我已经构建了一个嵌入式GPS跟踪器，它将坐标记录到数据库中，我想分析这些数据并从中提取行进路线和空闲时刻。
我认为应该如何运作：
按UTC时间戳排序坐标，找到靠近的坐标，并将它们标记为“路线开始”。通过简单地比较小数就可以找到邻近度，因为我认为GPS可以被认为是~3m的线性。这带来了选择“中心”的麻烦。怠速：由于GPS不准确，这些小数可能会漂移一点，可能超过阈值与第一个分组。
10:15 to 15:12 - Idle
15:12 to 16:38 - [coordinates]
16:38 to 17:43 - Idle
etc.
如何以这种方式对坐标进行分组，以及我忽略了哪些复杂性？
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我要做的第一件事就是使用一些实验数据。你确定没有距离D，如果有人从他们以前的位置移动了超过D，那么他们一定是在移动吗？
现在，假设没有。假设GPS精度通常在合理的精度范围内，比如10米，但有时你只需要100米远的距离。我要做的是：只要用户移动的距离不超过20米，就算一个“空闲位置”的中心（只是所有坐标的x和y值的平均值）。当用户移动距离您的中心20米以外的距离时，不要立即假设他们开始移动。而是检查下一个（一个或多个）值;只有当你从距离中心超过20米的距离看到它们几次时，才推断它们开始移动。
我认为这个简单的解决方案对于大多数应用程序应该足够好，但它取决于用户究竟在做什么（空闲时间内它们的稳定性，移动时的移动速度）以及GPS数据的质量。我会从这样的事情开始，看看它是如何工作的。如果它失败了，我会分析它失败的情况并从那里开始。