一种航迹相似度评估方法、装置、电子设备和存储介质与流程

1.本发明涉及无人机测试技术领域，具体涉及一种航迹相似度评估方法、装置、电子设备和存储介质。


背景技术：

2.在无人机巡检系统中为保证无人机飞行的稳定性、安全性和准确性，对无人机真实飞行轨迹与预设轨迹偏差的评估是一种重要的验证方法。其能帮助试验人员量化试验结果，更客观地量化评估无人机性能。
3.目前在进行无人机相似度的评估时，首先会依靠记载定位模块获取无人机的真实飞行的三维航迹数据，采用道格拉斯-普克算法、插值补点等方法对航迹数据进行预处理后，选用一种基于数学原理的计算航迹相似的的算法进行相似度的计算。现有的评估方法无法做到对航迹相似度进行全面量化的评估。


技术实现要素：

4.为了解决现有技术存在的难以量化、评估复杂的问题，本发明提供了一种航迹相似度评估方法、装置、电子设备和存储介质，其具有精准量化评估等特点。
5.根据本发明具体实施方式提供的一种航迹相似度评估方法，包括：
6.获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据；
7.基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，所述合格指标数据为各所述指标数据中满足所述相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据；
8.当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离；
9.基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果；
10.基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹的相似度评分；
11.在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到。
12.进一步地，所述获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据，包括：
13.基于所述预设航迹的每个采集点与所述实际航迹中对应采集点的距离，分别得到表征所述预设航迹和所述实际航迹之间偏差程度的最大偏差距离、偏差距离的平均值和偏差距离的标准差。
14.进一步地，所述基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，包括：
15.将所述最大偏差距离和基准偏差距离进行比较，确定所述最大偏差距离是否合格；
16.将所述偏差距离的平均值和基准平均值进行比较，确定所述偏差距离的平均值是否合格；
17.将所述偏差距离的标准差和基准标准差进行比较，确定偏差距离的标准差是否合格。
18.进一步地，所述当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离，包括：
19.基于动态时间归整算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第一偏差距离；
20.基于最长公共字串算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第二偏差距离；
21.基于弗雷歇距离算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第三偏差距离；
22.基于豪斯多夫距离算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第四偏差距离。
23.进一步地，所述基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果，包括：
24.基于
25.dtw_score＝1-diffdis_dtw/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
26.lcss_score＝diffdis_lcss；
27.fd_score＝1-diffdis_fd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
28.hd_score＝1-diffdis_hd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
29.分别得到每个所述偏差距离的归一化结果，dtw_score为所述第一偏差距离的规划结果，lcss_score为所述第二偏差距离的规划结果，fd_score为所述第三偏差距离的规划结果，hd_score为所述第四偏差距离的规划结果，diffdis_dtw为所述第一偏差距离，diffdis_lcss为所述第二偏差距离，diffdis_fd为所述第三偏差距离，diffdis_hd为所述第四偏差距离。
30.进一步地，所述基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹的相似度评分，包括：
31.基于
32.score＝a*(dtw_score+lcss_score)+b*(fd_score+hd_score)+c*p_score；
33.得到所述相似度评分，score为所述相似度评分，p_score为人工参与的打分，a、b、c均为权重系数，且a、b、c之和等于1。
34.进一步地，所述在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分得到最终得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到，包括：
35.基于
36.final_score＝score
–
(case1_diff_score+case2_diff_score+case3_diff_score)；
37.case1_diff_score＝|dis-maxdev_dis|/maxdev_dis；
38.case2_diff_score＝|avr-maxdev_avr|/maxdev_avr；
39.case3_diff_score＝|std-maxdev_std|/maxdev_std；
40.得到所述最终得分，final_score为所述最终得分，case1_diff_score为所述最大偏差距离的得分，case2_diff_score为所述偏差距离的平均值的得分，case3_diff_score为所述偏差距离的标准差的得分，dis为所述最大偏差距离，maxdev_dis为所述基准偏差距离，avr为所述偏差距离的平均值，maxdev_avr为所述基准平均值，std为所述偏差距离的标准差，maxdev_std为所述基准标准差。
41.根据本发明具体实施方式提供的一种航迹相似度评估装置，包括：
42.指标获取模块，用于获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据；
43.指标判定模块，用于基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，所述合格指标数据为各所述指标数据中满足所述相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据；
44.相似度计算模块，用于当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离；
45.归一化模块，用于基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果；
46.评分模块，用于基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹的相似度评分；以及
47.调整模块，用于在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到。
48.根据本发明具体实施方式提供的一种电子设备，包括：存储器和处理器；
49.所述存储器，用于存储程序；
50.所述处理器，用于执行所述程序，实现如上所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。
51.根据本发明具体实施方式提供的一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。
52.本发明提供的航迹相似度评估方法，可以获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据。然后基于相似度评价指标确定各指标数据中合格指标数据的个数，其中合格指标数据为各指标数据中满足相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据。在合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对预设航迹和实际航迹进行处理，得到预设航迹和实际航迹之间的各偏差距离。基于预设归一化算法对各偏差距离进行处理，得到每个偏差距离的归一化结果。基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到预设航迹和实际航迹的相似度评分。在合格指标数据的个数与
指标数据的个数不相等时，将相似度评分减去每个指标数据的得分，其中每个指标数据的得分由预设得分算法对每个指标数据以及与每个指标数据相对应的基准数据处理得到。该航迹相似度评估方法实现了无人机等飞行设备规划航迹和真实航迹之间相似度的量化评估，以具体得分数值的方式展现相似度，可为飞行任务的完成情况提供标准统一的评价，减少人员的主观臆断和大量数据分析。
附图说明
53.为了更清楚地说明本发明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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
54.图1是根据一示例性实施例提供的航迹相似度评估方法的流程图；
55.图2是根据一示例性实施例提供的航迹的结构图；
56.图3是根据一示例性实施例提供的预设航迹与真实航迹的对比图；
57.图4是根据一示例性实施例提供的航迹相似度评估装置的结构图；
58.图5是根据一示例性实施例提供的电子设备的结构图。
具体实施方式
59.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，所描述的实施例仅仅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。
60.参照图1所示，本发明的实施例提供了一种航迹相似度评估方法，该方法可以包括以下步骤：
61.101、获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据。
62.参照图2所示，在进行无人机等飞行设备的航迹评估时，所使用的标准航迹即预设航迹可包括直线航段、z形航段、弯道航段、s弯航段等。在进行测试时，需要使实际测得的实际航迹满足航迹的规定和约束可包括：覆盖直线航段、弯道航段、s弯航段和z字航段；直线航段总长度的最低要求，连续折线航段总长度最低要求；弯道航段、s弯航段、z字航段的数量要求。不同航段的所获取的可使用的采集点的数据不同如直线航段需要起点经纬度坐标，终点经纬度坐标，采样点数量。z字航段需要起点经纬度坐标，终点经纬度坐标，拐点1经纬度坐标，拐点2经纬度坐标。弯道航段需要获得起点经纬度坐标，圆心经纬度坐标，半径长度r1(单位：m)，角度θ1(单位：deg)。s弯航段需要获得起点经纬度坐标，圆心1经纬度坐标，半径长度r1(单位：m)，角度θ1(单位：deg)，圆心2经纬度坐标，半径长度r2(单位：m)，角度θ2(单位：deg)。其中各个角度的范围和各个半径的长度可根据实际应用情况进行设定，本发明在此不做限制。
63.根据无人机的飞行性能要求，可计算出实际航迹的每个采集点与预设航迹对应采集点的距离，比较得出最大偏差距离dis。然后分别计算得出实际航迹和预设航迹的偏差距离的平均值avr，以及实际航迹和预设航迹的偏差距离的标准差std。
64.102、基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，所述合格指标数据为各所述指标数据中满足所述相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据。
65.将评价指标与得到的指标数据进行对比，进行判断得到其中满足要求的合格的指标数据。其中将最大偏差距离和基准偏差距离进行比较，将偏差距离的平均值和基准平均值进行比较，将偏差距离的标准差和基准标准差进行比较。即通过判断是否存在距离dis＞maxdev_dis，存在平均值avr＞maxdev_avr，存在std＞maxdev_std，其中maxdev_dis为基准偏差距离，即在飞行的任何时刻，无人机实际航迹与预设航迹对应点的距离不得大于的最大偏差距离。maxdev_avr为基准平均值，即在飞行全程，所有点对点的偏差距离的平均值不得超过的最大偏差平均值。maxdev_std为基准标准差，即在飞行全程，所有点对点的偏差距离的标准差不得大于限定的标准差。例如参照图3所示，上方为实际轨迹，下方为预设轨迹，两条轨迹中的最大偏差距离为2.3m小于要求的基准偏差值是合格的，其标准差为1.2m小于基准标准差2.5m，也是合格的。
66.当上述判断均成立，及存在大于各项基准值的指标数据，则说明该实际航迹的评估结果为不合格。上述判断中只有一个或两个存在满足要求的情况，则可进行以下的步骤，但要扣除相应的得分。当上述判断中不存在满足要求的情况，则该真实航迹的评估结果进入到以下阶段且不扣除得分。
67.103、当合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对预设航迹和实际航迹进行处理，得到预设航迹和实际航迹之间的各偏差距离。
68.通过dtw算法(动态时间归整算法)，对预设航迹和实际航迹数据进行基于距离的相似度评判，得到第一偏差距离diffdis_dtw，其结果区间为[0,+∞]，数据越大，表示偏差越大。
[0069]
选取lcss算法(最长公共字串算法)，对预设航迹和实际航迹数据进行基于距离的相似度评判，得到第二偏差距离diffdis_lcss，其结果区间为[0,1]，数据越大，表示偏差越小。
[0070]
选取弗雷歇距离算法，对预设航迹和实际航迹数据进行基于距离的相似度评判，得到第三偏差距离diffdis_fd，结果区间为[0,+∞]，数据越大，表示偏差越大。
[0071]
选取豪斯多夫距离算法，对预设航迹和实际航迹数据进行基于距离的相似度评判，得到第四偏差距离diffdis_hd，结果区间为[0,+∞]，数据越大，表示偏差越大。
[0072]
104、基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果。
[0073]
对得到各个偏差距离进行归一化操作，具体如下：
[0074]
基于
[0075]
dtw_score＝1-diffdis_dtw/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0076]
lcss_score＝diffdis_lcss；
[0077]
fd_score＝1-diffdis_fd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0078]
hd_score＝1-diffdis_hd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0079]
分别得到每个偏差距离的归一化结果，dtw_score为第一偏差距离的规划结果，lcss_score为第二偏差距离的规划结果，fd_score为第三偏差距离的规划结果，hd_score
为第四偏差距离的规划结果。
[0080]
105、基于预设评分算法对各归一化结果进行处理，得到预设航迹和实际航迹的相似度评分。
[0081]
根据距离与形状两者的综合考虑，采用权重的方式进行评分，具体如下：
[0082]
score＝a*(dtw_score+lcss_score)+b*(fd_score+hd_score)+c*p_score。
[0083]
其中score为相似度评分，p_score为人工参与的打分一般可为0，a、b、c均为权重系数，且a、b、c之和等于1。例如a＝0.3，b＝0.7。
[0084]
可以理解的是，本领域技术人员可根据实际需要对各个系数进行调整，本发明在此不做限制。
[0085]
106、在合格指标数据的个数与指标数据的个数不相等时，将相似度评分减去每个指标数据的得分，每个指标数据的得分由预设得分算法对每个指标数据以及与每个指标数据相对应的基准数据处理得到。
[0086]
具体的，考虑到上述硬性指标的满足情况，最终得分需要扣除指标得分：
[0087]
final_score＝score-(case1_diff_score+case2_diff_score+case3_diff_score)；
[0088]
其中final_score为最终得分，case1_diff_score为最大偏差距离的得分，case2_diff_score为偏差距离的平均值的得分，case3_diff_score为偏差距离的标准差的得分。
[0089]
其中
[0090]
case1_diff_score＝|dis-maxdev_dis|/maxdev_dis；
[0091]
case2_diff_score＝|avr-maxdev_avr|/maxdev_avr；
[0092]
case3_diff_score＝|std-maxdev_std|/maxdev_std；
[0093]
当最大偏差距离、偏差距离的平均值和偏差距离的标准差均合格时，则diff_score＝0。当三个指标数据中只存在一个或两个合格的指标数据时，则可根据上述三个公式进行相应得分的计算。
[0094]
该航迹相似度评估方法，通过采用无人机航迹的各硬性指标数据和基于距离和基于形状的算法，用预设航迹和实际航迹的数据，对无人机真实飞行情况进行多维度的、灵活的、量化的相似度评估，为无人机航迹分析人员对飞行任务的完成情况提供标准统一的评价，减少人员的主观臆断和大量数据分析。例如图3所示的实际航迹和预设航迹的比较图，通过dtw算法得分为372，lcss算法得分为0.32，弗雷歇距离算法得分为2.3。最终得到相似度评分为60，以满分100为标准，则说明得到的实际航迹还算是合格的。
[0095]
基于同样的设计思路参照图4所示本发明的实施例还提供了一种航迹相似度评估装置，该装置在运行时可实现上述航迹相似度评估方法的各个步骤，该装置可以包括：
[0096]
指标获取模块401，用于获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据。
[0097]
指标判定模块402，用于基于相似度评价指标确定各指标数据中合格指标数据的个数，合格指标数据为各指标数据中满足相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据。
[0098]
相似度计算模块403，用于当合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对预设航迹和实际航迹进行处理，得到预设航迹和实际航迹之间
的各偏差距离。
[0099]
归一化模块404，用于基于预设归一化算法对各偏差距离进行处理，得到每个偏差距离的归一化结果。
[0100]
评分模块405，用于基于预设评分算法对各归一化结果进行处理，得到预设航迹和实际航迹的相似度评分。以及
[0101]
调整模块406，用于在合格指标数据的个数与指标数据的个数不相等时，将相似度评分减去每个指标数据的得分，每个指标数据的得分由预设得分算法对每个指标数据以及与每个指标数据相对应的基准数据处理得到。
[0102]
进一步地，指标获取模块401具体用于基于预设航迹的每个采集点与实际航迹中对应采集点的距离，分别得到表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的最大偏差距离、偏差距离的平均值和偏差距离的标准差。
[0103]
进一步地，指标判定模块402具体用于将最大偏差距离和基准偏差距离进行比较，确定最大偏差距离是否合格。
[0104]
将偏差距离的平均值和基准平均值进行比较，确定偏差距离的平均值是否合格。
[0105]
将偏差距离的标准差和基准标准差进行比较，确定偏差距离的标准差是否合格。
[0106]
进一步地，相似度计算模块403具体用于当合格指标数据的个数不少于一个时，基于动态时间归整算法对预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第一偏差距离。
[0107]
基于最长公共字串算法对预设航迹和实际航迹进行处理，得到第二偏差距离。
[0108]
基于弗雷歇距离算法对预设航迹和实际航迹进行处理，得到第三偏差距离。
[0109]
基于豪斯多夫距离算法对预设航迹和实际航迹进行处理，得到第四偏差距离。
[0110]
进一步地，归一化模块404具体用于：
[0111]
基于
[0112]
dtw_score＝1-diffdis_dtw/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0113]
lcss_score＝diffdis_lcss；
[0114]
fd_score＝1-diffdis_fd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0115]
hd_score＝1-diffdis_hd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
[0116]
分别得到每个偏差距离的归一化结果，dtw_score为第一偏差距离的规划结果，lcss_score为第二偏差距离的规划结果，fd_score为第三偏差距离的规划结果，hd_score为第四偏差距离的规划结果，diffdis_dtw为第一偏差距离，diffdis_lcss为第二偏差距离，diffdis_fd为第三偏差距离，diffdis_hd为第四偏差距离。
[0117]
进一步地，评分模块405具体用于：
[0118]
基于
[0119]
score＝a*(dtw_score+lcss_score)+b*(fd_score+hd_score)+c*p_score；
[0120]
得到相似度评分，score为相似度评分，p_score为人工参与的打分，a、b、c均为权重系数，且a、b、c之和等于1。
[0121]
进一步地，调整模块406具体用于：
[0122]
基于
[0123]
final_score＝score
–
(case1_diff_score+case2_diff_score+case3_diff_score)；
[0124]
case1_diff_score＝|dis-maxdev_dis|/maxdev_dis；
[0125]
case2_diff_score＝|avr-maxdev_avr|/maxdev_avr；
[0126]
case3_diff_score＝|std-maxdev_std|/maxdev_std；
[0127]
得到最终得分，final_score为最终得分，case1_diff_score为最大偏差距离的得分，case2_diff_score为偏差距离的平均值的得分，case3_diff_score为偏差距离的标准差的得分，dis为最大偏差距离，maxdev_dis为基准偏差距离，avr为偏差距离的平均值，maxdev_avr为基准平均值，std为偏差距离的标准差，maxdev_std为基准标准差。
[0128]
该航迹相似度评估装置具有和上述航迹相似度评估方法相同的有益效果，其具体实现方式可参照上述航迹相似度评估方法的实施例，本发明在此不再赘述。
[0129]
参照图5所示，本发明的实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括：存储器501和处理器502。
[0130]
存储器501，用于存储程序。
[0131]
处理器502，用于执行该程序，实现如上实施例所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。
[0132]
本发明的实施例还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现如上实施例所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。
[0133]
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
[0134]
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0135]
本发明各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。
[0136]
本发明各实施例种装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
[0137]
本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0138]
作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。
[0139]
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块
中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。
[0140]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0141]
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
[0142]
最后，还需要说明的是，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。
[0143]
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，在其它实施例中实现。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。

技术特征：
1.一种航迹相似度评估方法，其特征在于，包括：获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据；基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，所述合格指标数据为各所述指标数据中满足所述相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据；当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离；基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果；基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹的相似度评分；在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据，包括：基于所述预设航迹的每个采集点与所述实际航迹中对应采集点的距离，分别得到表征所述预设航迹和所述实际航迹之间偏差程度的最大偏差距离、偏差距离的平均值和偏差距离的标准差。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，包括：将所述最大偏差距离和基准偏差距离进行比较，确定所述最大偏差距离是否合格；将所述偏差距离的平均值和基准平均值进行比较，确定所述偏差距离的平均值是否合格；将所述偏差距离的标准差和基准标准差进行比较，确定偏差距离的标准差是否合格。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离，包括：基于动态时间归整算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第一偏差距离；基于最长公共字串算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第二偏差距离；基于弗雷歇距离算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第三偏差距离；基于豪斯多夫距离算法对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到第四偏差距离。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果，包括：基于dtw_score＝1-diffdis_dtw/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；
lcss_score＝diffdis_lcss；fd_score＝1-diffdis_fd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；hd_score＝1-diffdis_hd/(diffdis_dtw+diffdis_fd+diffdis_hd)；分别得到每个所述偏差距离的归一化结果，dtw_score为所述第一偏差距离的规划结果，lcss_score为所述第二偏差距离的规划结果，fd_score为所述第三偏差距离的规划结果，hd_score为所述第四偏差距离的规划结果，diffdis_dtw为所述第一偏差距离，diffdis_lcss为所述第二偏差距离，diffdis_fd为所述第三偏差距离，diffdis_hd为所述第四偏差距离。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹的相似度评分，包括：基于score＝a*(dtw_score+lcss_score)+b*(fd_score+hd_score)+c*p_score；得到所述相似度评分，score为所述相似度评分，p_score为人工参与的打分，a、b、c均为权重系数，且a、b、c之和等于1。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分得到最终得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到，包括：基于final_score＝score
–
(case1_diff_score+case2_diff_score+case3_diff_score)；case1_diff_score＝|dis-maxdev_dis|/maxdev_dis；case2_diff_score＝|avr-maxdev_avr|/maxdev_avr；case3_diff_score＝|std-maxdev_std|/maxdev_std；得到所述最终得分，final_score为所述最终得分，case1_diff_score为所述最大偏差距离的得分，case2_diff_score为所述偏差距离的平均值的得分，case3_diff_score为所述偏差距离的标准差的得分，dis为所述最大偏差距离，maxdev_dis为所述基准偏差距离，avr为所述偏差距离的平均值，maxdev_avr为所述基准平均值，std为所述偏差距离的标准差，maxdev_std为所述基准标准差。8.一种航迹相似度评估装置，其特征在于，包括：指标获取模块，用于获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据；指标判定模块，用于基于相似度评价指标确定各所述指标数据中合格指标数据的个数，所述合格指标数据为各所述指标数据中满足所述相似度评价指标中对应的基准数据要求的指标数据；相似度计算模块，用于当所述合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对所述预设航迹和所述实际航迹进行处理，得到所述预设航迹和所述实际航迹之间的各偏差距离；归一化模块，用于基于预设归一化算法对各所述偏差距离进行处理，得到每个所述偏差距离的归一化结果；评分模块，用于基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到所述预设航迹
和所述实际航迹的相似度评分；以及调整模块，用于在所述合格指标数据的个数与所述指标数据的个数不相等时，将所述相似度评分减去每个所述指标数据的得分，每个所述指标数据的得分由预设得分算法对每个所述指标数据以及与每个所述指标数据相对应的基准数据处理得到。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；所述存储器，用于存储程序；所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1至7中任一项所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。10.一种存储介质，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至7中任一项所述的航迹相似度评估方法的各个步骤。

技术总结
本发明提供了一种航迹相似度评估方法、装置、电子设备和存储介质，可以获取表征预设航迹和实际航迹之间偏差程度的各指标数据。然后确定各指标数据中合格指标数据的个数。在合格指标数据的个数不少于一个时，基于预设相似度算法和预设距离算法分别对预设航迹和实际航迹进行处理，得到预设航迹和实际航迹之间的各偏差距离。基于预设归一化算法对各偏差距离进行处理，得到每个偏差距离的归一化结果。基于预设评分算法对各所述归一化结果进行处理，得到预设航迹和实际航迹的相似度评分。在合格指标数据的个数与指标数据的个数不相等时需减去每个指标数据的得分。本发明实现了无人机等飞行设备规划航迹和真实航迹之间相似度的量化评估。化评估。化评估。


技术研发人员：王萌萌 沙海亮 邓郡
受保护的技术使用者：北京润科通用技术有限公司
技术研发日：2022.12.28
技术公布日：2023/4/17