추적 데이터에서 특이 치를 제거하기 위해 어떤 알고리즘을 사용해야합니까?

GPX 추적이 있고 외부 관찰을 제거하고 싶습니다. 차량이 달성 할 수없는 가속이 필요하기 때문에 불가능한 일부 경로 지점이 있습니다.

이러한 극도로 시끄러운 관측 값을 필터링하기위한 좋은 알고리즘이 있습니까?

다음은 GPS 데이터를 거리 중심선에 연결하기위한 두 가지 참조입니다.

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009a) , '다중 가설 기법을 사용한 고해상도 내비게이션 네트워크에서 GPS 추적의 맵 매칭', 작업 논문 568. IVT, ETH Zu rich, Zu rich.

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009b) , '추가 정보없이 글로벌 포지셔닝 시스템에서 미가공 데이터 처리', 운송 연구 기록 : 운송 연구위원회 2105, 28–36.

참조 링크 (액세스 권한이있는 사용자).

나는 SF 도시들이 자전거 (추적하기 위해 사용하는 스마트 폰 앱에서 프로세스 GPS 트랙 이러한 알고리즘 중 하나 구현 알고 cycletracks을 ); 그리고 그들은 오픈 소스 라이센스하에 모든 코드를 공개했습니다. 나는 그들의 문제가 주로 도시 협곡의 부정확성과 관련이 있다고 생각한다. 그들이 가속에 문제가 있는지 확실하지 않습니다.

칼만 필터 는 시스템의 물리적 모델을 기반으로 계정 예측에 소요 : 당신이 원하는 것을 할 수있다. (예 : 10000mph 차량은 없습니다!)

스택 오버플로 질문 "Smooth gps data"에 대한 답변 은 ikalman github repository 와 같은 구현 및 다른 접근 방식에 대한 링크를 제공합니다 .