GPS数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质与流程

gps数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质
技术领域
1.本发明涉及列车控制领域，特别是涉及一种gps数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质。


背景技术：

2.列车在轨道行驶时，下发到地面的位置数据通常为gps(global positioning system，全球定位系统)数据，但是对于轨道线路上各种工况的线路信息通常是以公里标来标注，如轨道线路上的隧道、桥梁和道岔等。列车运行到不同的工况时，车辆可能会发生晃车或失稳等影响车辆运行的故障，但是，由于根据列车发送的gps数据无法确定列车是否是因为行驶到不同的工况导致如上故障，因此无法在列车行驶到相应工况前对列车进行稳定控制。


技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种gps数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质，建立通过gps数据确定对应的公里标的模型，后续通过列车运行时的实时gps数据便可确定实时公里标，以确定列车是否即将运行至相应工况，从而提前对列车进行稳定性控制。
4.为解决上述技术问题，本发明提供了一种gps数据与公里标映射方法，包括：
5.基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型；
6.将各个工况的公里标并代入所述公里标-gps映射预测模型，获取所述公里标-gps映射预测模型生成的各个所述工况的预测gps数据，并确定各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系；
7.基于各个所述站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型；
8.将列车发送的实时gps数据代入所述gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的实时公里标。
9.优选地，基于各个所述站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之前，还包括：
10.获取列车在轨道线路上行驶时发送的各个实时校正gps数据；
11.基于各个所述实时校正gps数据对各个所述预测gps数据进行校正；
12.确定校正后的各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系。
13.优选地，基于各个所述实时校正gps数据对各个所述预测gps数据进行校正，包括：
14.将各个所述预测gps数据分别与各个所述实时校正gps数据进行欧式距离计算；
15.确定分别与各个所述预测gps数据之间的计算结果为最小值的各个所述实时校正gps数据中的各个待校正实时gps数据；所述预测gps数据与所述待校正实时gps数据一一对应；
16.基于各个所述待校正实时gps数据分别一一对应对各个所述预测gps数据进行校
正。
17.优选地，基于各个所述站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之后，还包括：
18.确定所述列车在预设路段内发送所述实时校正gps数据的定位次数，以及在所述预设路段内的公里标的定位数量；
19.若所述定位次数大于所述定位数量，则将所述预设路段内的各个所述实时校正gps数据代入所述gps-公里标映射预测模型，生成各个插值公里标并插入所述预设路段。
20.优选地，确定所述列车在预设路段内发送所述实时校正gps数据的定位次数，以及在所述预设路段内的公里标的定位数量之后，还包括：
21.若所述定位次数小于所述定位数量，则设定所述gps-公里标映射预测模型中位于所述预设路段中的多个gps数据对应一个公里标。
22.优选地，基于各个所述站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之后，还包括：
23.获取列车在轨道线路上行驶时发送的各个调优样本gps数据；
24.确定各个所述调优样本gps数据分别对应的样本公里标；
25.基于所述调优样本gps数据和所述样本公里标的映射关系对所述gps-公里标映射预测模型进行调优处理，以生成优化后gps-公里标映射预测模型；
26.将列车发送的实时gps数据代入所述gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的实时公里标，包括：
27.将列车发送的实时gps数据代入所述优化后gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的实时公里标。
28.优选地，将列车发送的实时gps数据代入所述优化后gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的实时公里标，包括：
29.将列车发送的实时gps数据代入所述优化后gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的第一实时公里标；
30.将列车发送的实时gps数据代入所述gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的第二实时公里标；
31.基于所述第一公里标和所述第二公里标确定所述实时公里标。
32.为解决上述技术问题，本发明提供了一种gps数据与公里标映射系统，包括：
33.第一建立单元，用于基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型；
34.获取单元，用于将各个工况的公里标并代入所述公里标-gps映射预测模型，获取所述公里标-gps映射预测模型生成的各个所述工况的预测gps数据，并确定各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系；
35.第二建立单元，用于基于各个所述站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个所述工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型；
36.确定单元，用于将列车发送的实时gps数据代入所述gps-公里标映射预测模型，以确定所述实时gps数据对应的实时公里标。
37.为解决上述技术问题，本发明提供了一种gps数据与公里标映射装置，包括：
38.存储器，用于存储计算机程序；
39.处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述所述gps数据与公里标映射方法的步骤。
40.为解决上述技术问题，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述所述的gps数据与公里标映射方法的步骤。
41.本技术提供了一种gps数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质，涉及列车控制领域。该方案中，先基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型，以获取公里标-gps映射预测模型生成的各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系，进而建立gps-公里标映射预测模型，从而将列车发送的实时gps数据代入gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标。可见，本技术中建立通过gps数据确定对应的公里标的模型，后续通过列车运行时的实时gps数据便可确定实时公里标，以确定列车是否即将运行至相应工况，从而提前对列车进行稳定性控制。
附图说明
42.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对现有技术和实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
43.图1为本发明提供的一种gps数据与公里标映射方法的流程示意图；
44.图2为本发明提供的一种gps数据与公里标映射系统的结构示意图；
45.图3为本发明提供的一种gps数据与公里标映射装置的结构示意图。
具体实施方式
46.本发明的核心是提供一种gps数据与公里标映射方法、系统、装置及存储介质，建立通过gps数据确定对应的公里标的模型，后续通过列车运行时的实时gps数据便可确定实时公里标，以确定列车是否即将运行至相应工况，从而提前对列车进行稳定性控制。
47.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
48.请参照图1，图1为本发明提供的一种gps数据与公里标映射方法的流程示意图，该方法包括：
49.s11：基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型；
50.现有技术中，由于列车在轨道线路上进行定位时，是通过gps数据进行定位，但是轨道线路上各个位置通常用公里标进行定位，因此，地面系统在接收到列车发送的gps数据后，无法确定列车在轨道上的哪个位置，也无法确定列车是否即将运行到某个工况进行预测，无法避免列车在运行到相应工况上导致列车无法稳定运行。例如，当列车运行到桥梁上
时，列车车身可能会发生抖动，导致乘客的乘车体验下降，但是现有技术中无法提前确定列车是否即将运行到桥梁上，也无法提前控制列车在运行到桥梁上时稳定行驶。
51.为了解决上述技术问题，本技术中先根据站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射模型，而各个站点的公里标可以通过路局获取，站点的gps数据可通过bigmap gis office导入中国高铁各个站点信息进行获取，也即站点的公里标和gps数据的映射关系是已知的。基于已知的站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型后，可通过将站点的公里标输入至公里标-gps映射预测模型，以获取站点的gps数据，也即公里标-gps映射预测模型可以在站点的公里标已知时获取相应的gps数据。
52.s12：将各个工况的公里标并代入公里标-gps映射预测模型，获取公里标-gps映射预测模型生成的各个工况的预测gps数据，并确定各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系；
53.在建立了公里标-gps映射预测模型后，可通过将各个工况的公里标代入到公里标-gps映射预测模型中，以获取工况的公里标对应的预测gps数据，也即通过站点的公里标和gps数据的映射关系对公里标-gps映射预测模型进行训练后，可以将公里标输入至公里标-gps映射预测模型，以获取公里标对应的预测gps数据。
54.相应地，工况的公里标也可以通过路局获取，例如桥梁、上下坡、隧道和转弯等工况的公里标。
55.s13：基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型；
56.在确定了工况的公里标和gps数据的映射关系，并且已经得知了站点的公里标和gps数据的映射关系后，建立gps-公里标映射预测模型，也即可以将gps数据输入，从而生成公里标的模型。
57.基于此，通过工况的公里标和gps数据的映射关系，以及站点的公里标和gps数据的映射关系对gps-公里标映射预测模型进行训练，便可通过gps-公里标映射预测模型确定已知的gps数据对应的公里标。
58.s14：将列车发送的实时gps数据代入gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标。
59.在训练了gps-公里标映射预测模型之后，当列车在轨道线路上运行并发送gps数据时，将列车当前的实时gps数据代入至gps-公里标映射预测模型，能够确定列车当前所在位置的公里标，从而预先确定列车是否即将驶入相应工况，以提前对列车进行稳定性控制。
60.如根据列车当前的实时gps数据确定列车的实时公里标后，确定列车即将驶入桥梁，为了避免列车在桥梁上运行时列车出现抖动，可根据列车在桥梁上的运行情况提前对列车进行稳定性控制，例如对列车进行闭环负反馈控制，以保证列车在行驶到桥梁后仍可保持稳定。
61.需要说明的是，公里标-gps映射预测模型为输入一个公里标，得到gps数据(包括经度数据和纬度数据)的模型，而gps-公里标映射预测模型未输入gps数据，得到公里标的模型。
62.综上，本技术中建立通过gps数据确定对应的公里标的模型，后续通过列车运行时的实时gps数据便可确定实时公里标，以确定列车是否即将运行至相应工况，从而提前对列
车进行稳定性控制。
63.在上述实施例的基础上：
64.作为一种优选的实施例，基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之前，还包括：
65.获取列车在轨道线路上行驶时发送的各个实时校正gps数据；
66.基于各个实时校正gps数据对各个预测gps数据进行校正；
67.确定校正后的各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系。
68.本实施例中，考虑到公里标-gps映射预测模型是基于站点的公里表和gps数据的映射关系训练的，但是轨道线路上工况数量多，在将工况的公里标代入到公里标-gps映射预测模型之后获得的gps数据可能会存在误差，例如gps数据在公里标的位置之前，这会导致在之后训练出的gps-公里标映射预测模型中，得到的公里标会在实际gps数据对应的公里标之后，导致列车提前进入稳定性控制中，导致列车的运行效率降低。
69.为了解决上述技术问题，本实施例中通过控制列车在轨道线路上行驶，并进行定位，获取列车运行时的各个实时校正gps数据，以对各个预测gps数据进行校正，以将gps数据和公里标的位置对应的更加准确，以更精准地进行稳定性控制。
70.在对各个预测gps数据进行校正之后，确定校正后的各个工况的公里标和预测gps数据的映射信息，以便训练更准确的gps-公里标映射预测模型，基于列车的gps数据得到更准确的公里标。
71.作为一种优选的实施例，基于各个实时校正gps数据对各个预测gps数据进行校正，包括：
72.将各个预测gps数据分别与各个实时校正gps数据进行欧式距离计算；
73.确定分别与各个预测gps数据之间的计算结果为最小值的各个实时校正gps数据中的各个待校正实时gps数据；预测gps数据与待校正实时gps数据一一对应；
74.基于各个待校正实时gps数据分别一一对应对各个预测gps数据进行校正。
75.本实施例中，在对各个预测gps数据进行校正时，具体为将各个预测gps数据分别与各个实时校正gps数据进行欧式距离计算，以确定各个预测gps数据对应的待校正实时gps数据，从而对预测gps数据进行校正。
76.例如，列车在轨道线路上运行后生成100个实时校正gps数据，而预测gps数据为10个，则先将第一个预测gps数据和100个实时校正gps数据进行欧氏距离计算，确定100个实时校正gps数据中和第一个预测gps数据之间计算结果为最小值的实时校正gps数据，该实时校正gps数据即为第一个预测gps数据对应的待校正实时gps数据，并基于该待校正实时gps数据对第一个预测gps数据进行校正；随后将第二个预测gps数据和100个实时校正gps数据进行欧氏距离计算，确定100个实时校正gps数据中和第二个预测gps数据之间计算结果为最小值的实时校正gps数据，该实时校正gps数据即为第二个预测gps数据对应的待校正实时gps数据，并基于该待校正实时gps数据对第二个预测gps数据进行校正，以此类推，对10个预测gps数据分别进行校正。
77.而列车在轨道线路上运行时，可每经预设距离便生成一个实时校正gps数据，该预设距离越小，对各个预测gps数据进行校正后的结果越准确。
78.作为一种优选的实施例，基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个
工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之后，还包括：
79.确定列车在预设路段内发送实时校正gps数据的定位次数，以及在预设路段内的公里标的定位数量；
80.若定位次数大于定位数量，则将预设路段内的各个实时校正gps数据代入gps-公里标映射预测模型，生成各个插值公里标并插入预设路段。
81.考虑到现有技术中一段预设路段内可能路况较为平稳，该预设路段设置的公里标可能较少，若列车在轨道线路上运行时每隔预设距离发送一个实时校正gps数据，但是预设路段的距离远大于预设距离，则在该预设路段内，不便确定gps数据对应的公里标，也即无法对列车在轨道线路上的具体位置进行准确定位。
82.本实施例中为了解决上述技术问题，若在该预设路段内生成的实时校正gps的定位次数大于该预设路段内的公里标的定位数量，则在该预设路段插入公里标与实时校正gps数据进行对应。
83.具体地，例如，在预设路段内，列车发送实时校正gps数据的定位次数为10次，而该预设路段的公里标的定位数量只有两个，本实施例中将预设路段内的10个实时校正gps数据代入gps-公里标映射预测模型，生成相应的插值公里标，插入预设路段，以保证预设路段中包括与各个实时校正gps数据对应的公里标，以对列车进行更准确的定位。
84.而插值公里标可定为轨道线路中的弯道等。
85.作为一种优选的实施例，确定列车在预设路段内发送实时校正gps数据的定位次数，以及在预设路段内的公里标的定位数量之后，还包括：
86.若定位次数小于定位数量，则设定gps-公里标映射预测模型中位于预设路段中的多个gps数据对应一个公里标。
87.而若该预设路段内发送实时校正gps数据的定位次数小于在预设路段内的公里标的定位数量，则可多个gps数据对应一个公里标，如预设路段内发送实时校正gps数据的定位次数为10次，在预设路段内的公里标的定位数量为20个，则第一个公里标可对应距离第一个公里标最近的两个实时校正gps数据，第二个公里标可对应距离第二个公里标最近的两个实时校正gps数据，，实现多个实时校正gps数据对应一个公里标。
88.作为一种优选的实施例，基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型之后，还包括：
89.获取列车在轨道线路上行驶时发送的各个调优样本gps数据；
90.确定各个调优样本gps数据分别对应的样本公里标；
91.基于调优样本gps数据和样本公里标的映射关系对gps-公里标映射预测模型进行调优处理，以生成优化后gps-公里标映射预测模型；
92.将列车发送的实时gps数据代入gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标，包括：
93.将列车发送的实时gps数据代入优化后gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标。
94.本实施例中，考虑到gps-公里标映射预测模型是利用工况的公里标和gps数据的映射关系以及站点的公里标和gps数据的映射关系进行训练的，训练样本较少，gps-公里标映射预测模型可能也会存在映射误差，为了进一步保证最终确定的实时gps数据的实时公
里标的准确性，增加了调优样本gps数据和对应的样本公里标对gps-公里标映射预测模型进行调优处理，生成优化后gps-公里标映射预测模型，以通过将列车发送的实时gps数据代入优化后gps-公里标映射预测模型，确定更为准确的实时gps数据对应的实时公里标，实现对列车更准确的定位。
95.作为一种优选的实施例，将列车发送的实时gps数据代入优化后gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标，包括：
96.将列车发送的实时gps数据代入优化后gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的第一实时公里标；
97.将列车发送的实时gps数据代入gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的第二实时公里标；
98.基于第一公里标和第二公里标确定实时公里标。
99.本实施例中，考虑到获取调优样本gps数据时有一定的主观性，所有最终得到的实时公里标可能也会有一些的误差，因此，基于优化后gps-公里标映射预测模型和gps-公里标映射预测模型进行实时公里标的确定，例如，对第一公里标和第二公里标进行取均值计算，以确定更为准确的实时gps数据对应的实时公里标。
100.请参照图2，图2为本发明提供的一种gps数据与公里标映射系统的结构示意图，包括：
101.第一建立单元21，用于基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系建立公里标-gps映射预测模型；
102.获取单元22，用于将各个工况的公里标并代入公里标-gps映射预测模型，获取公里标-gps映射预测模型生成的各个工况的预测gps数据，并确定各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系；
103.第二建立单元23，用于基于各个站点的公里标和gps数据的映射关系，以及各个工况的公里标和预测gps数据的映射关系建立gps-公里标映射预测模型；
104.确定单元24，用于将列车发送的实时gps数据代入gps-公里标映射预测模型，以确定实时gps数据对应的实时公里标。
105.对于本发明提供的一种gps数据与公里标映射系统的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述。
106.请参照图3，图3为本发明提供的一种gps数据与公里标映射装置的结构示意图，该装置包括：
107.存储器31，用于存储计算机程序；
108.处理器32，用于执行计算机程序时实现如上述gps数据与公里标映射方法的步骤。
109.对于本发明提供的一种gps数据与公里标映射装置的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述。
110.本发明中的计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述的gps数据与公里标映射方法的步骤。
111.对于本发明提供的计算机可读存储介质的介绍请参照上述方法实施例，本发明在此不再赘述。
112.还需要说明的是，在本说明书中，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。
113.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业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发明的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，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。