本技術涉及數據處理的，具體涉及一種飛行區高精度地圖數據優化方法、裝置及電子設備。

背景技術：

1、高精度地圖是保障機場飛行區運行安全與效率的重要基礎設施，廣泛應用于飛機滑行、地勤車輛調度以及導航燈光系統優化等場景。

2、目前，傳統的高精度地圖更新優化方式主要依賴單一的感知手段，例如人工勘測。但是，這種方式受限于人力成本和效率，更新周期較長，難以及時響應機場運行中動態行為的動態需求，從而導致對高精度地圖的數據優化準確性較低。

3、因此，急需一種飛行區高精度地圖數據優化方法、裝置及電子設備。

技術實現思路

1、本技術提供了一種飛行區高精度地圖數據優化方法、裝置及電子設備，便于提高對高精度地圖的數據優化準確性。

2、在本技術的第一方面提供了一種飛行區高精度地圖數據優化方法，所述方法包括：獲取針對機場飛行區的飛機滑行軌跡數據、地勤車輛路徑數據以及導航燈光網絡數據；對所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據進行分析，確定所述機場飛行區的待優化特征；對所述待優化特征進行反演，生成優化策略；通過所述優化策略，對所述機場飛行區對應的高精度地圖進行數據優化。

3、通過采用上述技術方案，通過綜合利用飛機滑行軌跡、地勤車輛路徑和導航燈光網絡數據，彌補了單一數據源在信息全面性上的不足。滑行軌跡數據反映飛機在不同跑道和滑行道上的實際路徑，揭示潛在的軌跡偏移或滑行道標注不準確的問題。車輛路徑數據捕獲地勤車輛運行中的異常行為，幫助定位障礙物或路徑設計問題。導航燈光數據反映燈光覆蓋范圍和狀態，發現導航盲區或燈光信號分布不合理的問題。從多維度分析機場動態運行行為，涵蓋靜態基礎設施與動態運行環境，使地圖優化更全面、更精確。通過實時分析采集的數據，能夠快速識別滑行道偏移、障礙物分布變化或導航燈光異常等問題。優化策略通過數據驅動生成，無需長時間的人工干預，可大幅縮短地圖更新周期。機場運行環境復雜多變，動態感知與優化方法確保地圖及時反映最新的運行狀態。基于多源數據的智能分析，自動反演待優化的特征，避免了傳統優化中依賴人工經驗的低效問題。通過算法生成具體的優化方案，減少了人為誤差，提高了優化結果的可靠性。因此，便于提高對高精度地圖的數據優化準確性。

4、可選地，所述獲取針對機場飛行區的飛機滑行軌跡數據、地勤車輛路徑數據以及導航燈光網絡數據，具體包括：接收ads-b系統發送的原始飛機滑行軌跡數據；接收uwb基站發送的原始地勤車輛路徑數據；接收燈光控制系統發送的原始導航燈光網絡數據；對所述原始飛機滑行軌跡數據、所述原始地勤車輛路徑數據以及所述原始導航燈光網絡數據進行數據處理，得到所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據，所述數據處理包括去噪、濾波以及歸一化處理。

5、通過采用上述技術方案，ads-b數據提供飛機滑行過程中的高精度位置信息，實時監控飛機的滑行路徑，精準反映滑行道的使用情況和潛在問題。uwb技術的高定位精度適用于捕捉地勤車輛的運行軌跡，幫助發現障礙物、繞行路徑及不合理的交通規劃問題。燈光控制系統實時收集導航燈光的狀態及分布信息，識別燈光盲區、燈光覆蓋不足或信號異常情況。三類數據互為補充，覆蓋飛機、車輛及導航設施等動態行為和靜態特征信息，形成全方位的運行環境感知。去噪能夠去除原始數據中的噪聲信號，保證數據的真實性和準確性。通過濾波技術平滑數據波動，提取真實的軌跡和路徑特征，消除因環境變化或設備誤差導致的瞬態異常。歸一化處理通過統一數據格式和量綱，將不同來源的數據標準化，便于后續融合分析，提高數據的兼容性和適用性。

6、可選地，所述對所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據進行分析，確定所述機場飛行區的待優化特征，具體包括：采用密度聚類算法對所述飛機滑行軌跡數據進行聚類，得到高頻軌跡；根據所述高頻軌跡，確定目標滑行跑道；從所述高精度地圖中獲取所述目標滑行跑道的跑道地圖，確定跑道地圖中標注的中心線；計算所述高頻軌跡與所述跑道地圖中標注的中心線之間的偏差；若確定所述偏差超出預設誤差范圍，則確定所述偏差對應的軌跡異常點，并將所述軌跡異常點確定為所述待優化特征。

7、通過采用上述技術方案，通過密度聚類算法自動分析滑行軌跡數據，能夠有效識別高頻滑行軌跡，替代傳統依賴人工檢測的方式，提升分析效率。計算軌跡與跑道中心線的偏差，并自動識別偏差超出誤差范圍的異常點，使得特征識別更加高效、精確。該方法基于算法和數據驅動，避免了人工分析可能導致的主觀偏差和漏判問題。通過聚類算法提取滑行數據中的高頻軌跡，反映飛機實際的滑行行為及其運行規律，覆蓋機場運行的主要動態特征。結合滑行軌跡數據和跑道地圖數據，從動態和靜態兩方面綜合分析機場運行狀態，確保特征識別的全面性。通過精確計算高頻軌跡與跑道中心線之間的偏差，準確量化滑行軌跡的偏移程度，為后續優化提供數據支持。通過分析滑行軌跡數據，能夠動態發現滑行道中心線設計或標注中的偏差問題，及時響應運行需求。通過分析高頻軌跡偏差，可以修正跑道地圖中標注的中心線，使得高精度地圖更符合實際運行需求。若偏差問題涉及跑道設計缺陷，通過標注調整和運行優化，支持滑行道的設計改進。偏差檢測和異常點識別能夠為地圖動態更新提供可靠依據，確保地圖始終與機場實際運行狀態一致。

8、可選地，所述對所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據進行分析，確定所述機場飛行區的待優化特征，具體還包括：根據所述地勤車輛路徑數據，確定地勤車輛軌跡；將所述地勤車輛軌跡與所述高精度地圖進行比對，標記出地圖覆蓋區域外的路徑；獲取地勤車輛的運行模式，所述運行模式包括急轉彎和繞行；根據所述地勤車輛的運行模式，確定路徑異常因素；若確定所述路徑異常因素出現的次數大于預設次數，則確定所述地勤車輛軌跡中的急轉彎點和反復繞行點為所述待優化特征。

9、通過采用上述技術方案，通過比對地勤車輛軌跡與高精度地圖，可以準確識別地圖覆蓋區域之外的路徑，從而發現地圖盲區或標注不足的地方。通過標記覆蓋區域外的路徑，幫助完善高精度地圖數據，使其更全面、準確地反映機場飛行區的實際運行狀態。通過分析地勤車輛的運行模式，深入挖掘車輛運行中隱藏的問題，為后續優化提供全面的信息支持。路徑異常因素的統計分析能夠動態捕捉運行中的異常情況，便于快速響應和解決。通過運行模式的分類分析，精確定位急轉彎點和反復繞行點，顯著提升異常識別的效率和準確性。通過統計異常因素出現的次數，自動篩選高頻問題區域，明確優化優先級，避免盲目優化。急轉彎點和反復繞行點的精準識別有助于定位地勤車輛路徑中設計或標注存在問題的區域，從而集中資源進行改進。根據運行模式和異常分析結果生成的數據，支持科學的路徑優化決策，減少資源浪費。識別并修正急轉彎點和繞行點，簡化地勤車輛的運行路徑，減少不必要的繞行和復雜操作，提升運行效率。分析地勤車輛路徑異常有助于優化車輛調度，避免多次往返或重復繞行。

10、可選地，所述對所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據進行分析，確定所述機場飛行區的待優化特征，具體還包括：根據所述導航燈光網絡數據，確定導航燈光信號；將所述導航燈光信號的開啟狀態和關閉狀態的時間序列，與所述飛機滑行軌跡數據和所述地勤車輛路徑數據進行關聯，標記出信號丟失區域；通過信號強度和軌跡點的分布，計算得到導航燈光的有效覆蓋范圍；根據所述信號丟失區域和所述有效覆蓋范圍，篩選得到信號覆蓋盲區分布；根據所述信號覆蓋盲區分布，確定導航燈光網絡中潛在的硬件問題和/或待擴展的覆蓋區域；確定所述導航燈光網絡中潛在的硬件問題和/或待擴展的覆蓋區域為所述待優化特征。

11、通過采用上述技術方案，通過將導航燈光信號的開啟與關閉時間序列與飛機滑行軌跡和地勤車輛路徑數據進行關聯，可以準確識別出信號丟失的區域。這樣，機場可以迅速識別到信號中斷區域，及時修復，確保導航燈光網絡的穩定性。通過計算信號強度和軌跡點分布，可以更加準確地確定導航燈光的有效覆蓋范圍，避免傳統方法中的誤差和低效，提升燈光信號覆蓋的精度。信號丟失區域和有效覆蓋范圍的篩選幫助發現潛在的信號覆蓋盲區。通過識別這些盲區，機場可以有針對性地擴展燈光設施的覆蓋范圍，減少區域內飛行操作的盲點和潛在風險。根據覆蓋盲區的分布，能夠為擴展導航燈光的覆蓋區域提供數據支持，精準地規劃新增設施的位置和數量，避免無效投資。信號丟失區域和盲區可能導致飛機和地勤車輛在滑行過程中失去導航指引，增加了事故發生的風險。通過提前識別并修復這些問題，能夠顯著降低機場的事故發生率。導航燈光網絡優化后，飛機和地勤車輛在機場內的移動更加精確、安全，尤其在能見度較低或夜間操作時，導航燈光的可靠性對安全至關重要。根據信號丟失區域和覆蓋范圍，機場調度系統能夠實時調整飛行和地勤車輛的運行路線，避免因導航燈光問題導致的延誤或繞行。

12、可選地，所述對所述待優化特征進行反演，生成優化策略，具體包括：根據所述待優化特征，采用所述飛機滑行軌跡數據的密度中心擬合滑行道中心線，得到待優化位置；根據所述待優化特征，提取繞行區域的軌跡急轉彎點，并采用凸包算法計算得到障礙物邊界；根據所述待優化特征，提取得到未標注區域和/或導航燈光覆蓋不足區域；基于所述待優化位置和所述障礙物邊界，以及所述未標注區域和/或導航燈光覆蓋不足區域，生成所述優化策略。

13、通過采用上述技術方案，通過對飛機滑行軌跡數據進行密度中心擬合，可以精確計算出滑行道中心線的位置，確保地圖和導航系統中的滑行道標注更加精準。基于滑行道中心線的擬合，可以識別出滑行道的偏移和路徑不一致的情況，從而修正地圖上的錯誤，提高滑行道標注的準確性。通過分析繞行區域的軌跡急轉彎點，可以識別出車輛或飛機滑行過程中需要繞行的區域。識別這些點有助于優化飛行路線和地勤車輛的路徑規劃。凸包算法可以精確計算出繞行區域的障礙物邊界，從而幫助識別并消除可能影響運行安全的障礙物。這種算法能夠確保障礙物邊界的計算更加精準，減少遺漏。通過提取未標注區域和導航燈光覆蓋不足的區域，可以在高精度地圖和燈光網絡中進行補充和修正，確保地圖數據更加完整，避免出現盲區。對未標注和覆蓋不足的區域進行優化，能夠提升導航燈光系統的精度和可靠性，尤其在復雜的機場環境中，增強燈光系統的全面性。通過綜合待優化位置、障礙物邊界以及未標注區域等多種特征，可以制定更加全面的優化策略，確保機場飛行區的地圖、導航燈光系統和路徑規劃都能夠得到有效的提升。

14、可選地，所述方法還包括：生成優化后的高精度地圖；將所述優化后的高精度地圖導入仿真工具中，生成待驗證數據；根據所述待驗證數據，確定個性化優化策略；按照所述個性化優化策略，對所述優化后的高精度地圖進行數據優化。

15、通過采用上述技術方案，通過生成優化后的高精度地圖并將其導入仿真工具進行驗證，確保每一階段的優化結果都經過實際場景的驗證。這種多階段的優化過程可以確保最終地圖的精確性和適用性，減少理論與實際應用之間的差距。根據待驗證數據制定個性化優化策略，能夠針對特定的場景和需求進行優化，使得地圖能夠適應不同的機場環境和運行條件，提升地圖的靈活性和應用廣度。將優化后的高精度地圖導入仿真工具后，能夠在虛擬環境中模擬各種復雜情況，提前識別地圖潛在的問題或不完善之處。仿真驗證幫助測試地圖在不同操作場景下的適應性，確保其在實際使用時能提供精確的導航和路徑規劃。通過仿真工具，可以可視化待驗證數據，直觀了解地圖優化后的效果，并通過仿真結果驗證地圖是否符合實際操作需求，確保精度和實用性。生成待驗證數據后，根據具體需求確定個性化優化策略。這種策略的個性化特征能夠確保不同機場或不同飛行區在具體的運行需求下，都能得到量身定制的優化方案，從而提升系統的適應性和靈活性。

16、在本技術的第二方面提供了一種飛行區高精度地圖數據優化裝置，所述裝置包括獲取模塊和處理模塊，其中，所述獲取模塊，用于獲取針對機場飛行區的飛機滑行軌跡數據、地勤車輛路徑數據以及導航燈光網絡數據；所述處理模塊，用于對所述飛機滑行軌跡數據、所述地勤車輛路徑數據以及所述導航燈光網絡數據進行分析，確定所述機場飛行區的待優化特征；所述處理模塊，還用于對所述待優化特征進行反演，生成優化策略；所述處理模塊，還用于通過所述優化策略，對所述機場飛行區對應的高精度地圖進行數據優化。

17、在本技術的第三方面提供了一種電子設備，所述電子設備包括處理器、存儲器、用戶接口以及網絡接口，所述存儲器用于存儲指令，所述用戶接口和所述網絡接口均用于給其他設備通信，所述處理器用于執行所述存儲器中存儲的指令，以使所述電子設備執行如上所述的方法。

18、在本技術的第四方面提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有指令，當所述指令被執行時，執行如上所述的方法。

19、綜上所述，本技術中提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：

20、通過綜合利用飛機滑行軌跡、地勤車輛路徑和導航燈光網絡數據，彌補了單一數據源在信息全面性上的不足。滑行軌跡數據反映飛機在不同跑道和滑行道上的實際路徑，揭示潛在的軌跡偏移或滑行道標注不準確的問題。車輛路徑數據捕獲地勤車輛運行中的異常行為，幫助定位障礙物或路徑設計問題。導航燈光數據反映燈光覆蓋范圍和狀態，發現導航盲區或燈光信號分布不合理的問題。從多維度分析機場動態運行行為，涵蓋靜態基礎設施與動態運行環境，使地圖優化更全面、更精確。通過實時分析采集的數據，能夠快速識別滑行道偏移、障礙物分布變化或導航燈光異常等問題。優化策略通過數據驅動生成，無需長時間的人工干預，可大幅縮短地圖更新周期。機場運行環境復雜多變，動態感知與優化方法確保地圖及時反映最新的運行狀態。基于多源數據的智能分析，自動反演待優化的特征，避免了傳統優化中依賴人工經驗的低效問題。通過算法生成具體的優化方案，減少了人為誤差，提高了優化結果的可靠性。因此，便于提高對高精度地圖的數據優化準確性。