Quản lý lỗi với các tuyến GPS (khung lý thuyết?)

Tôi đang tìm kiếm khung lý thuyết hoặc chuyên môn phù hợp để giúp tôi xử lý việc hiểu cách xử lý các lỗi mà hệ thống GPS có - đặc biệt là khi xử lý các tuyến đường.

Về cơ bản, tôi đang tìm kiếm các yêu cầu về dữ liệu và bất kỳ thuật toán nào để sử dụng để có thể thiết lập độ dài của đường mòn. Câu trả lời cần phải đáng tin cậy.

Một người bạn của tôi là giám đốc cuộc đua của một cuộc đua được lập hóa đơn là 160km nhưng đồng hồ Garmin mọi người đã làm cho nó giống như 190km +. Nó gây ra khá nhiều đau buồn ở vạch đích, hãy để tôi nói cho bạn biết!

Vì vậy, bạn tôi đã quay lại khóa học với nhiều thiết bị GPS khác nhau để sắp xếp lại và kết quả thật thú vị.

Sử dụng một thiết bị cầm tay Garmin Oregon 300, cô đã có được 33,7km cho một chân. Đối với cùng một chân trên một chiếc đồng hồ đeo tay Garmin Forerunner 310xt, nó đã đi được 38,3km.

Khi tôi nhận được dữ liệu từ Oregon, rõ ràng là nó chỉ ghi dữ liệu sau mỗi 90 giây hoặc lâu hơn. Forerunner làm điều đó cứ sau vài giây.

Khi tôi vẽ dữ liệu từ Oregon, tôi có thể thấy rằng nó bị nhầm lẫn bởi một số chuyển đổi và đặt một đường thẳng qua chúng và một đường cong được làm ít hơn một chút.

Tuy nhiên, tôi nghĩ rằng sự khác biệt trong tần số ghi âm là phần lớn lời giải thích. tức là bằng cách ghi lại cứ sau vài giây, Forerunner lại gần với lộ trình thực sự. Tuy nhiên, sẽ có một số lỗi do cách thức hoạt động của GPS. Nếu các điểm được ghi được trải đều xung quanh tuyến thực (do lỗi) thì tổng khoảng cách sẽ lớn hơn tuyến thực. (Một đường uốn lượn đi hai bên của một đường thẳng dài hơn đường thẳng).

Vì vậy, câu hỏi của tôi: 1. Có bất kỳ kỹ thuật nào tôi có thể sử dụng trên một tập dữ liệu duy nhất để giảm lỗi theo cách hợp lệ không? 2. Lý thuyết của tôi về sự khác biệt trong tần số ghi có giữ nước không? 3. Nếu tôi có nhiều bản ghi của cùng một tuyến thì có kỹ thuật hợp lệ nào để kết hợp chúng để đến gần hơn với tuyến thực không?

Như tôi nói, tôi thực sự không biết phải tìm gì để tìm bất kỳ khoa học hữu ích nào về việc này. Tôi đang tìm cách để thiết lập một đoạn đường đã cho là bao lâu và nó rất quan trọng đối với mọi người. Thêm 30km trong một cuộc đua là hơn 5 giờ chúng ta không mong đợi.

Theo yêu cầu ở đây là một số dữ liệu mẫu:

Dữ liệu mẫu tần số cao chi tiết

Dữ liệu mẫu tần số thấp

Cảm ơn cho bất kỳ lời khuyên bạn có thể cung cấp.

Đây là một vấn đề được nghiên cứu kỹ trong khoa học không gian địa lý - bạn có thể tìm thấy các cuộc thảo luận về nó trên các diễn đàn GIS.

Đầu tiên, lưu ý rằng các wiggles không nhất thiết phải tăng chiều dài của tuyến đường, bởi vì nhiều trong số chúng thực sự cắt bên trong các đường cong. (Tôi đã đánh giá điều này bằng cách có toàn bộ lớp học sinh số hóa cùng một đường dẫn và sau đó tôi so sánh các đường dẫn.) Thực sự có rất nhiều sự hủy bỏ. Ngoài ra, chúng ta có thể mong đợi rằng các bài đọc chỉ cách nhau vài giây sẽ có các lỗi tương quan mạnh mẽ, tích cực, tương quan. Do đó, đường dẫn đo được chỉ lắc lư dần dần xung quanh đường dẫn thực. Ngay cả những chuyến khởi hành lớn cũng không ảnh hưởng nhiều đến chiều dài. Ví dụ: nếu bạn đi chệch hướng 5 mét ở giữa một đoạn thẳng dài 100 m, ước tính của bạn về chiều dài chỉ tăng lên$2 \sqrt{50^2 + 5^2} = 100.5$, sai số 0,5%.

Thật khó để so sánh hai con đường tùy ý một cách khách quan. Một trong những phương pháp tốt hơn, tôi tin rằng, là một hình thức bootstrapping: mẫu phụ (hoặc nói chung là) đường dẫn chi tiết nhất mà bạn có. Vẽ chiều dài của nó như là một hàm của số lượng mẫu phụ. Nếu bạn biểu thị mẫu con dưới dạng khoảng cách từ đỉnh đến đỉnh điển hình, bạn có thể ngoại suy một mức phù hợp với khoảng cách bằng 0, điều này có thể cung cấp ước tính tuyệt vời về độ dài đường dẫn.

Với nhiều bản ghi, bạn có thể tạo một hạt nhân 2D mịn, tổng số độ mịn và theo chủ đề phân tích địa hình để tìm kiếm một "đường vòng". Thông thường, bạn sẽ không nhận được một đường kết nối duy nhất, nhưng bạn thường có thể vá các đường vân lại với nhau thành một đường dẫn liên tục. Mọi người đã sử dụng phương pháp này để theo dõi cơn bão trung bình, ví dụ.

1. Trong một tập dữ liệu duy nhất, bạn có thể làm mịn các kết quả, nhưng điều này không phải lúc nào cũng là giảm lỗi (một xu hướng nhất quán sẽ hấp dẫn khi xem một chuỗi thời gian quỹ đạo hoặc liên tục từ một người nhận).

2. Có, các mẫu tần số cao hơn có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn nếu thiết bị thực sự quan sát ở tần số cao hơn. Ở cấp độ so sánh này, chipset, phần sụn và lọc mức thấp có thể phân biệt các mô-đun GPS giá rẻ.

Xem xét sử dụng các phép đo được khảo sát chuyên nghiệp cho các tính toán đường đi thực tế của bạn. Hình ảnh trên không (như trên bản đồ google) phải duy trì đăng ký chặt chẽ với thực tế hơn là đồng hồ đeo tay GPS. Sử dụng các công cụ đó để tìm khoảng cách 2d thay vì một hoặc hai thử nghiệm sử dụng mô-đun gps giá rẻ trên đồng hồ đeo tay có ăng-ten kém.

Trong trường hợp tuyến đường không được xác định trước, xin vui lòng nêu như vậy trong câu hỏi, nếu không nó không đầy đủ.