如何解决如何使用嘈杂的GPS数据有效地检测位置变化？
| 我正在开发资产跟踪应用程序。我有每5分钟发送一次GPS位置更新的设备。 现在，我需要创建一个报表，向我显示资产何时开始移动，何时停止，停止多长时间等。基本上，我需要对这些数据进行分组。 我的问题是GPS数据不准确。如果设备放置在同一地点-它将以不同的精度发送不同的经/纬度，从而产生嘈杂的数据。 分析此类数据的最有效方法是什么？或者，也许有一些方法可以在我收集时使其“干净”？有什么建议么？ 有点开放性的问题，但我希望您能给我一些建议:)解决方法
每条记录都定义了资产实际所在的质心（位置和周围的模糊空间，即模糊度的大小，由准确性定义）。希望您可以忽略海拔高度，因为这会更加模糊，并且精度通常仅指水平精度。
首先，将其分配给群集（区域/卷）。考虑第二点，看看它是否落在群集内。如果是这样，那么您可以尝试优化质心（对旧点和新点进行平均），或者仅丢弃第二个点。细化质心非常诱人，但请确保以不允许非常缓慢的资产移动的方式进行。当您的下一个点落在质心之外时，启动一个新的质心并重复。
您可能会发现报告的准确度要比实际准确度好，在这种情况下，您可以输入一个愚蠢乘数或常数，以使质心比实际更模糊。
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OP询问如何在SQL中执行此操作。好吧，我不是SQL专家。我遇到的问题是，我不能将外部联接限制为仅提供时间上连续的那些匹配项，而不能提供该位置处的所有匹配项。因此，在我的解决方案中，我不得不使用许多额外的SQL循环。
$curid = 0;
while ($hash = `select id,timestamp,position,accuracy from locations
where id > $curid
order by idlimit 1`)
{
print \"Was at $hash{\'position\'} at $hash{\'timestamp\'} \";
$curid = $hash{\'id\'} + 1;
$seenone = 0;
while ($hash2 = `select id,timestamp from locations where id=$cur_id and
distance($hash{\'position\'},position) < (accuracy+$hash{\'accuracy\'})`)
{
$curid = $hash2{\'id\'}+1;
$seenone = 1;
}
print \"until $hash2{\'timestamp\'}\\n\" if ($seenone);
print \"\\n\" unless ($seenone);
}
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