我们正在react-native中开发一个多平台（android和ios）应用程序，该应用程序主要处理地理位置数据，因此它主要取决于数据的准确性和精度。例如，应用程序每5秒钟（即10分钟）累积（读取并保存）用户的地理位置数据（称为跟踪）。因此，在跟踪过程中，大约保存了200个测量值。稍后，我们将根据跟踪过程中积累的数据执行不同的计算，并将结果可视化。
在iphone上，以几乎相同的高度物理（几乎）高度测量的数据的高度图具有相当的线性/平滑特征，而在android上，则倾向于有+ -5米的峰值。假设我们要测量轨道上升高的总米，从而计算后续测量之间的差异之和。现在想象一下，上述不精确度对结果有多大影响-每5秒可能会有5米的高度变化。尽管从物理上讲您的总海拔是+ -0米，但计算出的总海拔可能会大不相同。
因此，为消除错误，对于我们来说，基本上有两种方法：
第一种方法听起来要好得多，但我们知道特定设备的硬件限制-我们根本无法使用我们的软件修复不正确的硬件。问题是，即使在同一设备上，其他商业应用程序（即Runtastic）也可以“更好地”执行测量（甚至离线）。那让我考虑第二种（近似）方法。这种方式很容易破解，尽管在很多情况下可以带来漂亮的结果，但我们认为（但无法证明）没有这样的预言近似，它永远也不会“破坏”太多数据。
因此，我们的问题是：
谢谢！
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GPS高度是最好的。但这取决于gps芯片。有一些具有较高的准确性（高成本）。大多数手机GPS也在网上使用以获取数据（为了获得良好的热启动）
要平滑GPS数据（或其他任何数据），可以使用卡尔曼滤波器。它复杂而沉重。它可以保证结果并很好地避免误导数据。
或
您可以忽略基于以前的数据包的误导性数据包（均值过滤器）-简单，但应进行珍贵的编码
注意：我没有使用气压计。我没有给出答案。祝你好运
答案 1 :(得分：0)
如果您有气压计，那么它的高度精度可能比手机质量gps更好。这就是为什么高端自行车计算机和GPS追踪手表中都装有气压计的原因。如果您对相对海拔差异而不是实际实际海拔高度感兴趣，则尤其如此。要使用气压计获得良好的实际海拔，您需要一些明智的校准方案，并注意天气随时间的影响。
无论您以何种高度的数据来源，都应该对数据进行某种形式的后处理，以获取明智的信息。处理将取决于您的情况和您认为重要的内容。
要获得一条轨道的总爬升量，您需要考虑3种情况。简单的情况是，在一个一致的山丘上向上或向下移动很简单，您想要获得正确的高度差值，并且可以通过一张好的地图轻松地进行检查。在另一端，沿着完全平坦的路线，您想要再次零爬升，既容易又容易检查，但使用典型硬件却不那么容易。在中间，起伏的地形很难检查，尽管对于用户而言可能更有趣。获得这种精确度是某种与完全平坦的情况之间的权衡取舍。我在我的应用程序中有执行此操作的代码，通过过滤，我知道整个平面将在一个小时内超过20-30m的上升时间。每次起伏，起伏的情况将少于1m。考虑到气压式系统的已知局限性，单个大山丘通常相当准确。仅基于Gps的效果不佳。通常，对于基于gps的系统，返回在线查找方法更为一致，但这取决于查找数据的质量和地形的类型。