(vehicle_id)
conflict_locations[vehicle_id] = (vehicle_traj.at[i, '纬度'], vehicle_traj.at[i, '经度'])
# 打印冲突车辆的PET和冲突位置
for vehicle_id in set(conflict_vehicles):
print("车辆编号:", vehicle_id)
print("冲突位置(经度,纬度):", conflict_locations[vehicle_id])
print("PET值:", pet)
print("-------------------------")
```
请注意,以上代码仅为示例,具体实现可能需要根据您的数据格式和需求进行适当的调整。您需要将代码中的`轨迹数据.csv`替换为您实际的轨迹数据文件名,并根据实际情况调整数据的列名和冲突阈值。
该代码将加载轨迹数据,并根据位置筛选出交叉口附近的车辆轨迹数据。然后,对于每辆车辆的轨迹,遍历每个位置点,并计算与其他位置点之间的距离。如果距离小于阈值,即认为存在冲突,将冲突车辆和冲突位置记录下来。最后,打印出所有冲突车辆的PET和冲突位置。请根据实际情况设置适当的冲突阈值。