軌跡處理演算法

『壹』 GPS軌跡抽稀：Douglas-Peuker演算法

在對行車軌跡在地圖上進行展示時，往往需要繪制大量的坐標點，但是設備取點的間隔往往是固定的，傳統的做法是將所有的點繪制出來，極大地消耗了瀏覽器的性能。然而在一條軌跡上，兩點便可以確定一條直線，因此在行駛路徑比較直的區域，很多坐標點都是可以舍棄的，同時，當對地圖進行縮小，使可視區域變大時，坐標點也不必繪制地十分精確，往往取一些關鍵點就能繪制出行駛軌跡。 Douglas-Peuker 正是一個對坐標關鍵點進行抽取的演算法。

1. 將軌跡的首尾點連成一條線，計算曲線上每一個點到直線的距離，找出最大距離 dmax ，看距離是否小於給定的閾值 max （及軌跡精確度）。

2. a.若 dmax < max ，則舍棄這條曲線上的所有中間點，將曲線首尾點連成的直線作為這段曲線的近似，這條線段便處理完畢。

b.若 dmax >= max ，則以 dmax 所在點作為分割點，將原來的曲線分為兩段，分出來的兩條曲線繼續直線步驟1、2，直到所有的 dmax < max 。

顯然，演算法的抽稀精讀是和閾值相關的，閾值越大，舍棄的點越多，提取的關鍵點越少。若繪制的軌跡較長，可在對地圖進行縮放時動態調整閾值。

數據點類型為類似 30.664147,104.067232 ，抽稀閾值為 0.000005 ，第一張圖為原始gps數據，共265個點，第二張圖為抽稀之後的數據，共108個點。

『貳』 關於物體空間運動軌跡的演算法問題，求思路 模型！

根據角坐標系，建立模型，迭代求每時刻的速度，位移，最後繪圖

『叄』 軌跡跟蹤演算法

軌跡跟蹤演算法是一種用於跟蹤物體的演算法，它可以跟蹤物體的位置、速度和方向。

軌跡跟蹤演算法是一種廣泛應用於各種領域的計算機演算法，它的主要目標是通過預測和規劃物體的運動軌跡來跟蹤物體的位置、速度和方向。這種演算法在許多應用中都非常重要，如無人駕駛汽車、無人機、機器人導航和運動分析等。

軌跡跟蹤演算法有很多種，如卡爾曼濾波器、粒子濾波器、擴展卡爾曼濾波器、魯棒控制等等。選擇哪種演算法取決於具體的應用場景、物體特性和性能要求等因素。總之，軌跡跟蹤演算法是一種非常重要的計算機演算法，它在許多領域中都有廣泛的應用，對於提高物體的運動性能和精度具有重要意義。

軌跡跟蹤演算法的基本步驟：

1、數據採集：首先需要獲取有關物體的運動數據，這可以通過各種感測器和設備來完成，如攝像頭、雷達、GPS等。

2、數據預處理：原始數據通常包含雜訊和誤差，因此需要進行數據清洗、濾波和平滑處理，以提高數據的准確性和可靠性。

3、特徵提取：從處理過的數據中提取有關物體的運動特徵，如位置、速度、加速度、方向等。

4、模型建立：根據提取的特徵建立適當的模型，這可以是統計模型、機器學習模型或物理模型等。

5、預測和規劃：利用建立的模型對物體的未來運動進行預測和規劃，這需要考慮各種因素如物體動力學、環境干擾等。

6、控制和執行：根據預測和規劃的結果，控制物體執行相應的動作，如調整方向、速度等，以達到跟蹤目標軌跡的目的。