简介

各种定位方式或多或少都存在着一定的误差，GPS信号不好的时候（例如，楼宇密集处、高架桥下、隧道等），可能就会使用WI-FI或基站定位，特别是当周边WI-FI热点比较少的时候会使用基站定位，定位误差会有所加大，产生轨迹漂移的现象。

为了纠正轨迹漂移，提升轨迹和里程的准确性，鹰眼在轨迹查询服务中提供了高性能的轨迹纠偏功能，其特性如下：

1. 高性能：一次请求支持对2万个轨迹点进行批量纠偏处理，响应时间不超过3秒

2. 可配置：开放多种纠偏因子供开发者自行调节

3. 适用性：针对驾车、骑行和步行不同出行模式执行对应的轨迹纠偏策略，并针对停留点漂移进行了单独识别与处理，故对于移动和停留期间的轨迹均有优异的纠偏效果

鹰眼轨迹纠偏原理

鹰眼的纠偏步骤如下：

1去噪

对于明显的噪点进行识别并去除

2抽稀

对于冗余的数据点进行去除，如一条直线上的多个轨迹点，减少数据量，提升展示效率

3绑路

将轨迹点绑定至道路，达到纠正偏移轨迹、补充中断轨迹点（如：轨迹不连续、进入隧道导致的丢点）、补充道路拐点等效果。

轨迹纠正效果示意图

如何使用轨迹纠偏

以 Web 服务 API 为例，介绍轨迹纠偏的使用方法，Android 和 iOS SDK 实现原理一致，但参数名称稍有差异。
为实现轨迹纠偏，开发者可在查询轨迹时设置两个参数：是否纠偏（is_rocessed）和 纠偏选项（process_option）来实现。

1设置is_processed，是否需要纠偏

当is_processed=1时，表示开启纠偏，此时 process_option 生效，返回纠偏后轨迹；
当is_processed=0时，表示关闭纠偏，此时 process_option不生效，返回原始轨迹

2设置process_option纠偏选项

纠偏选项默认值为：

need_denoise=1,radius_threshold=0, need_vacuate=1,need_mapmatch=0, radius_threhold=0,transport_mode=driving

取值规则为：

1.去噪，示例：

need_denoise =0：不去噪

need_denoise =1：去噪

2.抽稀，示例：

need_vacuate =0：不抽稀

need_vacuate=1：抽稀

3.绑路，示例：

need_mapmatch=0：不绑路

need_mapmatch=1：绑路

4.定位精度过滤，用于过滤掉定位精度较差的轨迹点，每个轨迹点示例：

radius_threshold=0：不过滤

radius_threshold=20：过滤掉radius大于20的轨迹点。

radius_threshold的设置参考：若只希望保留GPS定位结果，则可设置为20（通常 GPS 定位精度不大于20）；若希望保留GPS和Wi-Fi定位结果，去除基站定位结果，则可设置为100（通常Wi-Fi 定位精度不超过100米）。

5.交通方式，鹰眼将根据不同交通工具选择不同的纠偏策略，目前支持驾车、骑行和步行，示例：

transport_mode=driving

transport_mode=riding

transport_mode=walking

绑路时会依据道路形状进行补点，例如：原始轨迹在道路拐弯处缺点，绑路将进行补充，补点的定位时间目前取的是前一个原始点的定位时间。

轨迹纠偏使用要点

轨迹纠偏需要一定的上下文进行分析，为保证纠偏效果，尽量保证查询区间内有5个以上的轨迹点。对于纠偏选项的使用，开发者可根据业务需要灵活使用，例如：

1. 若当前业务需求只要求去除噪点，尽量保留原始轨迹点，则可以将纠偏选项设置为：need_denoise=1,need_vacuate=0,need_mapmatch=0；

2. 若当前业务需求要求在保证轨迹正确性的前提下，尽量去掉重复或者不必要的轨迹点，减少点量，则可以将纠偏选项设置为：need_denoise=1,need_vacuate=1,need_mapmatch=0；

3. 若当前业务需求绑路，可以将纠偏选项设置为：need_denoise=1,need_vacuate=1,need_mapmatch=1；

4. 若当前业务需求绑路，出行方式是骑行，可以将纠偏选项设置为： need_denoise=1,need_vacuate=1,need_mapmatch=1,transport_mode=2；

注：绑路时建议同时选择去噪，否则噪点容易绑路失败