如何用GPS数据流预测到达时间（ETA）？

Question

车辆正在从A点到B点的固定路径上移动。 我不断接收其GPS位置，我想在每个时间戳上用当前接收的数据连续估算其ETA。 我怎样才能做到这一点？ 卡尔曼滤波器可以工作吗？

Answer 1

卡尔曼滤波器可用于将某些预期模型行为与某些观察结合起来，以获得有关系统当前状态的更准确信息，而不是这两个来源中任何一个可以提供的信息。

对于您的情况，系统状态可能是当前位置加上当前速度，留下剩余距离需要多长时间的问题。车辆会以恒定速度行驶吗？我们在最后几个样本中观察到的速度？从开始到现在的整个距离的平均速度？或者，如果它在最后几个样本中加速，它会继续加速吗？

因此，您必须决定回答这些问题的行为模型。您需要卡尔曼滤波器，并且可以将其用于从当前情况到目标位置的外推部分。

不太复杂的方法是计算从开始到当前位置的平均速度，并计算距离该速度的剩余距离的时间。我想这种方法对于所有实际要求也都可以，并且更容易实现。