预测轨迹路径点的最佳方式

Question

我每 3 分钟记录一次车辆的移动 interval.So 每 3 分钟我将知道 vehicle.From 此数据的位置更新我想预测下一个点point.For 例子最后五个位置更新如下所示：

    latitude,longitude,timestamp
    1.527219139 103.7791514,2017-08-21 00:03:00
    1.528935142 103.7805676,2017-08-21 00:06:00
    1.530651144 103.7812113,2017-08-21 00:09:00
    1.531895244 103.7819838,2017-08-21 00:12:00
    1.533353844 103.7832713,2017-08-21 00:15:00

有了这些数据，我想预测它前进的下一个点 towards.Is 使用线性回归或 extrapolation.Or 是否有任何其他方法来计算预测的纬度和longitude.Any 感谢帮助。

Answer 1

我假设地球是平的（说真的——否则数学将无法描述）。

您需要决定要分析多少数据点以进行预测。如果你只取最后两个数据点，那么问题就相对简单了（在平坦的地球上）。您似乎走了三分钟（12:00 到 15:00），纬度增加了 1.533353844 - 1.531895244，而经度增加了 103.7832713 - 03.7819838。从这些数字中，您可以估计每分钟纬度的变化，以及每分钟经度的变化。您可以将这些每分钟的变化添加到最近的纬度和经度数字中，以估计您距离上次读数一分钟的位置。等等。

只有当你假设你沿着一条近似于直线的东西行进时，线性回归才会对你有用。使用回归将使您能够在记录的位置中 "average out" 错误，但不会给您更好的预测，除非您的运动确实是在一条直线上。

您可以在预测中使用多个数据点。例如，您可以使用最后三个数据点并将值拟合为某种三次多项式。然后您可以使用多项式函数的参数来估计下一个数据点。

只有当您对正在记录的潜在运动有所了解（例如，它是一条直线或某种特定形状的曲线）时，使用三个以上的数据点才真正可行。

预测轨迹路径点的最佳方式

Best way to predict as trajectory path point

java

geolocation

prediction

linear-regression