Comments 14
Например, КАМАЗ Liebherr разгоняется от 0 до 100 км/ч=27,78 м/с за 10 с. Следовательно, максимально возможное ускорение =2,78 м/c^2.
Не совсем так. Вы получили максимальное среднее ускорение за 10 секунд.
В действительности автомобиль лучше ускоряется при меньшей скорости.
Аналогия с заточкой ножа фундаментально неверна, потому что заточка - это улучшение объективной функциональной характеристики - способности резать. А фильтрация маршрута - это чисто визуальное сглаживание, которое не имеет отношения к повышению точности указания того, где реально был пользователь смартфона (а именно это - основная функция трека).
Верная аналогия была бы с полировкой тупого и зазубренного лезвия на войлочном круге - нож становится от этого блестящим, возможно - теряет какое-то количество заусенцев, лучше выглядит на расстоянии, но острее от этого не становится.
Лет 5 назад со скуки делал хобби проект с gps. Использовал простейший эвристический фильтр на основе 5-6 правил(обычных if'ов) получалось неплохо так фильтровать качественный маршрут без потери качества - при движении на высокой скорости точки ставились редко, при маневрах же маршрут начинал становится более плотным. Для работы нужно было помнить две предыдущих точки и текущую.
Как по мне -для трех хранимых точек в памяти устройства и десятка строк кода логики - отличный результат.
Очень познавательно. Уже 13 лет пользуюсь ати. Вы делаете свой треккинг с дамами и перферансом? Функция хороша. Особенно, если по совместительству сделаете много всего другого. За навигацию и треккинг онлайн можно. А то последнее время плодится стали конкуренты.
Сам тут смотрю, как можно прикрутить traccar к odoo. Ну и переехать своим зоопарком телтоник, дутов и прочих девайсов. Свой мини дисней-ленд. И будет ли это жить...
Приятно слышать! Да, в данный момент существует приложение Ати.Водитель для Android, которое позволяет собирать треки водителей, а логисту наблюдать за местоположением груза на сайте. Сам же водитель там может отмечать статусы выполнения заказа и уведомлять логиста. Все это в реальном времени.
Так же реализована интеграция с Wialon. Если уже пользуетесь этой системой, то можно подключить для ТС датчики виалон и треки так же будут отображаться на карте у логиста.
Что же касается навигатора, то эта цель достаточно амбициозная и пока про такое я не слышал. В настоящий момент планируем активно работать над улучшением существующего расчета расстояний.
Всегда рады фидбэку, если у Вас есть замечания или пожелания, то будет интересно услышать.
Круто! Все по науке! А я лет десять назад делал подобный проект где за пару дней накидал эвристику, которая на удивление работала достаточно прилично. Тоже был фильтр по скорости и еще пара специфических проерок, но основа была на: фильтрации по направлению и фильтрации по расстоянию между точками, ну и были подобраны коэффициенты для разных маштабов. Не смог победить тунели и "отражения", это когда маршрут сдвигается на какое-то смещение на достаточно продолжительном расстоянии, типа эхо от дома и маршрут сдвинут на 5-10 метров поперек движению. Была идея сверять маршрут с дорожной сетью, но это так и осталось в идеях.
Отличный результат. Идея сверять с дорожной сетью действительно хорошая и если есть ресурсы, то реализуема. Как вариант можно воспользоваться Open source routing machine и притягивать полученные координаты к ответам OSRM. Или к пойти на уровень ниже и воспользоваться open street map. Возможно есть более оптимальные пути и кто-то предложит в комментариях.
Могу посоветовать эту open-source реализацию. Она позволяет соотнести зашумленную траекторию с заданной картой, причем карта может быть любая: хоть кусок OSM, хоть абстрактный граф.
Фильтр по скорости может сыграть наоборот:
Сначала точка медленно уплывет в сторону, а потом ее на большой скорости кинет обратно, к реальному местоположению. И фильтруя по скорости, вы отрежете возврат точки из случайного блуждания в соседний лес на адекватную позицию.
Сколько-то лет назад занимался подобным. Обработка GPS треков, записанных логгером
На самом деле, основные проблемы при "пешеходных" скоростях и остановках. Там шумы максимальны и наиболее сложны для подавления.
Елси интересно - можно посомтреть тут: https://github.com/alexgoussev/TrackProcessor
Проект был "отдан" другому человеку, который выложил его на гит.
Страничка проекта: https://sites.google.com/site/victorpomortseff/track-processor
Там есть документация с описанием реализованных фильтров.
Правда, у меня задача облегчалась тем, что в основном я обрабатывал треки в виде NMEA потока записанного с чипа. А там достаточно много полезной информации - доплеровская скорость, направление движения, фактор потреи точности... Плюс к тому, современные чипы могу писать с частотой 5-10 точек в секунду (я работал с треками по 50 000 - 100 000 точек) что дает большие возможности для усреднения.
Затачиваем маршрут GPS: несколько способов отфильтровать данные