经纬度轨迹贝塞尔曲线拟合python
可以使用Python中的Scipy库中的插值函数来拟合经纬度轨迹的贝塞尔曲线。下面是一个简单的示例代码：
```
import numpy as np
from scipy.interpolate import interp1d
from scipy.misc import derivative
import matplotlib.pyplot as plt
# 构造样本点,包括经纬度位置和时间戳
x = np.array([116.39715, 116.39712, 116.39707, 116.39703, 116.39697])
y = np.array([39.90829, 39.90840, 39.90851, 39.90862, 39.90873])
t = np.array([0, 5, 10, 15, 20])
# 对经纬度做一些预处理,以确保拟合的曲线光滑
x_smooth = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
y_smooth = interp1d(x, y, kind='cubic')(x_smooth)
dx = derivative(interp1d(t, x_smooth, kind='cubic'), t, dx=1e-6)
dy = derivative(interp1d(t, y_smooth, kind='cubic'), t, dx=1e-6)
# 计算拟合曲线的参数
a = (dx**2 + dy**2)**(3/2) / (dx * dy**2 - dx**2 * dy)
b = (dx**2 + dy**2)**(3/2) / (dy * dx**2 - dy**2 * dx)
# 构造贝塞尔曲线
t = np.linspace(0, 1, 100)
x_fit = a*np.sin(t) + x_smooth
y_fit = b*np.sin(t) + y_smooth
# 作图显示结果
plt.plot(x, y, 'ro', label='原始轨迹')
plt.plot(x_smooth, y_smooth, 'g-', label='样条曲线')
plt.plot(x_fit, y_fit, 'b-', label='拟合曲线')
plt.legend(loc='best')
plt.show()
```
上面的代码将样本点按照时间戳排序,并使用kind='cubic'的方式进行一次样条插值,以获得在x轴的平滑坐标。然后,通过求一阶导数,计算出在每个时间点上的速度向量的比例系数,用于
构造拟合的贝塞尔曲线。最后,将结果作图以可视化拟合效果。由于贝塞尔曲线不一定能够完全重合原始轨迹,因此拟合曲线上可能会存在样本点未覆盖到的区域,这并不意味着拟合结果不好。
>linspace函数python