车联数据分析-轨迹纠偏

一、 为什么需要轨迹纠偏

在理想情况下GPS定位数据精度为5m-10m,然而,由于各种外界干扰,实际的定位精度要低于理想值。影响GPS定位精度的因素主要包括:定位硬件、环境因素。
1、定位硬件
博通发布新一代GPS芯片,定位精度达到30厘米。目前不同手机定位芯片不同,精度高一点,抗干扰性好一点的定位芯片,价钱就会高一点。下图不同颜色的线表示不同型号手机的GPS芯片定位精度,可以看出不同型号手机的定位精度差异较大,同一型号的手机定位精度随时间波动,波动的原因是什么呢?这就是我们接下来要谈的环境因素。
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2、环境因素
环境因素包括卫星信号遮挡,信号折射,大气层或电离层干扰。所以在高大建筑密集或天气情况不好的地方,因为GPS信号经过多次的折、反射,造成信号误差,出现漂移。GPS漂移会导致很多问题,例如当GPS终端静止的时候,其定位坐标(经纬度)经常在变,偶尔变化还比较大,甚至还会显示有速度;里程统计偏差较大;车辆停在单位门口一天,却显示其行驶里程为十几公里,甚至上百公里;信号遮挡,当车辆通过隧道、进入地库等情况下会因为搜索不到卫星为无法定位。

二、 轨迹纠偏方法

高德地图和百度地图都提供的轨迹纠偏的服务。可以参考以下链接。
高德:http://lbs.amap.com/api/android-sdk/guide/draw-on-map/trace/
百度:https://lbsyun.baidu.com/index.php?title=yingyan/guide/trackprocess
百度:http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=yingyan/api/v3/trackprocess#service-page-anchor4
百度:http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/trackrectify
百度的轨迹纠偏服务功能比较灵活,开放多种纠偏因子供开发者自行调节,包括去噪、抽稀、绑路。去噪:用于明显的噪点进行识别并去除;抽稀:对于冗余的数据点进行去除,如一条直线上的多个轨迹点,减少数据量,提升展示效率;绑路:将轨迹点绑定至道路,达到纠正偏移轨迹、补充中断轨迹点(如:轨迹不连续、进入隧道导致的丢点)、补充道路拐点等效果。我们做应用时可以选择地图商提供的纠偏服务,也可以自研,去噪和抽稀算法直接对搜集的GPS数据进行处理。绑路算法(道路匹配)需要依赖地理信息数据,对于非地图商来说就需要购买了。相关论文中也有通过搜集的历史轨迹数据对用户的后续搜集的轨迹进行纠偏,或者通过地图数据抓取道路的特定位置点,进行后续的绑路。这两种方式针对数据获取和管理的投入是比较大的,所以在实施时需要结合业务需求、团队规模等客观因素进行决策。我们只做了去噪和抽稀。

GPS采集的数据字段包括经度、纬度、海拔、速度、方位角、水平定位精度、垂直定位精度、卫星个数。在分析过程中发现,速度值并不等于GPS两点间距离除以时间差,下图中红线为根据GPS计算速度值,蓝色线为采集的速度值,有的时候偏差较大。
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翻阅了网络,找到了原因,实际上GPS接收机在计算前进速度的时候,用的是多普勒效应,准确程度可以达到0.5公里/小时。为了要量到每秒几公分的精确速度,需要数公分的波长,所以GPS卫星使用微波,微波的波长在几公分左右。

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