Tôi nên sử dụng thuật toán nào để loại bỏ các ngoại lệ trong dữ liệu theo dõi?

Tôi có dấu vết GPX và muốn loại bỏ các quan sát bên ngoài. Có một số điểm tuyến đường là không thể bởi vì nó sẽ yêu cầu tăng tốc mà chiếc xe không thể đạt được.

Có những thuật toán tốt để lọc ra những quan sát cực kỳ ồn ào như vậy không?

Dưới đây là hai tài liệu tham khảo để liên kết dữ liệu GPS với các đường trung tâm đường phố:

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009a) , 'Bản đồ khớp của dấu vết GPS trên các mạng chuyển hướng có độ phân giải cao sử dụng kỹ thuật giả thuyết nhiều', giấy công tác 568. IVT, ETH Zu phong phú, Zu phong phú.

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009b) , 'Xử lý dữ liệu thô từ các hệ thống định vị toàn cầu mà không cần thêm thông tin', Hồ sơ nghiên cứu giao thông: Tạp chí của Hội đồng nghiên cứu giao thông 2105, 28 Chuyện36.

Liên kết tham khảo (cho những người có quyền truy cập).

Tôi biết SF City đã triển khai một trong những thuật toán này để xử lý các bản nhạc gps từ một ứng dụng điện thoại thông minh mà họ đang sử dụng để theo dõi người đi xe đạp ( cycletracks ); và họ đã phát hành tất cả các mã theo giấy phép nguồn mở (vì chúng rất tuyệt vời!). Tôi nghĩ vấn đề của họ chủ yếu liên quan đến sự thiếu chính xác của hẻm núi; Tôi không chắc họ có vấn đề với việc tăng tốc không.

Một bộ lọc Kalman có thể là những gì bạn muốn: nó sẽ đưa vào dự đoán tài khoản dựa trên một mô hình vật lý của hệ thống. (Ví dụ: không có xe 10000mph!)

Câu trả lời cho câu hỏi Stack Overflow "Dữ liệu gps mượt mà" cung cấp các liên kết đến các triển khai như kho lưu trữ github của ikalman , cũng như các phương pháp khác.