Wie leite ich Fahrzeugpfade aus zeitgestempelten Standortdaten ab?

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Ich habe eine Reihe von Standortdaten für Schneepflüge. Für jeden Pflug gibt es eine eindeutige ID, einen Zeitstempel und x & y-Koordinaten.

Anstatt zu wissen, wo sich Hunderte Straßenpflüge in Abständen von einer Minute befanden, möchte ich wissen, welche Straßen gepflügt wurden.

Ich weiß, dass es Möglichkeiten gibt, Punkte in Polylinien umzuwandeln, aber kennt jemand eine Methode, um die Punkte am Straßenraster auszurichten? Mit anderen Worten, Fahrzeugwege abzuleiten, die die Straßen umarmen?

Der Grund, warum ich denke, dass Wendepunkte zu Polylinien wahrscheinlich nicht ausreichen, ist, dass ich nur alle 60 Sekunden Standortdaten für jeden Pflug habe. Dies bedeutet, dass es keine Koordinatenpunkte gibt, wenn sich Pflüge an bestimmten Kreuzungen drehen. Wenn Sie also nur Linien zwischen Punkten zeichnen, schneiden einige von ihnen Blöcke durch.

polyline-creation tracking

— JPV
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Dies ist ein interessantes Problem. Der Deal ist, dass der Pflug zwischen 60 Sekunden durch einige Straßen fahren kann. Ich würde vorschlagen, die Punkte zu verbinden und diese mit Polylinien zu schneiden, aber das kann zu einem absurden Ergebnis führen, das viel mehr Pflügen zeigt als das, was wirklich passiert ist.

— George Silva

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Wie schnell fahren die Schneepflüge? Wie lang sind die Straßen, die sie pflügen? Ich frage mich nur, wie viele Straßensegmente zwischen den Punkten fehlen würden.

— Simbamangu

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Haben die Pflüge per se eine "Route"?

— Haarige

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Der übliche Ansatz besteht aus zwei Schritten:

Kartenabgleich

Der Vorgang des "Einrastens" des Fahrzeugstandorts an den Straßengeometrien. Der triviale Ansatz besteht darin, den Fahrzeugstandort auf den nächstgelegenen Punkt auf der nächstgelegenen Straßengeometrie zu bringen. (Es gibt ausgefeiltere Ansätze, die Sie sicher leicht googeln können.)
Routing

Nach dem Kartenabgleich können Sie zwischen zwei aufeinander folgenden Punkten routen. Auch hier ist es am einfachsten, den kürzesten Weg zu finden. Diese Route kann Ihnen sagen, welche Straßen wann gepflügt wurden.

— Unterdunkel
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Für den Fall des Kartenabgleichs mit niedriger Abtastrate würde ich dieses Papier lesen, in dem die Autoren eine Datenbank mit zuvor beobachteten Trajektorien verwenden, um "wahrscheinliche Pfade" zu identifizieren. Es basiert auf der Idee, dass Menschen eher populäre Wege beschreiten.

Wenn Sie keine Daten zur Verfügung haben, wird in diesem Dokument ein einfacherer Ansatz für dasselbe Problem angegeben (dh niedrige Abtastrate). Obwohl ich nicht denke, dass es nie explizit angegeben wurde, verwenden die Autoren ein verstecktes Markov-Modell und identifizieren den wahrscheinlichsten Pfad. Ihr Modell ist ziemlich einfach: Beobachtungen werden normalerweise über ein Straßensegment verteilt, Übergänge zwischen Straßen basieren auf einem gewichteten Abstand zwischen Segmenten.

Schließlich können diese Frage und ihre Antworten auch für Sie von Interesse sein.

— Nick
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