Какой алгоритм следует использовать для удаления выбросов в данных трассировки?

У меня есть следы GPX и я хочу удалить отдаленные наблюдения. Есть некоторые точки маршрута, которые невозможны, потому что это потребовало бы ускорения, которого транспортное средство не может достигнуть.

Есть ли хорошие алгоритмы для фильтрации таких экстремальных шумных наблюдений?

Вот две ссылки для связи данных GPS с центральными линиями улиц:

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009a) , «Сопоставление карт GPS-трасс в навигационных сетях высокого разрешения с использованием техники множественных гипотез», рабочий документ 568. IVT, ETH Zu ̈rich, Zu ̈rich.

Schussler, N. & Axhausen, K. (2009b) , «Обработка необработанных данных из глобальных систем позиционирования без дополнительной информации», журнал исследований в области транспорта: журнал Исследовательского совета по транспорту 2105, 28–36.

Ссылка на ссылку (для тех, кто имеет доступ).

Я знаю, что SF City реализовал один из этих алгоритмов для обработки GPS-треков из приложения для смартфона, которое они используют для отслеживания велосипедистов ( велотреки ); и они выпустили весь код по лицензии с открытым исходным кодом (потому что они замечательные!). Я думаю, что их проблема была в основном связана с неточностями городских каньонов; Я не уверен, что у них были проблемы с ускорением.

Фильтр Калмана может быть то , что вы хотите: он принимает во внимание предсказания , основанные на физической модели системы. (Например, нет 10000 миль / ч автомобилей!)

Ответы на вопрос переполнения стека «Smooth gps data» содержат ссылки на реализации, такие как ikalman github repository , а также на другие подходы.