轨迹处理方法、装置、设备、存储介质及车辆与流程

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1.本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种轨迹处理方法、装置、设备、存储介质及车辆。

背景技术：

2.高精路网是高精度地图中的重要组成部分。随着互联网信息技术及定位技术的发展，车辆在高精路网中的通行轨迹有助于模拟城市交通运行状况。
3.由于许多道路中都存在辅路，车辆在辅路上的行驶轨迹与车辆在主路上的行驶轨迹大致相同，但在辅路上的行驶轨迹并不符合车辆在高精路网中通行轨迹的统计条件。但在现有技术中，无法有效将主路与辅路的行驶轨迹区分开来。

技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题，本公开提供了一种轨迹处理方法、装置、设备、存储介质及车辆，有效区分道路中主路与辅路上的行驶轨迹，提高了基于车辆行驶轨迹进行的数据分析的准确性。
5.第一方面，本公开实施例提供一种轨迹处理方法，包括：
6.获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；
7.针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；
8.基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；
9.计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；
10.将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。
11.在一些实施例中，所述获取多个车辆行驶轨迹之前，所述方法还包括：
12.基于待分析道路对应的高精路网中心线以及预设距离，确定高精路网缓冲区；
13.获取多个原始轨迹，每个原始轨迹包括至少一个轨迹点；
14.去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹。
15.在一些实施例中，去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹之后，所述方法还包括：
16.针对剩余的每个原始轨迹，获取所述原始轨迹的长度和所述原始轨迹中轨迹点的个数；
17.去除所述原始轨迹的长度小于预设长度阈值，或者轨迹点的个数续小于预设数量的至少一个原始轨迹。
18.在一些实施例中，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，包括：
19.确定所述车辆行驶轨迹中每一个轨迹点在世界坐标系下的坐标；
20.计算所述多个轨迹点的坐标的均值，得到车辆行驶轨迹的空间质心的坐标。
21.在一些实施例中，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组，包括：
22.确定所述空间质心在所述高精路网所在的高精路网缓冲区中的投影点；
23.根据所述投影点到所述高精路网中至少一个车道组的距离，确定高精路网中与所述投影点最近的目标车道组。
24.在一些实施例中，计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离，包括：
25.针对所述第二集合中每个轨迹点，确定所述第一集合中距所述轨迹点最远的目标形点，将所述轨迹点与所述目标形点之间的距离作为所述轨迹点的目标距离；
26.确定所述第二集合中多个轨迹点所分别对应的目标距离中最大的目标距离作为所述第二集合与所述第一集合之间的距离。
27.第二方面，本公开实施例提供一种轨迹处理装置，包括：
28.获取模块，用于获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；
29.第一确定模块，用于针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；
30.第二确定模块，用于基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；
31.计算模块，用于计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；
32.第三确定模块，用于将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。
33.第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：
34.存储器；
35.处理器；以及
36.计算机程序；
37.其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。
38.第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现第一方面所述的方法。
39.第五方面，本公开实施例还提供了一种车辆，该车辆包括如上所述的轨迹处理装置。
40.本公开实施例提供的轨迹处理方法、装置、设备、存储介质及车辆，由于主路与辅路上的行驶轨迹虽然形状相似，但两者之间实际距离较远，通过计算车辆行驶轨迹点的集合与目标车道组的车道线形点集合之间的距离来确定不同行驶轨迹之间的实际距离，排除与待分析道路对应的高精路网中目标车道组轨迹相似但实际距离较远的车辆行驶轨迹，能
够有效区分道路中主路与辅路上的行驶轨迹，提高了基于车辆行驶轨迹进行的数据分析的准确性。
附图说明
41.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
42.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本公开实施例提供的轨迹处理方法流程图；
44.图2为本公开实施例提供的一种应用场景的示意图；
45.图3为本公开另一实施例提供的轨迹处理方法流程图；
46.图4为本公开另一实施例提供的轨迹处理方法流程图；
47.图5为本公开实施例提供的轨迹处理装置的结构示意图；
48.图6为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
49.为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
50.在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
51.本公开实施例提供了一种轨迹处理方法，下面结合具体的实施例对该方法进行介绍。
52.图1为本公开实施例提供的轨迹处理方法流程图。该方法可以应用于如图2所示的应用场景中。如图2所示，该应用场景中包括终端设备21与服务器22，终端设备21与服务器22通信连接。其中，终端设备21可以是具有实时定位功能的车载终端，如车机、智能驾驶设备等，用于采集终端所在车辆的行驶轨迹。终端设备21还可以是其他具有实时定位功能的设备，如智能手机、掌上电脑、平板电脑、笔记本电脑、一体机等，用于采集设备所在的移动载体的行驶轨迹。服务器22还可以是任意的具有数据处理功能的设备。可以理解的是，本公开实施例提供的轨迹处理方法还可以应用在其他场景中。
53.下面结合图2所示的应用场景，对图1所示的轨迹处理方法进行介绍，该方法包括的具体步骤如下：
54.s101、获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点。
55.服务器22接收到终端设备21上传的多个原始轨迹，并从中筛选出符合条件的多个轨迹作为车辆行驶轨迹。每个车辆轨迹都分别包括多个轨迹点。轨迹点，即终端设备运动过程中通过定位系统采集到的位置点，用于表示该终端设备21或其所处的移动载体在某一时刻的位置。由多个有序排列的轨迹点构成的曲线即为轨迹。其中，定位系统可以是全球定位
系统(global positioning system，gps)或其他任意的定位系统，本公开实施例对此不作限定。
56.s102、针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组。
57.在待分析道路对应的高精路网中的一些道路上可能会存在着辅路，而车辆在辅路上行驶所生成的车辆行驶轨迹并非数据分析所需要的轨迹数据。因此，可以根据车辆行驶轨迹与目标车道组的距离将车辆行驶在辅路等所生成的距离高精路网较远的车辆行驶轨迹排除。首先计算车辆行驶轨迹的空间质心，确定高精路网中与该空间质心距离最近的目标车道组。
58.s103、基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合。
59.目标车道组中可能包含一条或多条车道，其中每条车道都有其各自对应的车道线，由此可以获取多个相应的车道线形点，服务器22据此确定由目标车道组中至少一个车道线对应的形点构成的第一集合。
60.s104、计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离。
61.豪斯多夫距离(hausdorff distance)在度量空间中任意两个集合之间定义的一种距离。服务器22获取车辆行驶轨迹的多个轨迹点构成的第二集合与目标车道组中至少一个车道线对应的形点构成的第一集合，并计算第一集合与第二集合之间的豪斯多夫距离，通过豪斯多夫距离可以判断车辆行驶轨迹与目标车道组的距离。
62.s105、将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。
63.若车辆行驶轨迹与目标车道组的距离大于或等于第一预设值，则可以确定该车辆行驶轨迹距离目标车道组即高精路网较远，不适宜作为数据分析的基础；若车辆行驶轨迹与目标车道组的距离小于第一预设值，则可以确定该车辆行驶轨迹是高精路网上的目标行驶轨迹，可以作为供数据分析的车辆行驶轨迹数据。
64.本公开实施例通过获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹，通过计算车辆行驶轨迹点的集合与目标车道组的车道线形点集合之间的距离，排除与高精路网中目标车道组轨迹相似但实际距离较远的车辆行驶轨迹，有效区分道路中主路与辅路上的行驶轨迹，提高了基于车辆行驶轨迹进行的数据分析的准确性。
65.图3为本公开另一实施例提供的轨迹处理方法流程图。如图3所示，该方法包括如下几个步骤：
66.s301、基于待分析道路对应的高精路网中心线建立宽度为预设距离的高精路网缓冲区。高精路网中心线可以是预先指定的待分析的道路或车道的中心线，根据高精地图可
以获得高精路网中心线的位置。缓冲区(buffer)，是地理空间目标的一种影响范围或服务范围，具体指在点、线、面实体的周围，自动建立的一定宽度的多边形，高精路网缓冲区即在高精路网中的路线周围自动建立的一定宽度的多边形，或是在高精路网中的路线上某一车道周围自动建立的一定宽度的多边形，具体可以是以高精路网中心线为基准建立的宽度为预设距离的矩形。预先设置一个预设距离，该预设距离为对于高精路网最合适的缓冲区宽度。以高精路网中心线周围预设距离内的区域即为高精路网缓冲区。例如，针对一条长度为10公里的直线道路，以预设距离为5米建立高精路网缓冲区，最终得到长10公里、宽5米，以道路中心线为高精路网中心线的矩形高精路网缓冲区。s302、获取多个原始轨迹，每个原始轨迹包括至少一个轨迹点。
67.服务器22从终端设备21获取多个原始轨迹，每个原始轨迹中均包括一个或多个轨迹点。
68.s303、去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹。
69.对于每个原始轨迹，其中所包括的任一轨迹点可能会位于高精路网缓冲区内，也可能位于高精路网缓冲区外。若存在一个原始轨迹，其中所有的轨迹点均位于高精路网缓冲区以外，代表该原始轨迹与高精路网缓冲区没有交集，即该原始轨迹与高精路网缓冲区对应的高精路网没有交集。从多个原始轨迹中去除掉此类与高精路网缓冲区无交集的原始轨迹。
70.s304、针对剩余的每个原始轨迹，获取所述原始轨迹的长度和所述原始轨迹中轨迹点的个数。
71.s305、去除所述原始轨迹的长度小于预设长度阈值，或者轨迹点的个数续小于预设数量的至少一个原始轨迹。
72.对于任一轨迹点位于高精路网缓冲区中的多个原始轨迹，即与高精路网缓冲区有交集的多个原始轨迹，进一步获取每个原始轨迹的长度及其所包含的轨迹点的个数，若原始轨迹的长度过短或轨迹点的个数较少，则该原始轨迹较短，可能为噪点数据，不具备普遍参考性。因此将原始轨迹长度小于预设长度阈值或轨迹点个数小于预设数量的原始轨迹去除，而轨迹的长度大于或等于预设长度阈值，且所述原始轨迹中的轨迹点的个数大于或等于预设数量的原始轨迹则可以作为车辆行驶轨迹，参与后续的数据分析与发掘。
73.s306、确定剩余的每个原始轨迹中的多个轨迹点在高精路网缓冲区中的多个投影点，所述多个轨迹点和所述多个投影点一一对应。
74.s307、针对剩余的每个原始轨迹，计算所述原始轨迹中的每个轨迹点分别与其对应的投影点的距离。
75.原始轨迹与高精路网可能并不是完全重合，原始轨迹中的多个轨迹点也并不是全部位于高精路网缓冲区内，因此需要确定每个原始轨迹中的多个轨迹点在高精路网缓冲区中的多个投影点。例如，对于每一个轨迹点，将其投影至高精路网缓冲区的中心线上，获得高精路网缓冲区中与轨迹点一一对应的投影点。
76.s308、基于所述原始轨迹中的每个轨迹点分别与其对应的投影点的距离，确定所述原始轨迹的变异系数。
77.变异系数(coefficient of variation)，即离散系数，是概率分布离散程度的一
个归一化量度，其定义为标准差与平均值之比。针对每个原始轨迹，在确定与该原始轨迹中每个轨迹点一一对应的投影点之后，服务器22计算轨迹点与其对应的投影点之间的距离。对于每个车辆行驶轨迹执行同样的操作，直至获取每个车辆轨迹的轨迹点与相应的投影点的距离。进一步计算该原始轨迹的变异系数，即该原始轨迹中多个轨迹点与其相应的投影点的距离的标准差与平均值之比。变异系数可以表征原始轨迹相对于高精路网缓冲区的离散程度。
78.s309、去除剩余的原始轨迹中变异系数大于第二预设值的至少一个原始轨迹。
79.当原始轨迹的变异系数大于第二预设值时，代表该原始轨迹与高精路网缓冲区的重合度或相似度较小，可以确定该原始轨迹并不是在高精路网中行驶得到的，需要从多个原始轨迹中去除掉这些变异系数大于第二预设值的轨迹。例如，在三维空间中，高精路网中某段道路的下方仍在存在与该段高精路网相似的道路，但车辆在不同道路上的行驶轨迹不会完全相同，因此车辆在其他道路上行驶生成的轨迹的变异系数相对于车辆在高精路网上行驶生成的轨迹的变异系数较大，将这部分车辆在其他道路上行驶生成的原始轨迹，即变异系数大于第二预设值的至少一个原始轨迹从多个原始轨迹中去除。
80.s310、针对剩余的每个原始轨迹，确定所述原始轨迹对应的第二集合和第三集合。
81.其中，所述第二集合包括所述原始轨迹的多个轨迹点，所述第三集合包括所述原始轨迹中位于高精路网缓冲区中的轨迹点。
82.原始轨迹与高精路网可能并不是完全重合，原始轨迹中的多个轨迹点也并不是全部位于高精路网缓冲区内，对于剩余的每个原始轨迹，即变异系数小于或等于第二预设值的一个或多个原始轨迹中的每一个车辆行驶轨迹，由服务器22确定由该原始轨迹中的多个轨迹点所构成的第二集合，以及由该车辆行驶轨迹中位于高精路网缓冲区的轨迹点构成的第三轨迹集合。
83.s311、计算所述第二集合与所述第三集合的相似度。
84.可选的，通过计算第二集合与第三集合的杰卡德距离(jaccard distance)确定两个集合的相似度。杰卡德距离用来度量两个集合之间的差异性，定义为1减去杰卡德相似系数；杰卡德相似指数用来度量两个集合之间的相似性，它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数。当第二集合与第三集合的杰卡德相似指数越大，其杰卡德距离越小，代表第二集合与第三集合的相似度较高，即该原始轨迹与高精路网缓冲区重合度较高；当第二集合与第三集合的杰卡德相似指数越小，其杰卡德距离越大，代表第二集合与第三集合的相似度较低，即该原始轨迹与高精路网缓冲区重合度较低。
85.s312、确定剩余的原始轨迹中所述相似度大于或等于第三预设值的至少一个原始轨迹为车辆行驶轨迹。
86.对于剩余原始轨迹中的每一个原始轨迹，其所对应的第二集合与第三集合的相似度越高，代表该原始轨迹与高精路网的缓冲区重合度越高，反之则代表该原始轨迹与高精路网缓冲区的重合度较低。例如，车辆在高精路网缓冲区所对应的高精路网中行驶一定距离后驶入了其他的道路，虽然其所生成的原始轨迹所包含的多个轨迹点中有一部分位于高精路网缓冲区中，但这部分轨迹点占该原始轨迹中全量轨迹点的比例较小，因此该原始轨迹对应的第二集合与第三集合的相似度较低。与高精路网缓冲区重合度较低的原始轨迹同样不适用于作为后续数据分析的基础，因此多个原始轨迹中相似度大于或等于第三预设值
的至少一个原始轨迹才可以作为车辆行驶轨迹参与后续的数据分析过程。
87.本公开实施例通过计算原始轨迹与相对于待分析道路对应的高精路网缓冲区的变异系数、原始轨迹对应的第二集合与第三集合之间的相似度，从海量的原始轨迹中筛选出合适的轨迹作为车辆行驶轨迹，去除了噪点数据对于轨迹数据分析的影响，提高了轨迹处理方法的准确性的同时，还减少了轨迹处理过程中的数据量与计算量，大大提高了轨迹处理方法的效率。
88.图4为本公开另一实施例提供的轨迹处理方法流程图。如图4所示，该方法包括如下几个步骤：
89.s401、获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点。
90.s402、确定所述车辆行驶轨迹中每一个轨迹点在世界坐标系下的坐标。
91.s403、计算所述多个轨迹点的坐标的均值，得到车辆行驶轨迹的空间质心的坐标。
92.终端设备运动过程中通过定位系统采集到的每一个轨迹点都有其对应的位置信息，例如每个轨迹点在世界坐标系下的坐标。对于一条车辆行驶轨迹，首先确定其中每一个轨迹点在世界坐标系下的坐标，进一步计算每个坐标的均值，得到该车辆行驶轨迹的空间质心的坐标。具体地，分别计算世界坐标系中每个坐标轴方向上轨迹点的坐标的均值，得到车辆行驶轨迹的空间质心在每个坐标轴方向上的坐标。
93.s404、确定所述空间质心在所述高精路网所在的高精路网缓冲区中的投影点。
94.基于多个轨迹点的坐标计算得到的车辆行驶轨迹的空间质心可能会位于高精路网缓冲区之外，因此首先确定空间质心在高精路网缓冲区中的投影点，具体可以是将空间质心垂直投影至高精路网缓冲区的中心线上，得到空间质心在高精路网缓冲区中的投影点。
95.在一些实施例中，根据高精路网缓冲区的确定方式不同，可以对确定投影点的基准进行相应的调整，例如还可以是以高精路网缓冲区的边界线上与空间质心距离最近的点作为空间质心在高精路网缓冲区中的投影点，本公开实施例对此不做限定。
96.s405、根据所述投影点到所述高精路网中至少一个车道组的距离，确定高精路网中与所述投影点最近的目标车道组。
97.具体的，根据所述投影点到所述高精路网中至少一个车道组中心线的距离，确定高精路网中与所述投影点最近的目标车道组。
98.s406、基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合。
99.目标车道组中可能包含一条或多条车道，其中每条车道都有其各自对应的车道线，由此可以获取多个相应的车道线形点，服务器22据此确定由目标车道组中至少一个车道线对应的形点构成的第一集合。
100.s407、针对所述第二集合中每个轨迹点，确定所述第一集合中距所述轨迹点最远的目标形点，将所述轨迹点与所述目标形点之间的距离作为所述轨迹点的目标距离。
101.s408、确定所述第二集合中多个轨迹点所分别对应的目标距离中最大的目标距离作为所述第二集合与所述第一集合之间的距离。
102.计算第一集合中每个形点与第二集合中每个轨迹点之间的距离，选取距离最远的一形点与轨迹点之间的距离作为第一集合与第二集合之间的距离。
103.s409、将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。
104.若车辆行驶轨迹与目标车道组的距离大于或等于第一预设值，则可以确定该车辆行驶轨迹距离目标车道组即高精路网较远，不适宜作为数据分析的基础，并去除该车辆行驶轨迹；若车辆行驶轨迹与目标车道组的距离小于第一预设值，则可以确定该车辆行驶轨迹是高精路网上的目标行驶轨迹，可以作为供数据分析的车辆行驶轨迹数据。
105.本公开实施例通过计算车辆行驶轨迹点的集合与目标车道组的车道线形点集合之间的距离，排除与高精路网中目标车道组轨迹相似但实际距离较远的车辆行驶轨迹，有效区分道路中主路与辅路的行驶轨迹，提高了基于车辆行驶轨迹进行的数据分析的准确性，且进一步提高了轨迹数据处理的准确性。图5为本公开实施例提供的轨迹处理装置的结构示意图。该轨迹处理装置可以是如上实施例所述的服务器，或者该轨迹处理装置可以是该服务器中的部件或组件。本公开实施例提供的轨迹处理装置可以执行轨迹处理方法实施例提供的处理流程，如图5所示，轨迹处理装置50包括：获取模块51、第一确定模块52、第二确定模块53、计算模块54、第三确定模块55；其中，获取模块51用于获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；第一确定模块52用于针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；第二确定模块53用于基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；计算模块54用于计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；第三确定模块55用于将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。
106.可选的，获取模块51还用于基于高精路网中心线以及预设距离，确定高精路网缓冲区；获取多个原始轨迹，每个原始轨迹包括至少一个轨迹点；去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹。
107.可选的，获取模块51还用于针对剩余的每个原始轨迹，获取所述原始轨迹的长度和所述原始轨迹中轨迹点的个数；去除所述原始轨迹的长度小于预设长度阈值，或者轨迹点的个数续小于预设数量的至少一个原始轨迹。
108.可选的，第一确定模块52还用于确定所述车辆行驶轨迹中每一个轨迹点在世界坐标系下的坐标；计算所述多个轨迹点的坐标的均值，得到车辆行驶轨迹的空间质心的坐标。
109.可选的，第一确定模块52还用于确定所述空间质心在所述高精路网所在的高精路网缓冲区中的投影点；根据所述投影点到所述高精路网中至少一个车道组的距离，确定高精路网中与所述投影点最近的目标车道组。
110.可选的，计算模块54还用于针对所述第二集合中每个轨迹点，确定所述第一集合中距所述轨迹点最远的目标形点，将所述轨迹点与所述目标形点之间的距离作为所述轨迹点的目标距离；确定所述第二集合中多个轨迹点所分别对应的目标距离中最大的目标距离作为所述第二集合与所述第一集合之间的距离。
111.去除图5所示实施例的轨迹处理装置可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
112.此外，本公开实施例还提供一种车辆，该车辆包括如上实施例所述的轨迹处理装
置。
113.图6为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以是如上实施例所述的服务器。本公开实施例提供的电子设备可以执行轨迹处理方法实施例提供的处理流程，如图6所示，电子设备60包括：存储器61、处理器62、计算机程序和通讯接口63；其中，计算机程序存储在存储器61中，并被配置为由处理器62执行如上所述的轨迹处理方法。
114.另外，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现上述实施例所述的轨迹处理方法。
115.此外，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现如上所述的轨迹处理方法。
116.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(lan)或广域网(wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
117.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
118.需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
119.以上所述仅是本公开的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本公开。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本公开的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本公开将不会被限制于本文所述的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

技术特征：

1.一种轨迹处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个车辆行驶轨迹之前，所述方法还包括：基于待分析道路对应的高精路网中心线建立宽度为预设距离的高精路网缓冲区；获取多个原始轨迹，每个原始轨迹包括至少一个轨迹点；去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，去除所述多个原始轨迹中每个轨迹点的位置均不位于所述高精路网缓冲区的至少一个原始轨迹之后，所述方法还包括：针对剩余的每个原始轨迹，获取所述原始轨迹的长度和所述原始轨迹中轨迹点的个数；去除所述原始轨迹的长度小于预设长度阈值，或者轨迹点的个数续小于预设数量的至少一个原始轨迹。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述车辆行驶轨迹的空间质心，包括：确定所述车辆行驶轨迹中每一个轨迹点在世界坐标系下的坐标；计算所述多个轨迹点的坐标的均值，得到车辆行驶轨迹的空间质心的坐标。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组，包括：确定所述空间质心在所述高精路网所在的高精路网缓冲区中的投影点；根据所述投影点到所述高精路网中至少一个车道组的距离，确定高精路网中与所述投影点最近的目标车道组。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离，包括：针对所述第二集合中每个轨迹点，确定所述第一集合中距所述轨迹点最远的目标形点，将所述轨迹点与所述目标形点之间的距离作为所述轨迹点的目标距离；确定所述第二集合中多个轨迹点所分别对应的目标距离中最大的目标距离作为所述第二集合与所述第一集合之间的距离。7.一种轨迹处理装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取多个车辆行驶轨迹，每个车辆行驶轨迹包括多个轨迹点；第一确定模块，用于针对所述多个车辆行驶轨迹中的车辆行驶轨迹，计算所述车辆行
驶轨迹的空间质心，确定待分析道路对应的高精路网中与所述空间质心最近的目标车道组；第二确定模块，用于基于所述目标车道组中的至少一个车道线，确定所述至少一个车道线对应的形点构成的第一集合；计算模块，用于计算所述车辆行驶轨迹中的所述多个轨迹点构成的第二集合与所述第一集合之间的距离；第三确定模块，用于将所述多个车辆行驶轨迹中所述距离小于第一预设值的至少一个车辆行驶轨迹作为目标行驶轨迹。8.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一项所述的方法。10.一种车辆，其特征在于，包括：如权利要求7所述的轨迹处理装置。

技术总结

本公开涉及一种轨迹处理方法、装置、设备、存储介质及车辆。本公开通过计算车辆行驶轨迹点的集合与目标车道组的车道线形点集合之间的距离，排除与待分析道路对应的高精路网中目标车道组轨迹相似但实际距离较远的车辆行驶轨迹，有效区分道路中主路与辅路上的行驶轨迹，提高了基于车辆行驶轨迹进行的数据分析的准确性。准确性。准确性。