轨迹处理算法

‘壹’ GPS轨迹抽稀：Douglas-Peuker算法

在对行车轨迹在地图上进行展示时，往往需要绘制大量的坐标点，但是设备取点的间隔往往是固定的，传统的做法是将所有的点绘制出来，极大地消耗了浏览器的性能。然而在一条轨迹上，两点便可以确定一条直线，因此在行驶路径比较直的区域，很多坐标点都是可以舍弃的，同时，当对地图进行缩小，使可视区域变大时，坐标点也不必绘制地十分精确，往往取一些关键点就能绘制出行驶轨迹。 Douglas-Peuker 正是一个对坐标关键点进行抽取的算法。

1. 将轨迹的首尾点连成一条线，计算曲线上每一个点到直线的距离，找出最大距离 dmax ，看距离是否小于给定的阈值 max （及轨迹精确度）。

2. a.若 dmax < max ，则舍弃这条曲线上的所有中间点，将曲线首尾点连成的直线作为这段曲线的近似，这条线段便处理完毕。

b.若 dmax >= max ，则以 dmax 所在点作为分割点，将原来的曲线分为两段，分出来的两条曲线继续直线步骤1、2，直到所有的 dmax < max 。

显然，算法的抽稀精读是和阈值相关的，阈值越大，舍弃的点越多，提取的关键点越少。若绘制的轨迹较长，可在对地图进行缩放时动态调整阈值。

数据点类型为类似 30.664147,104.067232 ，抽稀阈值为 0.000005 ，第一张图为原始gps数据，共265个点，第二张图为抽稀之后的数据，共108个点。

‘贰’ 关于物体空间运动轨迹的算法问题，求思路 模型！

根据角坐标系，建立模型，迭代求每时刻的速度，位移，最后绘图

‘叁’ 轨迹跟踪算法

轨迹跟踪算法是一种用于跟踪物体的算法，它可以跟踪物体的位置、速度和方向。

轨迹跟踪算法是一种广泛应用于各种领域的计算机算法，它的主要目标是通过预测和规划物体的运动轨迹来跟踪物体的位置、速度和方向。这种算法在许多应用中都非常重要，如无人驾驶汽车、无人机、机器人导航和运动分析等。

轨迹跟踪算法有很多种，如卡尔曼滤波器、粒子滤波器、扩展卡尔曼滤波器、鲁棒控制等等。选择哪种算法取决于具体的应用场景、物体特性和性能要求等因素。总之，轨迹跟踪算法是一种非常重要的计算机算法，它在许多领域中都有广泛的应用，对于提高物体的运动性能和精度具有重要意义。

轨迹跟踪算法的基本步骤：

1、数据采集：首先需要获取有关物体的运动数据，这可以通过各种传感器和设备来完成，如摄像头、雷达、GPS等。

2、数据预处理：原始数据通常包含噪声和误差，因此需要进行数据清洗、滤波和平滑处理，以提高数据的准确性和可靠性。

3、特征提取：从处理过的数据中提取有关物体的运动特征，如位置、速度、加速度、方向等。

4、模型建立：根据提取的特征建立适当的模型，这可以是统计模型、机器学习模型或物理模型等。

5、预测和规划：利用建立的模型对物体的未来运动进行预测和规划，这需要考虑各种因素如物体动力学、环境干扰等。

6、控制和执行：根据预测和规划的结果，控制物体执行相应的动作，如调整方向、速度等，以达到跟踪目标轨迹的目的。