Gps跟踪检测算法

Question

我正在制作一款Android应用程序，用于记录（使用GPS）用户骑在他们的越野车上的曲目。在完成一次骑行之后，我希望能够分析这些数据并找到骑行的曲目。

我将轨道定义为两个交叉点之间的行驶区域。交叉点是两个或更多个彼此足够接近的点以被分类为一个点。显然，我需要为此确定某种门槛。

显然，我可以通过强力检查每一点来反对其他每一点，但我认为必须有一种更有效的方法。

有关更好方法的任何想法吗？

谢谢大家。

Answer 1

Kalman filter经常用于拒绝误差（噪声）点并简化GPS轨迹并估计实际轨迹。 Wiki页面看起来相当复杂，所以找到一些关于轨道过滤的实用文章会很不错。

Answer 2

实践：

1. GPS点数必须按照你的选择顺序排列，所以你只需要检查一些连续的点就可以了。“
2. 对于每个点，使其成为圆的中心，查看圆中有多少个点，然后您可以将这些点组合成一个交点。
3. 生成的交叉点也将按照你的选择顺序排列。

Answer 3

对于像赛道简化这样的在线流（我称之为“streamplification”）是：每次将GPS点添加到缓冲区时，您都会保留GPS传感器为您提供的小缓冲区（包括高程） ）您计算缓冲区中所有点的最大XTD（交叉轨迹距离）到线段，该线段将第一个点与缓冲区的（新添加的）最后一个点合并。如果具有最大XTD的点违反了您的最大容忍XTD误差（25m给了我很好的结果），那么您在该点切割缓冲区，将其注册为要附加到streamplified轨道的选定点，修剪尾部的部分缓冲到那个切点，继续前进。在轨道的末尾，缓冲区的最后一点也被添加/刷新到解决方案中。该算法足够轻巧，可以在AndroidWear智能手表上运行，无论您是慢速还是快速移动，或者在同一个地方闲置很长时间，都能提供最佳输出。唯一的关键是你的赛道形状。您可以使用很多分钟/公里，只要您沿直线移动（走廊内+/-容忍的XTD误差偏差），streamplify算法将只输出2个点：退出形式的最后一个曲线和条目在下一条曲线上。

同时检查此Q＆amp; A. Simplification / optimization of GPS track