近距离gps位置的算法

Question

我正在寻找一种很好的算法来查找最接近位置的列表，同时考虑到我们从gps设备接收的数据质量。

问题如下：

1. 我有一个点A的位置。 A= (LNG, LAT, ALT, HorizontalAccuracy, VerticalAccuracy)
   • Horizo​​ntalAccuracy和VerticalAccuracy它是以米为单位的潜在误差
2. 我列出了其他人B = [B1, ... Bn] Bx (LNG, LAT, ALT, HorizontalAccuracy, VerticalAccuracy)
3. 我想找到离A最近的点Bx列表，并根据距离Bx和A对该列表进行排序。
4. 该列表的顺序应考虑到我们拥有的数据的准确性。当点之间的距离比精度更短时，精度问题就开始了。

Answer 1

只需使用Euclidean distance：

distance = sqrt((lng_a - lng_b)^2 + ... + (alt_a - alt_b)^2)

然后只按距离排序。

Answer 2

精确度：您可以设置过滤器（即：确定您将使用哪些位置以及您将省略哪些位置）。在CLLocation中，您仍然可以获得中心点，因此距离公式中的精度因子没有太大用处。

如果您尝试计算两个地理位置之间的距离，其精度比其中心之间的计算距离更差，这将是接近问题而不是数学问题。< / p>

距离：您始终可以使用CLLocation的{​​{3}}方法。不要使用Eucledian formala来计算地理位置之间的距离。

排序：这里不多说。排序算法各有利弊。我会首先尝试实现其中一个distanceFromLocation:并在以后进行优化，如果它们看起来太慢了。

Answer 3

首先，水平准确度只是一个估计，所以不要太依赖它。 但是，我会删除超过准确度阈值的位置。

然后，如果按距离排序少于10.000点 如果你有更多，那么首先使用空间索引，比如四叉树，通过避免计算到所有位置的距离来加速，但只有附近的距离。

距离计算：
这取决于您的位置是否分布在wolrd上，或仅在100km内。 如果在世界各地，使用内置距离To（），如果在100km以内和你 有许多点或需要快速计算，使用基于equiRectangular投影的距离公式，它只使用一个cos（）操作。您可以省略sqrt（），因为您可以按距离的sqr排序。