既知の方法と地理的時系列を一致させる

Question

私は、（タイムスタンプ付きのポイントとして与えられる）パスデータのセットを持っていて、このデータを他のデータベース（openstreetmapなど）から与えられた方法およびポイントにマッチさせたいプロジェクトを開始しました。私の仕事は、記録が記憶された方法と一致するかどうかを判断し、データの歪みを修正することです。レコードのデータサイズはかなり小さく（数百点の時系列）、既存の方法のデータベースははるかに大きい（例えば、完全なopenstreetmapデータベース）。

私が幾何データを扱うのはこれが初めてなので、これを効率的に実装する方法は少しわかりません。私はすでにアルゴリズムが使えると確信していますが、これまでのGoogleの検索では何も明らかにしていませんでした。私は、よく知られているもっと簡単な解決法があることを後で知るために、複雑な解決策を考えずにいたい。

この問題を効率的に解決するにはどうすればよいでしょうか？ Pythonでこれをタグ付けしましたが、これは私の好みの実装ですが、私は他の言語にもオープンしています。

ありがとうございました

Answer 1

私の質問に対する答えを見つけました。私はマップマッチングと呼ばれて探していた、と私は概要を説明しますGitHubのページとで動作するようにいくつかのコードを見つけトピック： https://github.com/graphhopper/map-matching

は、ここでそのトピックのWikipediaの記事です：https://en.wikipedia.org/wiki/Map_matching