GPS 트랙 세트에서 실제 도로를 통계적으로 계산합니까?


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장거리 사이클링 클럽에 참여하여 라이더들로부터 정기적으로 GPS 데이터를 수집하기 시작했습니다.

저의 관심은 같은 도로에 축적 된 GPS 데이터를 기반으로 미래의 사건에 대한 "실제 궤도"를 계산하는 것입니다. 기본적으로 이것은 사전 선택된 일부 트랙을 알고리즘으로 전달하는 것을 의미하며 알고리즘은 적절한 샘플링 속도 (도로 곡선에 따라 서로 적절한 거리)로 포인트를 생성합니다. 공간 트랙 정보 만 고려하여 타임 스탬프를 삭제합니다.

어떤 알고리즘 / 통계 방법을 사용할 수 있습니까? 나는 GIS 패키지를 사용하지 않으며 이것을 파이썬으로 구현할 계획이다.

아래는 일부 샘플 궤적 세트입니다.

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흥미로운 프로젝트-몇 년 전에 작성한 검사 알고리즘과 매우 유사합니다. 게으 르기 때문에 몇 가지 힌트 만 제공 할 수 있습니다. 가장 중요한 요소는 이동 방향, 신호 품질 및 속도입니다 (즉, 그냥 서 있다면 도로가 아닙니다). 너무 멀리 떨어져있는 지점을 먼저 제거하는 것이 가장 좋습니다. 그 외에는 평활 알고리즘 (DP 시도)을 적용한 다음 평균을냅니다.
nagytech

DP = 동적 프로그래밍이 맞습니까? Wikipedia는 오늘 밤이 글을 읽는 데 오랜 시간 숙제를주었습니다 ... 고마워요!
heltonbiker

흥미로운 관련 질문은 다음과 같습니다. gis.stackexchange.com/questions/42224/…
heltonbiker

실제로 확인해야 할 가치가있는 것은 GPS 설정입니다. 일부 GPS 장치는 실제 도로가 측면에서 10m 이상인 경우에도 GPS 데이터베이스에서 가장 가까운 도로에 위치를 "스냅"합니다.
Simbamangu

@Simbamangu 그게 정말 좋은 일이 될 것입니다. 나는 오늘 안드로이드 폰에서 사용하고있는 소프트웨어는 그것을 가지고 있지 않다고 생각한다. 어쨌든, 내 트랙의 대부분은 지난 몇 달 동안 다른 사람들에 의해 수집되었습니다. 팁 고마워!
heltonbiker

답변:


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Chris Brunsdon은 2008 GeoComputation 컨퍼런스에서이 문제에 대한 논문을 발표했습니다. http://www.geocomputation.org/2007/1B-Algorithms_and_Architecture1/1B2.pdf를 참조하십시오 .

논문에서 그는 원 곡선 분석을 적용하는 방법 (Hastie and Stuetzle 1989)에 대해 논의하고 방법의 견고성을 높이는 방법에 대한 제안을합니다. 추가 검색 은 osm-makeroads라는 OSM 도구 에 대한 논의로 이어 지므로 문제를 해결하거나 최소한 시작하게 할 수 있습니다.


살펴보고 곧 의견을 보내주세요! 고마워요!
heltonbiker

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+1 멋진 참조. GPS 추적의 근본적인 문제를 간과하기 때문에 작동해야합니다. 오류는 한 지점에서 다음 지점으로 독립적이지 않습니다. 대신 한 지점에서 발생한 GPS 오류는 동일한 추적에서 다음 지점에서 발생한 오류와 매우 유사한 경향이 있습니다 . Brunsdon의 삽화에서 이것을 볼 수 있습니다. 문제가되는 (외부적인) 점은 한두 가지 예외적 인 흔적에 분명히 놓여 있습니다. 그것들은 산발적이지 않고 무작위가 아닙니다. 따라서이 자기 상관 을 모델링 하고 알고리즘에서이를 조정함으로써 개선의 가능성이 큽니다 .
whuber

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@whuber가 동의했다. 대부분의 알고리즘이 고려하지 못한 것 (원래 곡선은 이미 알고 있듯이 그 중 하나임)은 GPS 트랙 세트가 점 구름이 아니라 "선 스트링"구름이라는 것입니다. 그것들은 실제로 연결된 벡터 또는 이와 비슷한 것입니다. 포인트 만 고려하면 개별 트랙의 LINES가 더 밀집된 지역 대신 샘플 속도가 높은 트랙에 대한 편향이 발생합니다.
heltonbiker

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이 대화는 stats.stackexchange.com/questions/69329 의 관련 스레드에서 계속됩니다 .
whuber

@ whuber이 답변에서 나는 열지도 의 도움으로 이것을하기위한 아이디어를 작성했습니다. 제안 해 주셔서 감사합니다.
Stefan
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