¿Cuánto sentido tiene promediar (lat, lon) muestras para aumentar la precisión 2D de una ubicación GPS?

Question

¿Cuánto sentido tiene promediar (lat, lon) muestras para aumentar la precisión 2D de una ubicación GPS?

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Varias aplicaciones de GPS, como esta , o

(¡No nos importa la posición de elevación / altitud aquí!)

La segunda aplicación () utiliza el valor de precisión asociado a cada muestra como un peso para la ubicación actual, y luego calcula el promedio ponderado en consecuencia. También proporciona una estimación de la precisión de la ubicación promediada.

Preguntas :

1) Si bien el sentido común nos empuja a creer que promediar debería llevar a una mayor precisión, ¿cuánto sentido tiene para las unidades de mano como los teléfonos (es decir, dispositivos simples que no usar GPS diferencial)?

2) ¿Recomendaría otro método que ¿El método de GPS para calcular la ubicación promedio?

3) ¿Cómo calcular una estimación de la precisión de la ubicación promediada?

4) ¿Hay una manera diferente a promediar para obtener un mejor posicionamiento 2D adquiriendo múltiples muestras (lat, lon) de una ubicación determinada?

ACTUALIZACIÓN 1: los resultados de mi estudio preliminar con 2 unidades de GPS de mano (modelos de teléfono Sony ST15i y ST17i) que adquirieron correcciones de precisión de 3 m en la misma posición durante 4.5 horas proporcionaron los siguientes datos:

= > Es bastante interesante observar que aunque la supuesta precisión de los arreglos era de 3 metros, el modelo ST17i tenía muchos puntos a más de 3 metros de la mediana / promedio.

= > También es notable la deriva monótona de la longitud en el modelo ST15i.

(Tenga en cuenta que el ST15i parece tener una antena más sensible que el ST17i, ya que podría analizar que usó en promedio 3 satélites más para sus arreglos que el ST15i).

ACTUALIZACIÓN 2: algunas estadísticas y números adicionales, aún de los mismos conjuntos de datos

= > Los datos definitivamente no son normales

= > También calculé la distancia entre la ubicación media del ST15i y la ubicación media del ST17i: es de 3 metros, como si el estudio estuviera jugando con nosotros, ya que todas las correcciones utilizadas tenían una precisión de 3 metros o más. ¡Esto definitivamente valida la sugerencia a continuación de usar una referencia conocida para obtener conclusiones significativas sobre la precisión de cada unidad GPS!

geolocation gps accuracy point sampling

pregunta John Doisneau 20.05.2012 - 03:20

2 respuestas

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Usando dos dispositivos gps idénticos con uno en una ubicación conocida. ¿No puede resolver el error para cada lectura de gps y pasar esos datos de error en la segunda unidad de gps y usarlos para corregir los datos?

respondido por el bill 03.02.2015 - 22:34

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El promedio solo tiene sentido si asume que el "ruido" en sus mediciones de ubicación es aproximadamente simétrico, distribuido uniformemente en todas las direcciones. Es decir, para cualquier medición, es igualmente probable que esté mal en cualquier dirección particular.

Probablemente es posible que puedas obtener una distribución de ruido que no es simétrica. Por ejemplo, si su dispositivo GPS subestima sistemáticamente la distancia a todos los satélites, y está utilizando más satélites desde una dirección dada (quizás esté parado en el fondo de un acantilado), entonces es más probable que todas las mediciones estén sesgadas en ese sentido. dirección. En este caso, el promedio mejorará la precisión, pero no solucionará su problema de sesgo.

No sé si tal sobre / subestimación es común, pero dudo que sea lo suficientemente significativo en la mayoría de los dispositivos para reducir la utilidad del promedio. Tal vez podría introducir un poco de sesgo, pero el aumento en la precisión aún mejoraría la confiabilidad (por ejemplo, para el geocaching).

Respecto a tus 4 preguntas:

Depende de cuánto valora la confiabilidad en el tiempo que pasa parado en un lugar, esperando mediciones adicionales.
Esa aplicación no menciona su método, pero probablemente usa un promedio simple. Tomar la mediana puede ser más confiable, pero sin conocer la distribución del ruido, sería difícil decirlo. Asumiría ruido gaussiano, en cuyo caso, si obtiene suficientes mediciones, serán casi iguales. Un método mejor podría ser usar múltiples dispositivos, tomar muchas mediciones con cada dispositivo y luego promediar todo el conjunto. Esto eliminaría los sesgos específicos del dispositivo, pero obviamente no sería rápido ni fácil de hacer (si sus dispositivos promedian ellos mismos, entonces podría promediar los promedios - el mismo resultado).
Solo puede estimar la precisión, no el sesgo. Si asume un ruido gaussiano, puede calcular un intervalo de confianza en torno a su estimación ( promedio), basado en su error estándar. Algunas unidades están en vivo (según el número de satélites) y representan el intervalo de confianza en un círculo alrededor de su posición.
Probablemente no, a menos que sepa de errores sistemáticos particulares que comete su dispositivo. Ver 2.