GPS漂移和定位不准确的解决办法

2024-04-05 18:35| 来源: 网络整理| 查看: 265

解决GPS漂移主要从两方面入手：一、主系统的设计主要减少在近距离内对GPS信号的干扰。二、软件处理。软件处理主要集中在导航软件处完成，导航软件会将坐标定位在道路之内，如果GPS接收到的信号超出道路的半径范围将自动过滤这个数据，并根据上次的速度及方向推算出当前点的位置。

对于GPS静态漂移，也有建议做软件判断： 1. 检测到的状态为静止时，强制速度为0； 2. 速度为0时，强制方向为0； 3. 数据中的速度值为0时，就不去更新地图上的经纬度； 4. 通过比较上次定位数据的经纬度差的绝对值（同时包括时间）再来判定是否有慢速移动； 5. 对于车载终端，只能通过辅助手段来解决GPS静态漂移的问题，如通过检测ACC钥匙电的方法来检测是否为静态漂移，因为钥匙电是关闭时，车一定是不动的了，另外有些GPS模块（UBLOX）可设置静止模式、行走模式、汽车模式、海上模式、飞行模式，通过设置这些参数来解决漂移问题。

二、坐标系统的转换

模块拿到的数据转换成地图坐标系的数据：

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include static double x_pi = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0; //高德转百度 static int bd_encrypt(double gg_lat, double gg_lon, double *bd_lat, double *bd_lon) { double x = gg_lon, y = gg_lat; double z = sqrt(x * x + y * y) + 0.00002 * sin(y * x_pi); double theta = atan2(y, x) + 0.000003 * cos(x * x_pi); *bd_lon = z * cos(theta) + 0.0065; *bd_lat = z * sin(theta) + 0.006; return 0; } // 百度转高德 static void bd_decrypt(double bd_lat, double bd_lon, double *gg_lat, double *gg_lon) { double x = bd_lon - 0.0065, y = bd_lat - 0.006; double z = sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * sin(y * x_pi); double theta = atan2(y, x) - 0.000003 * cos(x * x_pi); *gg_lon = z * cos(theta); *gg_lat = z * sin(theta); } static double transformlat(double x, double y) { double ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * sqrt(abs(x)); ret += (20.0 * sin(6.0 * x * PI) + 20.0 * sin(2.0 * x * PI)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * sin(y * PI) + 40.0 * sin(y / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0; ret += (160.0 * sin(y / 12.0 * PI) + 320 * sin(y * PI / 30.0)) * 2.0 / 3.0; return ret; } static double transformlon(double x, double y) { double ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * sqrt(abs(x)); ret += (20.0 * sin(6.0 * x * PI) + 20.0 * sin(2.0 * x * PI)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * sin(x * PI) + 40.0 * sin(x / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0; ret += (150.0 * sin(x / 12.0 * PI) + 300.0 * sin(x / 30.0 * PI)) * 2.0 / 3.0; return ret; } // GPS转高德（火星坐标系） int transform(double wglat, double wglon, double *mglat, double *mglon) { const double a = 6378245.0; const double ee = 0.00669342162296594323; double dlat = transformlat(wglon - 105.0, wglat - 35.0); double dlon = transformlon(wglon - 105.0, wglat - 35.0); double radlat = wglat / 180.0 * PI; double magic = sin(radlat); magic = 1 - ee * magic * magic; double sqrtmagic = sqrt(magic); dlat = (dlat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * PI); dlon = (dlon * 180.0) / (a / sqrtmagic * cos(radlat) * PI); *mglat = wglat + dlat; *mglon = wglon + dlon; return 0; }

转完之后就可以在地图上输入经纬度定位了，另外编译的时候需要加上 -lm参数。

简单的算法：

class test{ private LocationPojo preLocation; private List nowLocation; private Long preTime; public boolean test(List now,LocationPojo pre) { this.nowLocation = now; this.preLocation = pre; double distance = 0;//两点坐标点距离 int tmp = 40;//精准度上行初始阀值（固定） int AccuracyThresholdUp = tmp;//精准度上行阀值 int AccuracyThresholdDown = 30;//精准度下行阀值 int stopCount = 0; //静止状态坐标计数 int rectCountDown = 0; //坐标在30M围栏内计数 int rectCountUp = 0; //坐标在100M围栏外计数 int notCheckUpCount = 0; //超出大围栏计数,不检查精准度 /* * * 如果没有上一次的GPS数据，那么直接返回这次的GPS数据。 **/ if (this.preLocation() == null){ this.preLocation(this.nowLocation.get(0)); this.preTime = this.preLocation().getAddTime();//上一次记录的时间 return true; } LocationPojo b = null; //循环计数（我这边是每次定位间隔是1秒，每次定位数据达到10条后进入计算，所以有这个循环） //就是用10条现在的GPS数据与上一次的GPS数据，进行数据计算。 for (LocationPojo pojo:this.nowLocation){ if (b == null){ b = pojo; } //判断不是GPS数据,如果不是,改变阀值的上下值 if (pojo.getProvider().equals(GPS.GPS)) { AccuracyThresholdUp = (int)(tmp * 1.5);//网络定位普遍在40以上，所以需要改变精准度的阀值。 }else{ AccuracyThresholdUp = tmp;//由于是循环的，所以每次都需要重新赋值。 } //没有速度,或者有速度但是精准度很高，我会把这类的数据归于静止状态（GPS漂移数据） if (pojo.getSpeed() 0 && pojo.getAccuracy() > AccuracyThresholdDown)){ stopCount++; } //测算距离（测算距离的方法有很多，我现在把它封装成工具类了） distance = CommUtils.getLocationDistance(pojo.getLatitude(),pojo.getLongitude(),preLocation.getLatitude(),preLocation.getLongitude()); //优化速度精准度 if(pojo.getSpeed() > 0 && distance > 0){ //距离 / 时间 * 3.6 = 速度(KM) // float speed = CommUtils.fromatNumber(distance / ((pojo.getAddTime() - this.preTime) / 1000) * 3.6,null); // pojo.setSpeed(speed); pojo.setSpeed(CommUtils.formatNumber(pojo.getSpeed().doubleValue(),"#0.00").floatValue()); } //latlnt电子围栏 30 - 100m //超出围栏(条件是:lat或者lnt与上一次坐标匹配大于[100m]并且精确度在30m以内,条件成立) if (distance > 100){ notCheckUpCount++; //高精准度（GPS数据应该是可靠的） if(pojo.getAccuracy() < AccuracyThresholdUp){ rectCountUp++; //如果上一次GPS精准度大于这一次，那么次数GPS数据是有效的。 if(pojo.getAccuracy() 30 && pojo.getAccuracy() < AccuracyThresholdUp){ //如果在电子围栏内,并且精确度在30m以内,条件成立 rectCountDown++; if(pojo.getAccuracy() =5个,条件成立则正在移动(30M直径的正方形) //a1:在100米的围栏中有8个条数据均超出,不管有没有速度,条件均成立(也许他是坐飞机,也许他瞬移) double a = getNowLocation().size() * 0.5; double a1 = getNowLocation().size() * 0.8; if ((stopCount = a) || rectCountUp >= a1 || (notCheckUpCount == getNowLocation().size() && rectCountUp >= a) || (stopCount >= a && rectCountUp >= a)){ this.setPreLocation(b); this.setPreTime(b.getAddTime()); return true; } return false; } }

GPS 偏移校正(WGS-84) 到(GCJ-02) java版本实现：

public class EvilTransform { final static double pi = 3.14159265358979324; // // // a = 6378245.0, 1/f = 298.3 // b = a * (1 - f) // ee = (a^2 - b^2) / a^2; final static double a = 6378245.0; final static double ee = 0.00669342162296594323; // // World Geodetic System ==> Mars Geodetic System public static double[] transform(double wgLat, double wgLon) { double mgLat=0; double mgLon=0; if (outOfChina(wgLat, wgLon)) { mgLat = wgLat; mgLon = wgLon; }else{ double dLat = transformLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0); double dLon = transformLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0); double radLat = wgLat / 180.0 * pi; double magic = Math.sin(radLat); magic = 1 - ee * magic * magic; double sqrtMagic = Math.sqrt(magic); dLat = (dLat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtMagic) * pi); dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * Math.cos(radLat) * pi); mgLat = wgLat + dLat; mgLon = wgLon + dLon; } double[] point={mgLat,mgLon}; return point; } private static boolean outOfChina(double lat, double lon) { if (lon < 72.004 || lon > 137.8347) return true; if (lat < 0.8293 || lat > 55.8271) return true; return false; } private static double transformLat(double x, double y) { double ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * Math.sqrt(Math.abs(x)); ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * Math.sin(y * pi) + 40.0 * Math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (160.0 * Math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * Math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0; return ret; } private static double transformLon(double x, double y) { double ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * Math.sqrt(Math.abs(x)); ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * Math.sin(x * pi) + 40.0 * Math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (150.0 * Math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * Math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; return ret; } }

以下是网上搜集的资料：

一种gps速度漂移过滤的方法 http://www.xjishu.com/zhuanli/52/201210382905.html https://blog.csdn.net/u011486491/article/details/78065483

ublox模块的参考用列代码： http://www.pudn.com/Download/item/id/2691890.html http://www.pudn.com/Download/item/id/2364776.html

关于解决GPS定位设备：GPS静态漂移的方法 https://www.cnblogs.com/cxt-janson/p/9274438.html

一篇关于GPS定位写得最详实清晰的文章之一 https://blog.csdn.net/zhangbijun1230/article/details/80958036

轨迹记录App是怎样对定位轨迹进行过滤、优化和平滑处理的 https://www.zhihu.com/question/39983016

卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波学习笔记卡尔曼滤波的原理说明 http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf

免费的纠偏代码： http://www.zdoz.net/interfaces.aspx

GPS纠偏算法，适用于google,高德体系的地图：

/** * gps纠偏算法，适用于google,高德体系的地图 * @author Administrator */ public class GpsCorrect { final static double pi = 3.14159265358979324; final static double a = 6378245.0; final static double ee = 0.00669342162296594323; public static void transform(double wgLat, double wgLon, double[] latlng) { if (outOfChina(wgLat, wgLon)) { latlng[0] = wgLat; latlng[1] = wgLon; return; } double dLat = transformLat(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0); double dLon = transformLon(wgLon - 105.0, wgLat - 35.0); double radLat = wgLat / 180.0 * pi; double magic = Math.sin(radLat); magic = 1 - ee * magic * magic; double sqrtMagic = Math.sqrt(magic); dLat = (dLat * 180.0) / ((a * (1 - ee)) / (magic * sqrtMagic) * pi); dLon = (dLon * 180.0) / (a / sqrtMagic * Math.cos(radLat) * pi); latlng[0] = wgLat + dLat; latlng[1] = wgLon + dLon; } private static boolean outOfChina(double lat, double lon) { if (lon < 72.004 || lon > 137.8347) return true; if (lat < 0.8293 || lat > 55.8271) return true; return false; } private static double transformLat(double x, double y) { double ret = -100.0 + 2.0 * x + 3.0 * y + 0.2 * y * y + 0.1 * x * y + 0.2 * Math.sqrt(Math.abs(x)); ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * Math.sin(y * pi) + 40.0 * Math.sin(y / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (160.0 * Math.sin(y / 12.0 * pi) + 320 * Math.sin(y * pi / 30.0)) * 2.0 / 3.0; return ret; } private static double transformLon(double x, double y) { double ret = 300.0 + x + 2.0 * y + 0.1 * x * x + 0.1 * x * y + 0.1 * Math.sqrt(Math.abs(x)); ret += (20.0 * Math.sin(6.0 * x * pi) + 20.0 * Math.sin(2.0 * x * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (20.0 * Math.sin(x * pi) + 40.0 * Math.sin(x / 3.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; ret += (150.0 * Math.sin(x / 12.0 * pi) + 300.0 * Math.sin(x / 30.0 * pi)) * 2.0 / 3.0; return ret; } } 源码下载地址：http://download.csdn.net/detail/junfeng120125/5945349

GPS漂移过滤算法

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