在GPS设备上检测“运动不足”

我们正在使用安装在车辆中的GPS跟踪设备，然后在我们的应用程序中显示运动。但是，当车辆不行驶时，我们遇到了一个小问题。

尽管处于静止状态，GPS设备仍会发送位置变化的信息，有时甚至会报告车辆正在行驶（每隔一段时间就会报告车辆正在快速行驶）。最终结果是在我们的应用程序中很难显示运动，更糟糕的是，关于车辆运动和静止不动的时间的错误计算（我们也进行了一些统计分析）。

我知道问题并不新鲜：当我不时地在十字路口停下来，检测到我现在正朝相反的方向行驶时，Android手机上的Google导航也遇到了麻烦（实际上，我站着不动）。

但是我们确实需要某种方法来告知车辆不动，特别是长时间不动。

问题是，有些车辆在夜间将车顶放置在车顶下，这会导致GPS由于信号较弱而发狂（但信号强度仍然很高，无法定位）。

我们可以检测到车辆的引擎是打开还是关闭，但是我们不能假设它没有在引擎关闭的情况下移动（发生了拖曳损坏的车辆的事件……当然，有可能发生盗窃的情况也需要被报告）。

解决此问题的最佳方法是什么？

编辑：

要添加更多信息：

• GPS设备确实有一个加速度计，但是只返回一个二进制信息（移动/不移动），并且它对TOO敏感，或者只是不起作用。

• 我们确实可以访问诸如卫星数量或质量之类的信息，但是我们不确定如何利用这些信息。因此，我的问题。:)

• 问题不在于实时检测车辆是否在行驶。我们收集数据，然后进行一些统计分析并显示出来。我们确实显示了车辆的当前位置，但这并不重要。因此，基本上，我们需要能够通过查看历史数据来判断车辆是否在行驶。

问题下方的注释提出了一些好处，尤其是在解释卫星数据质量（卫星数量，信号强度）方面，您可以在移动设备或服务器上使用此信息来过滤掉“错误的” GPS值。问题可分为两部分：1）如何定义伪造的GPS读数，以及2）如何定义静止状态。

让我们从几个参数开始：

• fixed_speed =如果移动装置的速度低于此速度，则它是静止的
• too_fast =如果移动设备的运行速度比此速度快，则它给出了伪造的GPS读数

准确计算这些速度非常棘手。假设您将速度计算为前一个读数（在t0处）和当前读数（在t1处）之间的/。如果时间增量很大，并且该单位绕一条曲线移动，则实际行进距离将大于计算出的距离。另外，如果您连续得到两个虚假的读数，并且它们彼此之间的距离足够近，那么您将获得无法预测的结果。

有了速度后，只需将其与您的参数进行比较，以查看GPS读数是否虚假或设备是否静止。

您可以使用Kalman过滤器进行更复杂的过滤，但这可能涉及更多。

我们已经设法调整了运动传感器数据。

使用GPS跟踪器报告的运动传感器数据，点火数据和速度，我们应该能够非常准确地分辨出车辆何时在行驶或不行驶。

另外，我们还研究了卫星的数量，但效果并不理想。虽然车顶下的车辆的卫星数量较少，但仍然相对较高。9-10是此类车辆的常用值，而在车顶下则降至7（但有时也会发出信号并上升）。毋庸置疑，事实证明，卫星数量很少。

您可以使用用于进行最后修复的饱和度数，而不是视野中的饱和度数。例如。View = 11，Fix = 5并使用最强饱和度信号的最大DB值。要获得不错的信号，必须超过30Db。

我们使用的设备具有移动/不移动的概念，传感器包括：加速度，振动，输入电压，输入信号（来自按键接触），GPS数据。要报告诸如开始/停止（基于事件）和方向/距离事件之类的位置，设备必须处于移动模式（这是一个可配置的倒数计数器）。

传感器可以组合在一起。跟踪器确定不处于移动模式时，不报告方向/距离事件或计时器。当涉及的传感器停止报告时，计时器递减计数到零，然后生成一个停止事件+将该设备置于非移动模式。直到下一次。通过这种方式，您可以分离启动发动机的加速值以将其“放置”在运动模式中，并单独设置一个较低的阈值以将其“保持”在运动方式中，因为两者都是非常不同的加速模式。

我们使用的单位将报告是否使用不良卫星数据获取了一个点，不确定您的硬件是否这样做。我们有一个SV_Position或SV_KeepAlive或SV_TimeAlive。由于GPS无法更新其表，也无法获得准确的定位信息，因此Keepalive将重复精确的最后一个值，即使是不好的定位值也是如此。当您穿越隧道或有人将车停在车库时，将看到TimeAlive。

监视也是一种方法，尽管这是部分有根据的猜测，并且取决于您跟踪的资产的类型是电压电源。例如。以12.30v运行的设备是引擎未运行的汽车。如果您看到一个报告14.2v的信号，则表明它正在旋转。对于24v车辆，也有类似的模式。

希望这能给您一些想法。这完全取决于硬件的性能。数据源从此处开始，之后的所有其余数据都保持原样。但是，我强烈建议您使用单位功能来进行质量区分，而不是在服务器端全部这样做（事后看来）。一旦您喜欢3000个单位，就需要一台强大的服务器来不断分析所有跟踪数据，因此您将意识到它无法扩展。

使用GPS记录器跟踪踏板车时，我遇到了类似的问题。我所做的就是将GPS轨迹覆盖在道路图层上，并手动删除了十字路口或交通信号灯内或附近的错误位置。我敢肯定，有自动化的工具可以处理这些问题，可能是交叉路口周围的缓冲区，并计算出该缓冲区的最小和最大时间。

这方面的技术术语是蜘蛛侠。一种常见的方法是仅在距上一个修复点10m处进行采样。例如，Garmin手持设备根据距离记录修复，而健身手表则根据时间记录修复。掌上电脑的抓地力不是很大，但是手表却可以。