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我正在开发一个 Android 应用程序，该应用程序将记录（使用 GPS）用户在他们的越野车上骑行的轨迹。完成骑行后，我希望能够分析这些数据并找到骑行过的轨道。

我将轨道定义为两个十字路口之间的行驶区域。交叉点是两个或多个点彼此足够接近，可以归类为一个点。显然，我需要为此确定某种阈值。

显然，我可以通过蛮力检查每个点与其他点来做到这一点，但我认为必须有一种更有效的方法。

有什么更好的方法吗？

多谢你们。

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卡尔曼滤波器经常用于拒绝误差（噪声）点并简化 GPS 轨迹和估计真实轨迹。Wiki 页面看起来相当复杂，所以如果能找到一些关于轨道过滤的实用文章会很不错。

于 2012-05-08T09:31:50.583 回答
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实用：

  1. GPS点必须按照你的骑行顺序，所以你只需要检查一些连续的点就可以了。
  2. 对于每个点，将其作为圆心，看看圆中有多少点，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您的骑行顺序。
于 2012-05-08T09:40:23.947 回答
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对于像轨道简化（我称之为“streamplification”）这样的运行中流是：您保留 GPS 传感器为您提供的点的小缓冲区，每次将 GPS 点添加到缓冲区（包括高程）时，您计算缓冲区中所有点到将缓冲区的第一个点与（新添加的）最后一个点连接起来的线段的最大 XTD（跨轨道距离）。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流放大轨道的选定点，修剪尾随部分缓冲到那个切点，然后继续。在轨道的末端，缓冲区的最后一个点也被添加/刷新到溶液中。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，或者长时间闲置在同一个地方，都能提供最佳输出。唯一重要的是你的赛道的形状。您可以走很多分钟/公里，只要您沿直线移动（在 +/- 允许的 XTD 误差偏差范围内的走廊），streamplify 算法将仅输出 2 个点：出口形式最后一条曲线和入口的点在下一条曲线上。

检查此问答也 简化/优化 GPS 轨迹

于 2016-03-26T22:35:36.183 回答