专利汇可以提供一种寻找停车位置的系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种寻找 停车位 置的系统,具体涉及智慧生活及手机导航技术领域。包括参数设置模 块 、 定位 数据获取模块、定位 数据处理 模块、海拔数据变化获取模块、地图模型显示模块、数据保存及传输模块、远程获取数据模块、路径处理模块。该系统通过用户手机的定位数据获取模块和海拔数据获取模块获取地理 位置 和实时时间信息,实现记录用户的停车位置信息和离开 停车场 后的 水 平运动轨迹和海拔变化,实现对离开停车场后的路径形成完整的三维的轨迹标识,当用户需要返回停车位置时,利用蚁群 算法 ,对记录的路径进行优化选择,选择一条最短的路径返回停车位置。,下面是一种寻找停车位置的系统专利的具体信息内容。
1.一种寻找停车位置的系统,其特征在于,包括参数设置模块、定位数据获取模块、定位数据处理模块、海拔数据变化获取模块、地图模型显示模块、数据保存及传输模块、远程获取数据模块、判断模块和路径处理模块;
参数设置模块,用于设定参数数据的参数阈值;
定位数据获取模块,用于获取用户所在的地里位置及实时时间信息;
定位数据处理模块,使用阈值过滤器过滤异常数据;
海拔数据变化获取模块,用于获取用户离开停车位置后的海拔变化情况;
地图模型显示模块,用于获取地图模型并根据定位数据在地图模型上生成轨迹及定位位置标识;
数据保存及传输模块,用于将定位数据发送至云端服务器,防止用户手机丢失位置信息;
远程数据获取模块,用于接收云端服务器获取的定位信息,并将定位数据导入地图模型;
判断模块,用于根据用户设置或系统默认的参数阈值,判断GPS定位模块获取的定位数据是否为有效的定位数据;
路径处理模块,利用蚁群处理算法处理记录的路径,选择一条返回停车位置最短的路径。
2.如权利要求1所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,定位数据获取模块和海拔数据变化获取模块采用用户手机自己的GPS定位模块和气压计模块。
3.如权利要求1所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,参数设置模块用于设置执行过程中的必要参数,参数包括:
第一参数,GPS定位时搜索的卫星的信噪比阈值TSNR;
第二参数,GPS定位时搜索的卫星颗数阈值Tcount;
第三参数,手机GPS定位时间周期Ttime;
第四参数,两个连续定位数据的距离阈值Tdistance;
第五参数,三个连续定位数据的平均距离除以所有定位的平均距离的比值阈值Tratio;
第六参数,三个连续定位数据所构角的角度阈值T。
4.如权利要求3所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,判断模块包括:
第一判断单元,用于判断GPS定位时搜索的卫星的信噪比是否大于信噪比阈值TSNR;
第二判断单元,用于判断GPS定位时搜索的有效卫星颗数是否大于卫星颗数阈值Tcount;
第三判断单元,用于判断当前和上次定位数据的距离是否大于距离阈值;
第四判断单元,三个连续定位数据的平均距离除以所有定位数据的平均距离的比值是否大于距离比值阈值Tratio;
第五判断单元,用于判断三个连续定位数据所构角的角度是否小于角度阈值Tα。
5.如权利要求3所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,数据存储及传输模块实现记录用户停车后的路径信息,并将信息上传至云端服务器,防止用户的路径信息丢失,当用户要返回停车位置时,再读取存储的路径信息。
6.如权利要求1-5任一所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,该系统工作时包括以下步骤:
a)打开设置项设置参数,或使用系统默认参数;
b)每隔周期Ttime获取用户所在地理位置的定位数据和海拔变化数据;
c)使用阈值过滤器过滤异常数据;
d)获取三维地图模型;
e)根据定位数据和海拔变化数据在三维地图模型上生成路径轨迹;
f)周期性地保存定位数据到用户手机数据库中,将定位数据发送至云端服务器;
g)当用户手机本地路径轨迹数据丢失时可以接收云端服务器的路径轨迹数据,并将数据导入地图模型。
7.如权利要求6所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,该系统工作时还包括判断步骤,
判断GPS定位时搜索的卫星的信噪比是否大于信噪比阈值TSNR,如果是大于信噪比阈值TSNR,该卫星为有效卫星;
判断GPS定位时搜索的有效卫星颗数是否大于卫星颗数阈值Tcount,如果是大于卫星颗数阈值Tcount,当前定位数据为有效数据;
判断当前和上次定位数据的距离是否大于距离阈值Tdistance,如果是大于距离阈值Tdistance,当前定位数据为有效数据。
8.如权利要求6所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,该系统工作中还包括对定位数据模块处理异常数据,
如果三个连续定位数据的平均距离除以所有定位数据的平均距离的比值大于距离比值阈值Tratio,且所构角的角度小于角度阈值T,即定位数据出现了异常,需要丢弃中间的定位数据。
9.如权利要求1所述的一种寻找停车位置的系统,其特征在于,利用蚁群算法,使用户从当前位置,从m-1个节点中,寻找距离用户最近的一个节点,前进,下一次从剩余的m-2个节点中再寻找一个最近的节点,依次类推,寻找到停车位置M,蚁群处理算法包括式(1)-(3):
其中,k代表第k只蚂蚁,m代表蚂蚁的总数;
α,β是大于零小于一的常数,其中α为荷尔蒙挥发常数,β为距离常数;
(1-α)·τk(r,s)代表荷尔蒙随时间挥发,剩余的荷尔蒙浓度;
Pk(r,s)代表第k只蚂蚁从r点出发,到s点的概率;
Jk(r)代表,第k只蚂蚁,从r点出发,可以选择的目的地;
Lk代表第k只蚂蚁,从r走到s需要走的距离;
η(r,s)代表r点到s点之间距离的代数;
τk(r,s)代表第k只蚂蚁走过之后,r点到s点路径上的荷尔蒙浓度;
Δτk(r,s)代表第k只蚂蚁在r点到s点路径上释放的荷尔蒙数量。
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