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.
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.
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nagytech
DP = 동적 프로그래밍이 맞습니까? Wikipedia는 오늘 밤이 글을 읽는 데 오랜 시간 숙제를주었습니다 ... 고마워요!
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heltonbiker
흥미로운 관련 질문은 다음과 같습니다. gis.stackexchange.com/questions/42224/…
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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.
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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!
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heltonbiker