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当前主要的轨迹相似性连接方法都以GPS轨迹为研究对象。针对GPS轨迹的优化方法无法直接用于解决地铁乘客轨迹相似性连接的问题,充分利用地铁乘客轨迹的时空特征,借助轨迹的重复性和对称性,将轨迹从点序列转化为OD序列。以OD序列为基础的轨迹,长度是原轨迹的一半,对应的索引空间变小,后续的计算量也随之减少。着重研究了基于PPJoin+的轨迹连接算法在Spark平台上的设计与实现。在一个13结点Spark集群和一个包含500万个乘客轨迹集合(5.6亿条刷卡记录)的超大规模数据集上验证了该算法的有效性。实验结果显示,基于OD序列的PPJoin+算法的执行时间为14.0 min,比默认的点序列轨迹连接算法的节约了62.5%,比Dima连接算法的节约了78.2%,并表现出了良好的可扩展性。 相似文献
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快速扩展随机树(Rapidly-exploring Random Trees,RRT)是路径规划中常用到的算法之一,具有结构简单、搜索能力强、搜索效率高的优点,但也具有随机性强、算法路径不平滑的缺点。文章通过引入动态步长和增加平滑算法改进RRT算法。首先,改进动态步长,通过设置固定最大步长和最小步长,计算目标节点与障碍物的距离;其次,计算具体每一步的步长;最后,比较最小二乘法、二次指数平滑法、三次B样条曲线3种平滑算法的平滑性能,采用三次B样条曲线改进原RRT算法。通过MATLAB仿真软件对传统RRT算法和改进RRT算法进行仿真测试,得出改进后的RRT在路径搜索和路径平滑方面都有一定的提升。 相似文献
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