计算用户随时间的步行距离

Question

我正在尝试使用 GPS 跟踪用户在我的应用程序中随时间移动的距离。我有了基本的想法，所以我存储了以前的位置，当发送新的 GPS 位置时，我计算它们之间的距离，并将其添加到总距离中。到目前为止一切顺利。

这个简单的实现有两个大问题：

由于 GPS 不准确，当用户移动时，GPS 点将不是一条直线，而是更多的 "zig zag" 模式，使用户看起来移动的时间比实际移动的时间长。
同样是精度问题。如果 phone 只是躺在 table 上并轮询 GPS 位置，答案通常每次都不同几米，所以即使 phone 正在铺设，你也会看到米数开始累积还是。

这两种情况都使 coruse 的跟踪变得无用，因为我提供的数字现在已经足够准确了。

但我想这个问题是可以解决的，因为有很多健身追踪器和类似的东西可以从 GPS 追踪距离。我猜他们会在 GPS 值之间进行某种插值之类的操作？我想这也不是 100% 准确，但可能足以满足我的使用需求。

所以我所追求的基本上是一种算法，我可以在其中输入我的 GPS 位置，并获得尽可能好的行进距离近似值。

请注意，我不能假定用户会沿着道路行驶，因此我不能为此使用 Google 距离矩阵 API 或类似矩阵。

Answer 1

这是 GPS 接收器生成的位置数据的常见问题。我使用的典型消费级接收器的位置精度定义为 2.5 米的 CEP。这意味着对于 "perfect" 天空视图环境中的固定接收器，随着时间的推移，50% 的定位点将位于半径为 2.5 米的圆圈内。如果您查看接收器报告的位置，它似乎在真实位置周围随机游荡，有时会远离其真实位置数米。如果您简单地整合样本之间移动的距离，那么您将获得非常大的表观距离 travelled.for 固定设备。

我已经非常成功地用于车辆里程表功能的简单算法如下

for(;;)
{
    Stored_Position = Current_Position ;
    do 
    {
       Distance_Moved = Distance_Between( Current_Position, Stored_Position ) ;
    } while ( Distance_Moved < MOVEMENT_THRESHOLD ) ;

    Cumulative_Distance += Distance_Moved ;
}

MOVEMENT_THRESHOLD的值会影响最终结果的准确性。如果该值太小，则固定接收器执行的一些随机漂移将包含在最终结果中。如果该值太大，则所采用的路径将近似为一系列直线，每条直线都与阈值一样长。当接收器的路径偏离该直线段时，接收器行进的额外距离将被忽略。

与车辆里程表相比，这种方法的准确性非常好。必须测试它与行人的配合情况。人的问题在于他们可以比车辆做出更急的转弯，从而导致直线近似的误差更大。建筑物、车辆等造成的天空视野遮挡和信号多径问题也是长期存在的问题，可导致数十米的位置误差。

计算用户随时间的步行距离

Calculating walking distance for user over time

gps

location

distance