使用逼真的转弯平滑飞机GPS数据

Question

我有历史飞机轨迹数据，点数从1秒到1分钟不等。通常这些点呈现急转弯。我正在寻找重新采样数据的最佳方法的建议，以生成更真实地表示所遵循的路径的平滑路径（例如，每n秒指向一次）。能够使具有某些性能特征（例如方向变化率）的函数参数化将是有用的。

我知道卡尔曼滤波器，贝塞尔曲线拟合，样条等算法用于数据平滑。但是你会建议用什么算法作为产生平滑转弯的起点？

Answer 1

Schneider's Algorithm 是一种通过一系列点近似拟合曲线的算法。

结果曲线的点数大幅减少，且误差容限可配置，因此您可以根据需要进行调整。

一般来说：

• 降低容错率：更多积分，更准确，更少执行
• 更高的容错率：更少的点，更准确，更快的执行

一些有用的链接：

• 一个live Javascript example，它的implementation here。
• Python Example
• C++ implementation

如果生成的曲线必须完全通过您的点，则需要插值算法而不是近似算法，但请记住那些不会减少点数。

一种非常好的插值样条曲线是Centripetal Catmull-Rom Spline。