Android中关于轨迹定位点去噪算法，使用简单

公司最近开发的项目需要在移动端进行轨迹点的去噪操作。本来吧，这个工作都是后台做的，基于能后台做移动端就不做的原则，一般这种算法工作就交给后台了。但这次由于一些特殊情况需要移动端直接做了。于是有了下面的抽稀算法，大家可以参考一下。我参考了如下文章，大家也可以看一下。

https://juejin.cn/post/6844903943651196942

好了，现在开始说我的内容，首先这逻辑是这样的，第一个点我们记录，第二个点和第一个点距离要在合理范围内，如果在，则第三个点直接可以记录；如果不在合理范围，第三个点和第二个点比较，如果第三个点和第二个点也不在合理范围，说明第二个点不对。如果第三个点和第二个点在合理范围，说明第一个点不对。之后和上一个点比较即可。

首先我们需要一个计算两点距离的方法，这个方法吧，我们可以用高德或者百度提供的，也可以用我这个通用的方法，方法如下。

/*** 根据两点间经纬度坐标（double值），计算两点间距离，* @param lat1* @param lng1* @param lat2* @param lng2* @return 距离：单位为米*/
public static double distanceOfTwoPoints(double lat1,double lng1,double lat2,double lng2) {double radLat1 = rad(lat1);double radLat2 = rad(lat2);double a = radLat1 - radLat2;double b = rad(lng1) - rad(lng2);double s = 2 * Math.asin(Math.sqrt(Math.pow(Math.sin(a / 2), 2)+ Math.cos(radLat1) * Math.cos(radLat2)* Math.pow(Math.sin(b / 2), 2)));s = s * EARTH_RADIUS;s = Math.round(s * 10000) / 10000;return s;
}private static double rad(double d) {return d * Math.PI / 180.0;
}private static final double EARTH_RADIUS = 6378137;

接着我们就要开始按照刚才的逻辑进行记录了。我的记录代码如下

private static double minDistance = 1.4 * 5;//步行速度 1.39m/s
private static int maxDistance = 33 * 5;//开车速度(120km/h) 33m/s x 上传间隔 5s@Overridepublic void onLocationChanged(AMapLocation aMapLocation) {if (aMapLocation != null) {if (aMapLocation.getErrorCode() == 0) {//经纬度山西范围判断 山西范围 经度 110-115  纬度 34-41if (aMapLocation.getLongitude()>110 && aMapLocation.getLongitude()<115 && aMapLocation.getLatitude()>34 && aMapLocation.getLatitude()<41){//进行存储LatlngBean latLng = new LatlngBean(aMapLocation.getLatitude(),aMapLocation.getLongitude(),aMapLocation.getAddress());if (NullUtil.isListEmpty(listPoint)){//第一个点，直接添加listPoint.add(latLng);}else if (listPoint.size() == 1){//第二个点，要计算距离listPoint.add(latLng);//--计算距离double distance = distanceOfTwoPoints(listPoint.get(0).getLatitude(),listPoint.get(0).getLontitude(),latLng.getLatitude(), latLng.getLontitude());//判断距离，如果符合，则直接加入，并开始绘制；如果不符合，计算第三个点if (distance>minDistance && distance<maxDistance){//符合速度要求for (int i = 0; i < listPoint.size(); i++) {recordSite(listPoint.get(i).getLontitude(),listPoint.get(i).getLatitude(),listPoint.get(i).getAddress());}}else{//不符合速度要求,需要采集第三个点，判断是第一个不符合还是第二个不符合flag = true;}}else if (listPoint.size() == 2){//判断第三个点是不是需要计算double distance = distanceOfTwoPoints(listPoint.get(1).getLatitude(),listPoint.get(1).getLontitude(),latLng.getLatitude(), latLng.getLontitude());if (flag){listPoint.add(latLng);//说明前两个点不符合要求，要根据第三个判断前两个到底是哪个不对if (distance>minDistance && distance<maxDistance){//第二个和第三个点距离合适，说明是第一个点不对的，去掉第一个点recordSite(listPoint.get(1).getLontitude(),listPoint.get(1).getLatitude(),listPoint.get(1).getAddress());recordSite(listPoint.get(2).getLontitude(),listPoint.get(2).getLatitude(),listPoint.get(2).getAddress());listPoint.remove(0);flag = false;}else{//第二个和第三个距离也不对，说明是第二个不对recordSite(listPoint.get(0).getLontitude(),listPoint.get(0).getLatitude(),listPoint.get(0).getAddress());recordSite(listPoint.get(2).getLontitude(),listPoint.get(2).getLatitude(),listPoint.get(2).getAddress());listPoint.remove(1);flag = false;}}else{//说明前两个点是符合要求的，第三个不管了，直接判断后上传if (distance>minDistance && distance<maxDistance){listPoint.add(latLng);recordSite(aMapLocation.getLongitude(),aMapLocation.getLatitude(),aMapLocation.getAddress());}}}else{//三个点都完了之后的了，直接判断绘制就算了double distance = distanceOfTwoPoints(listPoint.get(listPoint.size()-1).getLatitude(),listPoint.get(listPoint.size()-1).getLontitude(),latLng.getLatitude(), latLng.getLontitude());if (distance>minDistance && distance<maxDistance){listPoint.add(latLng);recordSite(aMapLocation.getLongitude(),aMapLocation.getLatitude(),aMapLocation.getAddress());}}}}else{//定位失败时，可通过ErrCode（错误码）信息来确定失败的原因，errInfo是错误信息，详见错误码表。Log.e("AmapError", "location Error, ErrCode:"+ aMapLocation.getErrorCode() + ", errInfo:"+ aMapLocation.getErrorInfo());}}else{//定位失败时，可通过ErrCode（错误码）信息来确定失败的原因，errInfo是错误信息，详见错误码表。Log.e("AmapError", "location Error, ErrCode:"+ aMapLocation.getErrorCode() + ", errInfo:"+ aMapLocation.getErrorInfo());}}

这里注意咱们最小和最大距离是按照5秒算的，也就是我的定位时常是5秒。这里要灵活变化。

这样就可以实现轨迹点去噪效果。服务端最后的显示还可以用道格拉斯算法实现一下抽稀。

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