根据can数据绘制地图轨迹图

时间: 2025-06-29 16:05:44 AIGC 浏览: 23
### 使用CAN数据绘制地图上的车辆行驶轨迹 为了使用CAN数据在地图上绘制车辆行驶轨迹,可以采用以下方法: #### 数据准备 首先,需要从CAN总线获取并解析必要的行车参数,如经纬度、时间戳等。这些数据通常可以通过OBD-II接口读取,并确保其准确性[^2]。 #### 地图服务集成 选择合适的地图服务平台来展示轨迹信息。例如,Bing Maps API 提供了丰富的功能用于地理空间数据分析和可视化[^4]。对于其他平台如Google Maps或OpenStreetMap也有相似的功能支持。 #### 轨迹绘制流程 1. **初始化地图实例** 创建一个新的地图对象并将之附加到HTML页面内的指定容器中。 2. **加载历史记录文件** 将预先存储好的包含地理位置坐标的CSV/JSON格式的历史行程日志导入程序内存里作为待处理的数据源之一;另一种方式则是实时接收由车载设备发送过来的新鲜位置更新报文流。 3. **转换坐标系** 如果原始采集所得的经度纬度数值并非WGS84标准,则需调用相应算法完成投影变换操作使之适配目标底图所使用的参照体系。 4. **构建路径实体** 遍历上述提到的位置序列,在每一对相邻点之间建立一条直线段链接起来形成完整的移动路线图形要素。 5. **渲染至前端界面** 把最终合成出来的Polyline或多边形Polygon添加给之前声明过的MapView控件属性列表里面去刷新视图呈现效果出来让用户直观看到整个过程变化情况。 以下是Python结合Folium库的一个简单示例代码片段用来说明这个概念: ```python import folium from folium.plugins import PolyLineTextPath, TimestampedGeoJson def plot_trajectory_on_map(can_data): """ 绘制基于CAN数据的时间戳化地理轨迹 参数: can_data (list of dict): CAN数据列表,每个字典代表一个时刻的状态, 至少应该有'latitude', 'longitude', 和'timestamp' 返回: map_html (str): HTML字符串表示的地图图像 """ # 初始化中心点为第一个有效GPS坐标 start_location = [can_data[0]['latitude'], can_data[0]['longitude']] m = folium.Map(location=start_location, zoom_start=16) features = [] coords = [] for entry in can_data: latlng = [entry['latitude'], entry['longitude']] feature = { "type": "Feature", "geometry": {"type": "Point", "coordinates": [latlng[1], latlng[0]]}, "properties": {"time": str(entry['timestamp'])} } features.append(feature) coords.append(latlng) geojson = {"type": "FeatureCollection", "features": features} timestamped_geojson_layer = TimestampedGeoJson( data=geojson, period="PT1M", duration="P1D" ) polyline = folium.PolyLine(locations=coords).add_to(m) timestamped_geojson_layer.add_to(m) return m._repr_html_() ``` 此函数接受一组含有时间和空间维度的信息条目作为输入参数`can_data`,并通过folium库将其转化为可视化的动态轨迹动画形式返回给调用者进一步利用。
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以下代码中,输出的航向角yaw与实际绘制的动图中的航向角相反,是哪一本代码出现了问题? %% 1. 场景创建 scenario = drivingScenario('SampleTime', 0.1, 'StopTime', 30); roadCenters = [0 0 0; 50 0 0; 100 20 0; 200 40 0; 250 50 0; 300 40 0]; road(scenario, roadCenters, 'Lanes', lanespec(3)); % 添加车辆 vehicles = [... vehicle(scenario, 'ClassID', 1, 'Position', [0 0 0], 'Length', 4.7, 'Width', 1.8, 'Height', 1.4),... vehicle(scenario, 'ClassID', 1, 'Position', [40 0 0], 'Length', 4.7, 'Width', 1.8, 'Height', 1.4),... vehicle(scenario, 'ClassID', 1, 'Position', [60 0 0], 'Length', 4.7, 'Width', 1.8, 'Height', 1.4)... ]; egoVehicle = vehicles(1); sideVehicle_1=vehicles(2); sideVehicle_2=vehicles(3); %设置主车轨迹sideVehicle1=vehicles(2);sideVehicle1=vehicles(2); trajectoryPoints = [... 0 0 0; 50 0 0; 100 20 0; 200 40 0; 250 50 0; 300 40 0]; speedProfile = [10, 12, 15, 18, 15,10]; % 分段速度(m/s) trajectory(egoVehicle, trajectoryPoints, speedProfile); %% 2. 数据采集 - 优化初始化 % 预分配存储空间 totalFrames = round(scenario.StopTime/scenario.SampleTime); cameraFrames = cell(totalFrames, 1); vehiclePoses = zeros(totalFrames, 3); % 初始化图形系统 [hFig, hAx, actorPlots] = initializeGraphics(); setappdata(hFig, 'GraphicsActive', true); %% 3. 场景渲染循环 - 增强健壮性 frameCount = 0; while advance(scenario) && frameCount < totalFrames frameCount = frameCount + 1; % 获取车辆位姿 position = egoVehicle.Position(1:2); yaw = egoVehicle.Yaw; vehiclePoses(frameCount, :) = [position, yaw]; % ==== 修复后的图形处理代码 ==== % 检查图形系统是否激活 if ishghandle(hFig) && isvalid(hFig) && getappdata(hFig, 'GraphicsActive') % 安全更新图形 try updateRoadGraphics(scenario, hAx); actorPlots = updateVehicleGraphics(vehicles, actorPlots, hAx); catch ME warning('图形更新错误:',' %s', ME.message); [hFig, hAx, actorPlots] = initializeGraphics(); setappdata(hFig, 'GraphicsActive', true); end % 动态调整视图范围 if ishghandle(hAx) && isvalid(hAx) set(hAx, 'XLim', [position(1)-20, position(1)+50], ... 'YLim', [position(2)-10, position(2)+10]); end % 安全帧捕获 if mod(frameCount, 5) == 0 try cameraFrames{frameCount} = safeCaptureFrame(hFig); if ~isempty(cameraFrames{frameCount}) showFrameInSeparateWindow(cameraFrames{frameCount}, frameCount, totalFrames, position, yaw); end catch ME warning('帧捕获失败:',' %s', ME.message); cameraFrames{frameCount} = []; end else cameraFrames{frameCount} = []; end else cameraFrames{frameCount} = []; end % ==== 修复结束 ==== end % 资源清理 if ishandle(hFig) close(hFig); end fprintf('数据采集完成: 共 %d 帧\n', frameCount); %% 4. 相机配置与鸟瞰图生成 % 相机内参设置 focalLength = [1000, 1000]; % 焦距 [fx, fy] principalPoint = [320, 240]; % 主点 [cx, cy] imageSize = [480, 640]; % 图像尺寸 [高度, 宽度] % 相机安装参数 height = 1.5; % 离地高度 (米) pitch = 5; % 俯仰角 (度) % 创建相机内参对象 camIntrinsics = cameraIntrinsics(focalLength, principalPoint, imageSize); % 创建 monoCamera 对象 sensor = monoCamera(camIntrinsics, height, 'Pitch', pitch); % 定义鸟瞰图输出范围 [xmin, xmax, ymin, ymax] outView = [-5, 50, -5, 5]; % X: -5到50米, Y: -5到5米 % 定义鸟瞰图输出尺寸 [高度, 宽度] outImageSize = [600, 800]; % 高度600像素, 宽度800像素 % 创建 birdsEyeView 对象 birdsEyeConfig = birdsEyeView(sensor, outView, outImageSize); % 车道线检测参数 laneDetectionParams = struct(... 'Sensitivity', 0.85, ... 'LaneWidthRange', [2.5 4.5], ... 'MaxNumLanes', 3, ... 'ROI', [1 400; 1 720; 1280 720; 1280 400]); % 初始化鸟瞰图显示 figure('Name', '车道线鸟瞰图', 'Position', [100 100 1200 600]) hAxes = axes; hold(hAxes, 'on'); axis(hAxes, 'equal'); grid(hAxes, 'on'); xlabel('X (m)'); ylabel('Y (m)'); title('实时车道线检测与车辆轨迹'); % 处理每一帧图像 for frameIdx = 1:min(100, frameCount) % 获取当前帧 I = cameraFrames{frameIdx}; if isempty(I) continue; end % 车道线检测 [laneBoundaries, valid] = detectLanes(I, laneDetectionParams); if valid % 转换为鸟瞰图 birdsEyeImage = transformImage(birdsEyeConfig, I); % 显示鸟瞰图 imshow(birdsEyeImage, 'Parent', hAxes); title(hAxes, sprintf('帧 %d/%d | 检测到 %d 条车道线', frameIdx, frameCount, numel(laneBoundaries))); % 绘制检测到的车道线 colors = ['r', 'g', 'b', 'c']; for laneIdx = 1:numel(laneBoundaries) lanePoints = laneBoundaries(laneIdx).Points; lanePointsVehicle = imageToVehicle(birdsEyeConfig, lanePoints); plot(hAxes, lanePointsVehicle(:,1), lanePointsVehicle(:,2), ... [colors(laneIdx) '-'], 'LineWidth', 2); end % 绘制车辆位置 vehiclePos = vehiclePoses(frameIdx, 1:2); yaw = vehiclePoses(frameIdx, 3); plot(hAxes, vehiclePos(1), vehiclePos(2), 'yo', ... 'MarkerSize', 10, 'MarkerFaceColor', 'y'); % 绘制车辆方向箭头 arrowLength = 3; endX = vehiclePos(1) + arrowLength * cosd(yaw); endY = vehiclePos(2) + arrowLength * sind(yaw); quiver(hAxes, vehiclePos(1), vehiclePos(2), ... endX-vehiclePos(1), endY-vehiclePos(2), ... 0, 'Color', 'y', 'LineWidth', 2, 'MaxHeadSize', 2); % 绘制轨迹线 if frameIdx > 1 plot(hAxes, vehiclePoses(1:frameIdx,1), vehiclePoses(1:frameIdx,2), ... 'g-', 'LineWidth', 2); end % 添加图例 legendEntries = arrayfun(@(x) sprintf('车道 %d', x), 1:numel(laneBoundaries), 'UniformOutput', false); legendEntries = [legendEntries, '车辆位置', '行驶方向', '行驶轨迹']; legend(hAxes, legendEntries, 'Location', 'northeastoutside'); drawnow; end end %% 5. 完整车道线地图构建(修复属性访问问题) % 使用正确的属性名称 ImageSize bevSize = birdsEyeConfig.ImageSize; % ✅ 修复属性名称 finalMap = uint8(zeros(bevSize)); % ✅ 使用正确的尺寸 laneMaps = cell(1, 3); % 初始化车道掩码 for i = 1:3 laneMaps{i} = false(bevSize(1:2)); % ✅ 使用正确的尺寸 end % 累积所有车道线信息 for frameIdx = 1:frameCount I = cameraFrames{frameIdx}; if isempty(I) continue; end [laneBoundaries, valid] = detectLanes(I, laneDetectionParams); if valid for laneIdx = 1:min(numel(laneBoundaries), 3) lanePoints = laneBoundaries(laneIdx).Points; lanePointsVehicle = imageToVehicle(birdsEyeConfig, lanePoints); lanePixels = vehicleToImage(birdsEyeConfig, lanePointsVehicle); % 创建车道线掩码 laneMask = false(bevSize(1:2)); % ✅ 使用正确的尺寸 for j = 1:size(lanePixels, 1) x = round(lanePixels(j, 1)); y = round(lanePixels(j, 2)); if x >= 1 && x <= bevSize(2) && y >= 1 && y <= bevSize(1) laneMask(y, x) = true; end end % 膨胀处理 se = strel('disk', 3); laneMask = imdilate(laneMask, se); laneMaps{laneIdx} = laneMaps{laneIdx} | laneMask; end end end % 创建彩色地图 colorMap = repmat(finalMap, [1 1 3]); colors = uint8([255 0 0; 0 255 0; 0 0 255]); % 红、绿、蓝 for laneIdx = 1:3 mask = laneMaps{laneIdx}; for c = 1:3 channel = colorMap(:, :, c); channel(mask) = colors(laneIdx, c); colorMap(:, :, c) = channel; end end % 添加车辆轨迹 trajectoryPixels = vehicleToImage(birdsEyeConfig, vehiclePoses(:, 1:2)); trajectoryPixels = round(trajectoryPixels); for i = 1:size(trajectoryPixels, 1) x = trajectoryPixels(i, 1); y = trajectoryPixels(i, 2); if x >= 1 && x <= bevSize(2) && y >= 1 && y <= bevSize(1) colorMap(y-2:y+2, x-2:x+2, 1) = 255; % R colorMap(y-2:y+2, x-2:x+2, 2) = 255; % G colorMap(y-2:y+2, x-2:x+2, 3) = 0; % B end end % 显示最终鸟瞰地图 figure('Name', '完整车道线鸟瞰图', 'Position', [100 100 1000 800]) imshow(colorMap) title('车道线鸟瞰图 (红色: 左车道, 绿色: 中车道, 蓝色: 右车道)'); hold on; text(50, 50, '↑ 行驶方向', 'Color', 'w', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold'); %% ================ 关键辅助函数 ================ function [hFig, hAx, actorPlots] = initializeGraphics() hFig = figure('Position', [100, 100, 1280, 720], 'Name', '场景预览', ... 'CloseRequestFcn', @closeFigureCallback, ... 'Tag', 'DrivingSimFigure', ... 'Visible', 'on'); hAx = axes('Parent', hFig); axis(hAx, 'equal'); hold(hAx, 'on'); grid(hAx, 'on'); xlabel(hAx, 'X (m)'); ylabel(hAx, 'Y (m)'); title(hAx, '驾驶场景预览'); set(hAx, 'Tag', 'DrivingSimAxes'); actorPlots = gobjects(0); updateRoadGraphics([], hAx); function closeFigureCallback(~,~) setappdata(hFig, 'GraphicsActive', false); delete(hFig); end end function updateRoadGraphics(scenario, hAx) roadBorderPlot = findobj(hAx, 'Tag', 'RoadBorderPlot'); if isempty(roadBorderPlot) || ~isgraphics(roadBorderPlot) || ~isvalid(roadBorderPlot) roadBorderPlot = plot(hAx, NaN, NaN, 'k-', 'LineWidth', 2); set(roadBorderPlot, 'Tag', 'RoadBorderPlot'); end if ~isempty(scenario) && isgraphics(hAx) && isvalid(hAx) roadBorders = roadBoundaries(scenario); allX = []; allY = []; for i = 1:numel(roadBorders) border = roadBorders{i}; allX = [allX; border(:,1); NaN]; allY = [allY; border(:,2); NaN]; end if isgraphics(roadBorderPlot) && isvalid(roadBorderPlot) set(roadBorderPlot, 'XData', allX, 'YData', allY); else roadBorderPlot = plot(hAx, allX, allY, 'k-', 'LineWidth', 2); set(roadBorderPlot, 'Tag', 'RoadBorderPlot'); end end end function actorPlots = updateVehicleGraphics(vehicles, actorPlots, hAx) if ~isgraphics(hAx) || ~isvalid(hAx) return; end if isempty(actorPlots) || numel(actorPlots) < numel(vehicles) actorPlots = gobjects(numel(vehicles), 1); end for i = 1:numel(vehicles) if i <= numel(actorPlots) && isgraphics(actorPlots(i)) && isvalid(actorPlots(i)) else actorPlots(i) = patch(hAx, 'Vertices', [], 'Faces', 1:4, ... 'FaceColor', 'b', 'EdgeColor', 'k', ... 'Tag', sprintf('VehiclePatch%d', i)); end actor = vehicles(i); pos = actor.Position(1:2); yaw = actor.Yaw; len = actor.Length; wid = actor.Width; corners = [ -len/2, -wid/2; len/2, -wid/2; len/2, wid/2; -len/2, wid/2; ]; rotMat = [cosd(yaw) -sind(yaw); sind(yaw) cosd(yaw)]; corners = corners * rotMat; corners(:,1) = corners(:,1) + pos(1); corners(:,2) = corners(:,2) + pos(2); if isgraphics(actorPlots(i)) && isvalid(actorPlots(i)) set(actorPlots(i), 'Vertices', corners); else actorPlots(i) = patch(hAx, corners(:,1), corners(:,2), 'b', ... 'Tag', sprintf('VehiclePatch%d', i)); end end end function frame = safeCaptureFrame(hFig) frame = []; if ~isgraphics(hFig) || ~isvalid(hFig) return; end try tmpFile = [tempname '.png']; print(hFig, '-dpng', '-r0', tmpFile); frame = imread(tmpFile); delete(tmpFile); return; catch end try oldVer = get(hFig, 'Renderer'); set(hFig, 'Renderer', 'painters'); frame = hardcopy(hFig, '-dzbuffer', '-r0'); set(hFig, 'Renderer', oldVer); return; catch end warning('安全捕获方法失败,返回空帧'); end function showFrameInSeparateWindow(frame, frameCount, totalFrames, position, yaw) persistent frameFig if isempty(frameFig) || ~isvalid(frameFig) frameFig = figure('Name', '帧预览', 'NumberTitle', 'off', ... 'Position', [200, 200, 800, 600]); else figure(frameFig); end imshow(frame); title(sprintf('帧 %d/%d | X=%.1fm Y=%.1fm Yaw=%.1f°', ... frameCount, totalFrames, position(1), position(2), yaw)); drawnow limitrate; end %% 辅助函数:车道线检测 function [laneBoundaries, valid] = detectLanes(I, params) hsv = rgb2hsv(I); saturation = hsv(:, :, 2); enhanced = imadjust(saturation); roiMask = poly2mask(params.ROI(:,1), params.ROI(:,2), size(I,1), size(I,2)); enhanced(~roiMask) = 0; edges = edge(enhanced, 'Canny', [0.1 0.3]); [H, T, R] = hough(edges, 'Theta', -30:0.5:30); P = houghpeaks(H, 10, 'Threshold', 0.2*max(H(:))); lines = houghlines(edges, T, R, P, 'FillGap', 100, 'MinLength', 50); validLanes = struct('Points', {}, 'Strength', {}); for k = 1:length(lines) xy = [lines(k).point1; lines(k).point2]; lineLength = norm(xy(1,:) - xy(2,:)); angle = atan2d(xy(2,2)-xy(1,2), xy(2,1)-xy(1,1)); if abs(angle) < 10 || abs(angle) > 170 continue; end lane.Points = interpolateLine(xy(1,:), xy(2,:), 50); lane.Strength = lineLength; validLanes(end+1) = lane; end if numel(validLanes) < 2 laneBoundaries = []; valid = false; return; end yMeans = arrayfun(@(x) mean(x.Points(:,2)), validLanes); [~, sortedIdx] = sort(yMeans, 'descend'); validLanes = validLanes(sortedIdx); laneBoundaries = validLanes(1:min(numel(validLanes), params.MaxNumLanes)); valid = true; end %% 辅助函数:线段插值 function points = interpolateLine(p1, p2, numPoints) x = linspace(p1(1), p2(1), numPoints); y = linspace(p1(2), p2(2), numPoints); points = [x' y']; end

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