軌道交通GPS錯(cuò)誤數(shù)據(jù)檢測(cè)算法研究及驗(yàn)證

1、軌道交通GPS錯(cuò)誤數(shù)據(jù)檢測(cè)算法研究及驗(yàn)證摘要:對(duì)某線兩車(chē)站間軌道的58601組GPS測(cè)量數(shù)據(jù)的 分析 發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)存在測(cè)量過(guò)密或重復(fù)記錄、測(cè)量過(guò)疏或忘記記錄、往返測(cè)量、測(cè)量或記錄錯(cuò)誤等4種錯(cuò)誤模式。為此提出對(duì)應(yīng)的4種算法進(jìn)行檢測(cè)判斷:針對(duì)前2種錯(cuò)誤模式,根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來(lái)判斷;針對(duì)錯(cuò)誤模式3,根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)和其后第2點(diǎn)之間的間隔距離來(lái)判斷;針對(duì)錯(cuò)誤模式4,根據(jù)相鄰線段的角度變化來(lái)判斷。利用Matlab編程實(shí)現(xiàn)了算法,以58601組數(shù)據(jù)為例進(jìn)行 計(jì)算 和確認(rèn),并與人工判斷相比較。結(jié)果表明:該算法是有效的,檢出率為100%,大幅壓縮了檢測(cè)時(shí)間,既減少了工作量,也保證了判斷的正確性。關(guān)鍵詞:測(cè)量數(shù)據(jù)

2、;GPS測(cè)量;錯(cuò)誤模式;檢測(cè)算法;軌道 交通 利用大量實(shí)測(cè)高精度的GPS數(shù)據(jù)自動(dòng)生成軌道交通 電子 地圖是軌道交通GIS 發(fā)展 的一個(gè)方向1-3。軌道交通電子地圖正確與否在于測(cè)量的GPS數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性和記錄的嚴(yán)密性。數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性是指GPS數(shù)據(jù)本身的精度,利用差分GPS技術(shù)來(lái)保證4。數(shù)據(jù)的完整性和記錄的嚴(yán)密性主要靠實(shí)地測(cè)量人員的耐心和細(xì)致來(lái)實(shí)現(xiàn)。 但大量實(shí)測(cè)GPS數(shù)據(jù)中不可避免會(huì)出現(xiàn)一些錯(cuò)誤數(shù)據(jù),檢測(cè)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的最基本 方法 是采用人工的方法,逐段觀察所測(cè)數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖,這種方法工作量大,而且容易由于疲勞導(dǎo)致失誤。本文將根據(jù)某鐵路區(qū)段的實(shí)測(cè)GPS數(shù)據(jù), 研究 和驗(yàn)證錯(cuò)誤數(shù)據(jù)檢測(cè)算法。通過(guò)該檢測(cè)

3、算法自動(dòng)判斷GPS錯(cuò)誤數(shù)據(jù)發(fā)生的位置,然后由人工進(jìn)行確定。這樣既可以減少工作量,也可保證判斷的正確性。1 數(shù)據(jù)描述和錯(cuò)誤數(shù)據(jù)模式分類(lèi)由于數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的保密要求,因此選取A站到B站共58601組數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。首先利用軟件將GPS經(jīng)緯度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為xy坐標(biāo),并做了坐標(biāo)平移變化,單位也轉(zhuǎn)化為ft(英尺),如圖1所示。 借鑒模式分類(lèi)的方法5,將經(jīng)常出現(xiàn)的錯(cuò)誤模式分為以下4類(lèi)。 (1)測(cè)量過(guò)密、重復(fù)測(cè)量或者重復(fù)記錄,如圖2所示,第4點(diǎn)為這種情況。 (2)測(cè)量過(guò)疏、遺漏測(cè)量點(diǎn)或者忘記記錄,如圖3所示,3和4點(diǎn)之間遺漏了1個(gè)GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)。 (3)測(cè)量過(guò)程出現(xiàn)往返測(cè)量現(xiàn)象,如圖4所示,第4和5點(diǎn)為往返測(cè)量點(diǎn)。 (

4、4)測(cè)量或者記錄出現(xiàn)錯(cuò)誤,導(dǎo)致數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯偏離實(shí)際點(diǎn),如圖5所示,第4點(diǎn)偏離了預(yù)定的軌道。 需要指出的是,前2種錯(cuò)誤模式嚴(yán)格來(lái)說(shuō)并不算嚴(yán)重的錯(cuò)誤。第1類(lèi)錯(cuò)誤模式不會(huì)有負(fù)面的 影響 ,但是去除之后有利于減少存儲(chǔ)的空間。第2類(lèi)錯(cuò)誤模式對(duì)一些很直的線路并沒(méi)有影響,但指出來(lái)可以讓工作人員進(jìn)一步確認(rèn),是否需要增加一些測(cè)量點(diǎn)。2 檢測(cè)算法針對(duì)以上4種錯(cuò)誤模式,采用以下4種算法分別檢測(cè)判斷。 (1)針對(duì)錯(cuò)誤模式1,可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來(lái)判斷。如果相鄰距離過(guò)小,則認(rèn)為出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù),如公式(1)。最小距離Distmin可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間距離的散點(diǎn)圖確定。 (2)針對(duì)錯(cuò)誤模式2,也可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間的距離來(lái)判斷

5、。如果相鄰距離過(guò)大,則認(rèn)為出現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù),如公式(2)。最大距離Distmax同樣可根據(jù)相鄰兩點(diǎn)之間距離的散點(diǎn)圖確定。DistiDistmax (2) (3)針對(duì)錯(cuò)誤模式3,可根據(jù)當(dāng)前點(diǎn)和其后第2點(diǎn)之間的間隔距離來(lái)判斷。正常情況下,該距離應(yīng)是相鄰兩點(diǎn)之間平均距離的2倍;如果出現(xiàn)往返測(cè)量現(xiàn)象,該值非常小,甚至小于相鄰兩點(diǎn)之間的平均距離,如公式(3)所示。間隔距離的最小值TwoDistmin大約等于相鄰最小距離的2倍,具體取值要根據(jù)間隔距離TwoDist的散點(diǎn)圖確定。 鐵路線在小范圍內(nèi)較為平坦,相鄰線段之間角度變化不會(huì)太大。因此可根據(jù)角度變化的散點(diǎn)圖設(shè)定1個(gè)角度的變化范圍,根據(jù)式(8)判斷是否出現(xiàn)錯(cuò)

6、誤數(shù)據(jù)。其中,up是角度變化的上界,down是角度變化的下界。 (5)如果檢測(cè)數(shù)據(jù)滿足以上4種模式中的1種,就被懷疑為錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。為了判斷算法的效果,借鑒 交通 事件檢測(cè)算法6,定義以下3個(gè)主要性能指標(biāo)。 檢出率DR:發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)與實(shí)際錯(cuò)誤數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)之比。DR越接近100%越好。 誤報(bào)率FAR:誤發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)與所檢測(cè)到的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)之比。FAR越接近0越好。 算法效率EA:全體數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)與所檢測(cè)到的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)之比。EA越大效率越高。3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及其 分析 利用Matlab7編程實(shí)現(xiàn)算法。根據(jù)算法的要求,畫(huà)出3個(gè)散點(diǎn)圖。圖6為相鄰兩點(diǎn)的距離圖,用于確定Distmin和Distmax。

7、圖7為間隔兩點(diǎn)距離的散點(diǎn)圖,用于確定TwoDistmin;圖8為角度變化圖,用于確定up和down。根據(jù)圖6圖8,可得到以下閾值參數(shù)和可能錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)。 (1)Distmin=4.8ft,Distmax=10ft。第1種和第2種錯(cuò)誤模式散點(diǎn)圖的連續(xù)性很好,沒(méi)有發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。 (2)TwoDistmin=9.0ft,共有14個(gè)點(diǎn)的間隔距離過(guò)小,被認(rèn)為是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。 (3)up=5,down=-5,共有40個(gè)點(diǎn)的角度變化超過(guò)5,被認(rèn)為是錯(cuò)誤數(shù)據(jù)。 取可疑錯(cuò)誤數(shù)據(jù)點(diǎn)的前后各2個(gè)數(shù)據(jù),共5個(gè)數(shù)據(jù)組合在一起,然后將一些重復(fù)的點(diǎn)除掉,并把連續(xù)的點(diǎn)合并在一起,共得到17組(共112個(gè)點(diǎn))可能錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)點(diǎn),最后再

8、由人工一一確認(rèn),整個(gè)過(guò)程大約不超過(guò)1h,可認(rèn)為這是人機(jī)結(jié)合的智能檢測(cè)算法8。同時(shí)采用最基本的用人工逐段判斷的 方法 ,共用去10d,約80h,找到的錯(cuò)誤數(shù)據(jù)共11組,其中往返測(cè)量錯(cuò)誤7組,角度變化過(guò)大錯(cuò)誤4組。而且這11組數(shù)據(jù)完全包括在算法找到的17組數(shù)據(jù)之中。從這11組錯(cuò)誤數(shù)據(jù)中選擇2組不同錯(cuò)誤模式的數(shù)據(jù),其局部放大圖分別如圖9和圖10所示。從中不難發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)在測(cè)量或記錄過(guò)程中出現(xiàn)了明顯的錯(cuò)誤。 計(jì)算 算法的性能指標(biāo)得DR=100%,FAR=6/17=35.3%,EA=58601/17=3447?？梢?jiàn)第1和第3個(gè)指標(biāo)非常好,第2個(gè)指標(biāo)較差,但這樣可以確保沒(méi)有漏撿。4 結(jié)語(yǔ)根據(jù)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)出現(xiàn)的

9、4種模式,提出了4種相應(yīng)的檢測(cè)算法,并利用某鐵路線實(shí)測(cè)GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證。驗(yàn)證結(jié)果表明,該算法是有效的,檢出率為100%,而且節(jié)約了大量的時(shí)間,極大地提高了工作效率。雖然誤報(bào)率也較高為35.3%,但對(duì)于防止漏檢非常有用。值得注意的是,最終的錯(cuò)誤與否必須要人工進(jìn)行確認(rèn),確認(rèn)后,將給出正確的數(shù)據(jù),或者重新測(cè)量,為后續(xù)工作提供保障。 參考 文獻(xiàn) 1高桂桂,蔡伯根.列車(chē)監(jiān)控系統(tǒng)專(zhuān)用 電子 地圖自動(dòng)生成算法的 研究 J.鐵道學(xué)報(bào),2006,28(1):63-67.(GAOGuigui,CAIBaigen.ResearchontheAutomaticElectronicMapGenerationAlgo

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