过滤微信小程序“跑步运动助手”GPS飘逸点数据的算法-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了过滤微信小程序“跑步运动助手”GPS飘逸点数据的算法。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

GPS数据中的飘逸点指的是由于多种原因（如信号干扰、建筑物遮挡等）导致的位置不准确的点。为了减少这些飘逸点的影响，可以采用以下算法进行数据过滤：

简单滑动窗口法：将一段时间内的GPS数据进行滑动窗口平均处理，即对一段时间内的位置数据进行平均计算，来得到更加准确的位置信息。比如取过去5秒内的GPS数据，计算平均值作为当前位置。
基于速度和加速度的滤波算法：通过监测GPS数据的速度和加速度变化，可以判断是否存在飘逸点。如果速度或加速度超过设定的阈值，则可以将该点标记为飘逸点并进行过滤。
卡尔曼滤波算法：卡尔曼滤波算法是一种常用的滤波算法，可以通过对GPS数据进行状态预测和观测更新来估计真实位置。该算法可以根据历史数据和系统模型来动态地调整权重，从而适应不同的环境和情况。
RANSAC算法：RANSAC（随机抽样一致性）算法可以通过随机选取一部分数据样本，并根据该样本建立一个模型来判断其他点是否符合该模型。对于GPS数据过滤，可以将样本点看作真实位置，其他点看作观测数据，通过判断观测数据与模型的拟合程度来过滤出飘逸点。

以上算法可以单独应用，也可以结合使用，根据实际应用场景和数据特点选择合适的算法。

基于速度和加速度的滤波算法如下：

// 定义阈值
const speedThreshold = 10; // 速度阈值，单位为m/s
const accelerationThreshold = 4; // 加速度阈值，单位为m/s^2

// 过滤GPS飘逸点的函数
function filterGPSPoints(points) {
	// 如果点的数量小于等于2，直接返回原始点集合
	if (points.length <= 2) {
		return points;
	}

	// 过滤后的点集合
	const filteredPoints = [points[0]];

	// 遍历原始点集合
	for (let i = 1; i < points.length - 1; i++) {
		const prevPoint = points[i - 1];
		const currentPoint = points[i];
		const nextPoint = points[i + 1];
		// 计算当前点的速度和加速度
		const speed = calculateSpeed(prevPoint, currentPoint);
		const acceleration = calculateAcceleration(prevPoint, currentPoint, nextPoint);

		// 如果速度和加速度都低于阈值，认为是有效点，加入过滤后的点集合
		if (speed <= speedThreshold && acceleration <= accelerationThreshold) {
			filteredPoints.push(currentPoint);
		}
	}

	// 加入最后一个点
	filteredPoints.push(points[points.length - 1]);

	return filteredPoints;
}

// 计算两个点之间的速度
function calculateSpeed(prevPoint, currentPoint) {
	const distance = calculateDistance(prevPoint, currentPoint);
	const time = (currentPoint.time - prevPoint.time)/1000; // 假设timestamp是时间戳
	return distance / time;
}

// 计算三个点之间的加速度
function calculateAcceleration(prevPoint, currentPoint, nextPoint) {
	const speed1 = calculateSpeed(prevPoint, currentPoint);
	const speed2 = calculateSpeed(currentPoint, nextPoint);
	const time = (nextPoint.time - prevPoint.time)/1000; // 假设timestamp是时间戳

	return (speed2 - speed1) / time;
}

// 计算两个点之间的距离
function calculateDistance(point1, point2) {
	const lat1 = point1.latitude;
	const lon1 = point1.longitude;
	const lat2 = point2.latitude;
	const lon2 = point2.longitude;

	const R = 6371; // 地球半径，单位为km

	const dLat = deg2rad(lat2 - lat1);
	const dLon = deg2rad(lon2 - lon1);

	const a =
		Math.sin(dLat / 2) * Math.sin(dLat / 2) +
		Math.cos(deg2rad(lat1)) * Math.cos(deg2rad(lat2)) * Math.sin(dLon / 2) * Math.sin(dLon / 2);

	const c = 2 * Math.atan2(Math.sqrt(a), Math.sqrt(1 - a));

	const distance = R * c * 1000; // 转换为米
	
	return distance;
}

// 将角度转换为弧度
function deg2rad(deg) {
	return deg * (Math.PI / 180);
}

module.exports = filterGPSPoints;

实现测试效果：

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