PILOT-C：基于频域物理建模与误差界优化的低失真最优轨迹压缩
机器学习
2025-08-07 v1
摘要
定位感知设备持续生成海量轨迹数据，导致对高效压缩的需求日益增长。传统的线段简化方法通常假设二维轨迹，忽略时间同步和运动连续性。我们提出了PILOT-C，一种集成频域物理建模与误差界优化的新型轨迹压缩框架。与现有线段简化方法不同，PILOT-C支持任意维度的轨迹（包括3D），通过独立压缩每个空间轴来实现。实验在四个真实数据集上进行，PILOT-C在多个维度上均实现了卓越的性能。就压缩比而言，PILOT-C相比当前基于谱密度(SED)的线段简化算法CISED-W平均提升19.2%。在轨迹保真度方面，PILOT-C相比CISED-W实现了平均32.6%的误差降低。此外，PILOT-C无缝扩展至三维轨迹，同时保持相同的计算复杂度，在3D数据集上相比最高效的线段简化算法SQUISH-E实现了49%的压缩比提升。
引用
@article{arxiv.2508.03730,
title = {PILOT-C: Physics-Informed Low-Distortion Optimal Trajectory Compression},
author = {Kefei Wu and Baihua Zheng and Weiwei Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.03730},
year = {2025}
}