《时空数据处理和组织课程实习》实验报告
题目： 课程设计 车辆轨迹数据分析
日期：6.19
实验环境：python3.6，windows，wsl2(ubuntu 20.04)
写在前面
建议使用简书查看本文，排版更佳本文简书地址
本次涉及到的代码文件是final_work.py，与之对应的readme是大作业文档.md
实习涉及到的全部代码都已储存到了github仓库，建议在线查看我的代码
亦可以使用git clone https://github.com/uiharuayako/geoDataWork.git实时获取我的最新进展！
以下分析均以168号车轨迹中的20091008230303.plt为例进行分析！观察轨迹数据可以发现，一个plt文件对应车辆一天的轨迹。我认为，分析一个文件足以代表168号车的所有轨迹。更改读入数据的文件名即可分析不同日子的轨迹。由于选取的数据不具有特殊性，可以认为我的操作在原理上等同于完成了对168车轨迹的分析。
程序完整完成了课程设计要求的全部功能
需求分析
需求1：速度
1. 车辆速率计算
从原始轨迹数据的经纬度坐标计算每个轨迹点与前一个点的距离，再除以两个轨迹点的时间差，得到的值作为该点的速率值保存。每个轨迹点的即时速率通过计算该点与后一个点速率值的平均值每个轨迹点的即时速率通过计算该点与后一个点速率值的平均值得到，根据实际意义，规定起点和终点的即时速率为零。得到，根据实际意义，规定起点和终点的即时速率为零。
很简单的需求，可以理解成用时间和距离计算速度。
需求2：停留点
2. 车辆停留点停留点分析
需将停留点和移动点区分开，停留点具有开始时刻和结束时刻两个时间属性。
停留点识别的算法描述如下：
1) 遍历轨迹点，检查速率值，若小于阈值，则将上一个点作为停留开始点，记录其序号。
2) 继续遍历轨迹点，只要轨迹点的速率值仍小于阈值，则累加它的距离值。
我向老师请教过这个算法的第二步，综合来说，我认为第二步可以暂时忽略。那么，这个需求需要我们完成以下几个步骤：
- 以一定速度为阈值，认为小于该速度的数据点为静止。
- 对于静止的连续多个点，记录其开始和停止时间，以及中间的点。
需求3：加减速区间
3.车辆加减速分析
加速和减速都是持续性的过程，而突发的速率变化则可能是数据采集或预处理阶段的误差引起的正常波动，因此加减速检测方法可以采用寻找至少连续N（N≥2）个点速率单调变化的片段。
判断加减速，首先要计算数据点的加速度，然后将连续加减速的点聚类，作为一个个区间。即完成了分析步骤。
隐藏需求：导出csv
下面要求的提交结果包括一个提交csv，即需要将这些信息保存到csv。
结合代码简述原理、实现以及运行结果
读入数据并计算速度、加速度
观察我们的车辆轨迹数据，结合文档的说明，得知前6行没有作用，需要skip。读入的数据有['Latitude', 'Longitude', 'Altitude', 'Day_from1899', 'Date', 'Time']这几栏。由于Spark DF和pandas DF之间的转换十分方便，我们使用pandas进行数据的读入和计算。
要计算速度，就需要时间和路程。时间很好解决，使用两个数据的Day_from1899做差，但是得到的结果是day，如果要得到秒的结果就需要乘86400。
路程就比较麻烦，因为数据给的是经纬度，需要进行一个经纬度转距离，我使用如下函数：
def dist_ll(lat1, lon1, lat2, lon2):
"""
计算两点间距离（wgs84），单位：m
:param lat1: 第一点纬度
:param lon1: 第一点经度
:param lat2: 第二点纬度
:param lon2: 第二点经度
:return:
"""
lat1 = float(lat1)
lat2 = float(lat2)
lon1 = float(lon1)
lon2 = float(lon2)
R = 6371
dLat = (lat2 - lat1) * math.pi / 180.0
dLon = (lon2 - lon1) * math.pi / 180.0
a = math.sin(dLat / 2) * math.sin(dLat / 2) + math.cos(lat1 * math.pi / 180.0) * math.cos(
lat2 * math.pi / 180.0) * math.sin(dLon / 2) * math.sin(dLon / 2)
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))
dist = R * c
return dist * 1000
完成了转换，可以把经纬度差距转成米。而加速度的计算和速度类似，因此，我得到如下读取函数
def read_car_plt(path):
"""
把plt文件读成spark dataframe
:param path: 文件路径
:return:
"""
pandas_df = pd.read_csv(path, header=None, skiprows=6, usecols=[0, 1, 3, 4, 5, 6],
names=['Latitude', 'Longitude', 'Altitude', 'Day_from1899', 'Date',
'Time'])
# 实现要求1
# 计算速度，开始和最后都是0
speed = [0]
for i in range(pandas_df.shape[0] - 2):
speed.append(
dist_ll(pandas_df.loc[i + 1][0], pandas_df.loc[i + 1][1], pandas_df.loc[i][0], pandas_df.loc[i][1]) / (
86400 * (float(pandas_df.loc[i + 1][3]) - float(pandas_df.loc[i][3]))))
speed.append(0)
pandas_df['speed'] = speed
# 计算加速度，开始和最后也是0
acceleration = [0]
for i in range(pandas_df.shape[0] - 2):
acceleration.append(pandas_df.loc[i + 1].speed - pandas_df.loc[i].speed / (
86400 * (float(pandas_df.loc[i + 1][3]) - float(pandas_df.loc[i][3]))))
acceleration.append(0)
pandas_df['acceleration'] = acceleration
pandas_df['id'] = range(1, pandas_df.shape[0] + 1)
return sql_context.createDataFrame(pandas_df)
如代码所示，在读入之后就顺便计算出了加速度和速度。并附加到了dataframe后面。最后调用了pyspark的createDataFrame。最终输出一个spark dataframe。
判断停留点
这里的难点是怎么把多个连续的目标聚类。不过首先还是判断一下谁是停留点，代码很简单：
def calc_stop_point(df):
"""
输入一个dataframe，输出一个含有停留点信息的dataframe
:return:
"""
return df.withColumn('Stop', df.speed < 0.4)
这里取得阈值是0.4m/s。之后df就多了一列为布尔值的数据，用于判断停留点。然后做聚类。
sdf = res.filter(res['Stop'] == 1)
# 把停止点表转为list
stop_points = sdf.collect()
# 把静止点的序号提取成一个数组
sp_index = []
for single_s_point in stop_points:
sp_index.append(single_s_point.id)
sp_array = np.array(sp_index)
sp_group = np.split(sp_array, np.where(np.diff(sp_array) != 1)[0] + 1)
这段代码完成了对于静止点的聚类。先把静止点单独提出来，保存其序号。保存的序号列表是[1, 12, 13, 14, 15, 17, 18, 21, 23, 24, 27, 302, 303, 304, 441, 442, 443, 1058, 1060, 1061, 1062, 1179, 1180, 1181, 1189, 1190, 1191, 1192, 1233, 1236]这样的。接下来要把连续的序号分成一类。
我使用numpy的函数操作，np.split(sp_array, np.where(np.diff(sp_array) != 1)[0] + 1)这是聚类的关键原理。np.diff的意思是拿数组的下一个元素减去当前元素，这句话总体来说就是把前后元素相差小于1的元素们聚成一个新的array。输出结果：
[array([1]), array([12, 13, 14, 15]), array([17, 18]), array([21]), array([23, 24]), array([27]), array([302, 303, 304]), array([441, 442, 443]), array([1058]), array([1060, 1061, 1062]), array([1179, 1180, 1181]), array([1189, 1190, 1191, 1192]), array([1233]), array([1236])]
可以看到，已经正确聚类。之后的函数是简单的输出和保存处理。对于静止点分析，最终输出结果
若认为速率小于0.4的点均为停止点，那么一共有14个停止点
第1个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:03:03，此时速度为0.0，加速度为0.0
===分隔线===
第2个停止点包含4个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:03:48
--->第2个停止点的第1个数据点的速度为0.2896078931557299，加速度为0.05109569128880234
--->第2个停止点的第2个数据点的速度为0.2249808090274986，加速度为0.16705925850099299
--->第2个停止点的第3个数据点的速度为0.24522031320679746，加速度为0.20022417323428254
--->第2个停止点的第4个数据点的速度为0.14836836264283768，加速度为0.14714226107052325
第2个停止点结束的时间为2009-10-08的23:07:18
===分隔线===
第3个停止点包含2个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:07:26
--->第3个停止点的第1个数据点的速度为0.0，加速度为-0.23276809880619537
--->第3个停止点的第2个数据点的速度为0.0851162536535725，加速度为0.0851162536535725
第3个停止点结束的时间为2009-10-08的23:07:28
===分隔线===
第4个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:07:43，此时速度为0.34694070097492086，加速度为0.13235909608383034
===分隔线===
第5个停止点包含2个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:07:53
--->第5个停止点的第1个数据点的速度为0.0，加速度为-0.08595902019435818
--->第5个停止点的第2个数据点的速度为0.0，加速度为0.0
第5个停止点结束的时间为2009-10-08的23:07:56
===分隔线===
第6个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:08:08，此时速度为0.35817926100992653，加速度为0.25056703748607745
===分隔线===
第7个停止点包含3个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:13:41
--->第7个停止点的第1个数据点的速度为0.2650856732995881，加速度为0.0704477319637754
--->第7个停止点的第2个数据点的速度为0.17018760487324672，加速度为0.11717049593824093
--->第7个停止点的第3个数据点的速度为0.2901723889168314，加速度为0.256134884457828
第7个停止点结束的时间为2009-10-08的23:13:51
===分隔线===
第8个停止点包含3个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:16:51
--->第8个停止点的第1个数据点的速度为0.34698195944523885，加速度为0.249663238854744
--->第8个停止点的第2个数据点的速度为0.0，加速度为-0.11566074729347732
--->第8个停止点的第3个数据点的速度为0.16928117040824728，加速度为0.16928117040824728
第8个停止点结束的时间为2009-10-08的23:16:56
===分隔线===
第9个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:34:13，此时速度为0.27543244892194957，加速度为0.11695158684105542
===分隔线===
第10个停止点包含3个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:34:23
--->第10个停止点的第1个数据点的速度为0.32676337939032146，加速度为0.19418134690252067
--->第10个停止点的第2个数据点的速度为0.0，加速度为-0.1089208727608309
--->第10个停止点的第3个数据点的速度为0.34526629390966884，加速度为0.34526629390966884
第10个停止点结束的时间为2009-10-08的23:34:28
===分隔线===
第11个停止点包含3个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:37:06
--->第11个停止点的第1个数据点的速度为0.0，加速度为-0.27948109878217736
--->第11个停止点的第2个数据点的速度为0.2201629461412733，加速度为0.2201629461412733
--->第11个停止点的第3个数据点的速度为0.21796183534740907，加速度为0.17392918997838558
第11个停止点结束的时间为2009-10-08的23:37:13
===分隔线===
第12个停止点包含4个数据点，这个点开始的时间为2009-10-08的23:37:49
--->第12个停止点的第1个数据点的速度为0.31872098088931794，加速度为0.21003247250674967
--->第12个停止点的第2个数据点的速度为0.0，加速度为-0.10624039117781042
--->第12个停止点的第3个数据点的速度为0.17042112850371896，加速度为0.17042112850371896
--->第12个停止点的第4个数据点的速度为0.25904496761883844，加速度为0.22496070274668312
第12个停止点结束的时间为2009-10-08的23:37:59
===分隔线===
第13个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:41:17，此时速度为0.2436730124218756，加速度为0.12049007525808371
===分隔线===
第14个停止点仅包含1个数据点，这个点发生的时间为2009-10-08的23:41:55，此时速度为0.0，加速度为0.0
结果是十分清晰正确的
加减速区间分析
由于既要分析加速区间，又要分析减速区间，这个过程是完全一样，只是加速度一个正一个负。因此我把这两种分析写成了一个函数，然后用一个bool值做判断是加速还是减速。从而完成输出。
# 单调区间分析函数
def analyse_speed(points, num, up):
"""
分析单调区间，并保存成文件
:param points:输入spark DF的点列表
:param num:输入最少数目
:param up:布尔值，true加速false减速
:return:void
"""
# 把停止点表转为list
p_list = points.collect()
# 把静止点的序号提取成一个数组
p_index = []
# 搞一个区间
periods = []
for p_point in p_list:
p_index.append(p_point.id)
p_array = np.array(p_index)
p_group = np.split(p_array, np.where(np.diff(p_array) != 1)[0] + 1)
# 创建一个空列表
new_group = []
# 遍历 arr 中的每个元素
for element in p_group:
# 如果元素长度大于num
if len(element) > num:
new_group.append(element)
if len(new_group) > 0:
# 首先要保证有值
# 分析区间
for index_in_real, single_period in enumerate(new_group):
tmp_acc_period = []
print("第{0}个{4}区间包含{1}个数据点，这个区间开始的时间为{2}的{3}".format(index_in_real + 1, len(single_period),
all_points[single_period[0] - 1].Date,
all_points[single_period[0] - 1].Time,
"加速" if up else "减速"))
# 在停止点中循环
for single_single_period, id_in_single_points in enumerate(single_period):
tmp_acc_period.append(all_points[single_period[single_single_period] - 1])
print("--->第{0}个{4}区间的第{1}个数据点的速度为{2}，加速度为{3}".format(index_in_real + 1, single_single_period + 1,
all_points[single_period[
single_single_period] - 1].speed,
all_points[single_period[
single_single_period] - 1].acceleration,
"加速" if up else "减速"))
periods.append(tmp_acc_period)
print(
"第{0}个{3}区间结束的时间为{1}的{2}".format(index_in_real + 1,
all_points[single_period[len(single_period) - 1] - 1].Date,
all_points[single_period[len(single_period) - 1] - 1].Time,
"加速" if up else "减速"))
print("===分隔线===")
for index_in_save, single_period in enumerate(periods):
tmpdf = pd.DataFrame(
columns=['Latitude', 'Longitude', 'Altitude', 'Day_from1899', 'Date', 'Time', 'speed', 'acceleration',
'id', 'Stop', 'Speed_up'], data=single_period)
tmpdf.to_csv('points/period/' + ("加速" if up else "减速") + '区间' + str(index_in_save + 1) + '.csv',
index=False)
总之这里的关键部分和上一个一样，就是怎么把加速度连续为正（或负）的点放到一起。我用了一个比较取巧的方法
# 创建一个空列表
new_group = []
# 遍历 arr 中的每个元素
for element in p_group:
# 如果元素长度大于num
if len(element) > num:
new_group.append(element)
就是这样，很简单就能做出判断。顺便一提，这里的聚类方法和上一个分析静止点是一模一样的。结果非常正确，输出的csv也正常，就在提交的文件夹里。随便打开一个看看：
区间分析.png
结果是没有问题的。
第1个加速区间包含7个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:03:38
--->第1个加速区间的第1个数据点的速度为1.0277807143853197，加速度为0.9213560803653733
--->第1个加速区间的第2个数据点的速度为1.1925596387814446，加速度为0.9870035956440909
--->第1个加速区间的第3个数据点的速度为0.2896078931557299，加速度为0.05109569128880234
--->第1个加速区间的第4个数据点的速度为0.2249808090274986，加速度为0.16705925850099299
--->第1个加速区间的第5个数据点的速度为0.24522031320679746，加速度为0.20022417323428254
--->第1个加速区间的第6个数据点的速度为0.14836836264283768，加速度为0.14714226107052325
--->第1个加速区间的第7个数据点的速度为0.6983059229353207，加速度为0.6686322125733479
第1个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:07:23
第2个加速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:07:28
--->第2个加速区间的第1个数据点的速度为0.0851162536535725，加速度为0.0851162536535725
--->第2个加速区间的第2个数据点的速度为1.7656326848893205，加速度为1.7486094424186076
--->第2个加速区间的第3个数据点的速度为1.0729066565185308，加速度为0.7197802908843104
--->第2个加速区间的第4个数据点的速度为0.34694070097492086，加速度为0.13235909608383034
--->第2个加速区间的第5个数据点的速度为0.42979530951656636，加速度为0.36040721171407464
第2个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:07:48
第3个加速区间包含17个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:07:58
--->第3个加速区间的第1个数据点的速度为0.4095903149366313，加速度为0.4095903149366313
--->第3个加速区间的第2个数据点的速度为0.5380614463463987，加速度为0.45614342310725886
--->第3个加速区间的第3个数据点的速度为0.35817926100992653，加速度为0.25056703748607745
--->第3个加速区间的第4个数据点的速度为1.1090764489616578，加速度为1.0374405054252338
--->第3个加速区间的第5个数据点的速度为1.796913379008942，加速度为1.5750982247340486
--->第3个加速区间的第6个数据点的速度为0.4109726371496481，加速度为0.05159009054247604
--->第3个加速区间的第7个数据点的速度为0.7917632343266766，加速度为0.7095687571132663
--->第3个加速区间的第8个数据点的速度为0.6014178428805536，加速度为0.4430649941184074
--->第3个加速区间的第9个数据点的速度为1.068535236130525，加速度为0.9482517410413279
--->第3个加速区间的第10个数据点的速度为1.7753386176491337，加速度为1.5616316741177112
--->第3个加速区间的第11个数据点的速度为2.645076720730526，加速度为2.201242100316543
--->第3个加速区间的第12个数据点的速度为5.10198503685427，加速度为3.779444075728585
--->第3个加速区间的第13个数据点的速度为5.226792857803094，加速度为2.675805746678287
--->第3个加速区间的第14个数据点的速度为5.10323057199623，加速度为2.4898281824230306
--->第3个加速区间的第15个数据点的速度为9.305285860113798，加速度为6.753676784761641
--->第3个加速区间的第16个数据点的速度为24.950794983724748，加速度为20.298141441853844
--->第3个加速区间的第17个数据点的速度为65.82794973709184，加速度为40.877223326269814
第3个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:08:58
第4个加速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:09:25
--->第4个加速区间的第1个数据点的速度为19.031765209547512，加速度为0.09791975506690065
--->第4个加速区间的第2个数据点的速度为19.36558459849631，加速度为0.3338597303091042
--->第4个加速区间的第3个数据点的速度为19.453642971058034，加速度为0.08792898425902962
--->第4个加速区间的第4个数据点的速度为19.634388351165306，加速度为0.18079884504767918
--->第4个加速区间的第5个数据点的速度为20.22574625267554，加速度为0.5913871772711055
第4个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:09:29
第5个加速区间包含6个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:10:32
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第13个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:17:46
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第16个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:21:48
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第27个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:35:00
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第28个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:35:29
第29个加速区间包含4个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:35:32
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第32个加速区间结束的时间为2009-10-08的23:37:49
第33个加速区间包含45个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:37:54
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第24个减速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:27:43
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第24个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:27:47
第25个减速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:27:49
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第26个减速区间包含4个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:30:30
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第27个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:32:32
第28个减速区间包含4个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:32:49
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第29个减速区间包含10个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:33:06
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第29个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:33:15
第30个减速区间包含4个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:35:57
--->第30个减速区间的第1个数据点的速度为22.836970889263366，加速度为-0.2566667903086959
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第30个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:36:00
第31个减速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:36:02
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第31个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:36:06
第32个减速区间包含5个数据点，这个区间开始的时间为2009-10-08的23:36:31
--->第32个减速区间的第1个数据点的速度为13.683377524416192，加速度为-0.17208570503717624
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--->第32个减速区间的第5个数据点的速度为12.161550348981715，加速度为-0.5828234923856712
第32个减速区间结束的时间为2009-10-08的23:36:35
额，这个结果真的很长。
运行截图
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