为沿 y 轴上升的点插值平滑路径

Interpolating a smooth path for points ascending in the y-axis

这里的目标是生成一条通过 points.The 的平滑路径,路径不一定要经过所有点,但必须接近点的线性插值。

我曾尝试使用三次插值,但在某些情况下,例如此处的 'bad case',插值路径偏离原始点很多。此处的图像显示了一个好的案例和一个坏的案例。目标是为一条看起来总是很好的路径生成点。 在这些情况下,使用 Scipys 插值 scipy.interpolate.interp1d(y, x, kind='cubic', assume_sorted=True) 为路径插值 2100 个点 这些点被排序为具有升序的 y 值。插值在 y 轴上完成。这两种情况的插值点如下:

Good case
23.204308,-150.612090
14.039986,-149.129036
5.546616,-144.278745
-1.650596,-137.243629
-6.973690,-126.542852
-8.825059,-114.238668
-9.050130,-100.383011
-8.133504,-67.950063
-7.382615,-48.586878
-5.116275,-29.257957
4.157739,-14.768362
13.102034,-7.162435
22.090450,-3.862909 
    Bad case
    23.670263,-147.947479
    14.505940,-146.464425
    6.012571,-141.614133
    -1.184641,-134.579017
    -6.507735,-123.878240
    -8.359104,-111.574057
    -8.584175,-97.718399
    -7.667549,-65.285451
    -6.916660,-45.922266
    -4.650320,-26.593345
    4.623694,-12.103750
    13.567988,-4.497823
    22.598071,-3.951675

对于这些情况,可以使用哪些其他曲线拟合或插值方法来生成点的平滑路径?

Akima 和 pchip 都按照@ev-er 的建议解决了问题。 Akima 和 pchip 的结果出现在所附的图像中。

看起来像是来自 scipy.interpolate

的 pchip 或 Akima1DInterpolator