Modellierung von Trajektorien

Leitung:  Colin Fischer
Team:  Sebastian Leise
Jahr:  2016
Laufzeit:  2016
Ist abgeschlossen:  ja

Dank globaler Navigationssatellitensysteme und deren kostenlosen Positionierungsdiensten, sowie kleinen, preiswerten GNSS-Empfängern, die heutzutage in den meisten Smartphones eingebaut sind, ist es so einfach wie nie zuvor, überall und jederzeit Bewegungen zu erfassen und aufzuzeichnen. Die dadurch entstehenden Datenmengen können schnell sehr groß werden. Dadurch werden diese Datensätze unpraktisch, wenn es um die Speicherung und Auswertung geht. Um dieses Problem zu beheben sind Verfahren notwendig, die die Daten reduzieren, dabei aber deren Informationsgehalt möglichst erhalten.

Häufig werden dazu Liniengeneralisierungsalgorithmen genutzt, die nach räumlichen Kriterien eine begrenzte Anzahl an Punkten auswählen, welche die ursprüngliche Datenmenge näherungsweise repräsentieren. Allerdings handelt es sich bei den zuvor genannten Bewegungsaufzeichnungen um sogenannte Trajektorien, die zusätzlich zu den räumlichen Informationen auch Zeitstempel enthalten. Diese zeitliche Komponente kann Auskunft darüber geben, wann sich ein Objekt an einem Ort befand und wie schnell es zu dieser Zeit war.

In dieser Arbeit werden verschiedene Verfahren vorgestellt, die die räumliche, die zeitliche oder beide Komponenten nutzen, um Punkte auszuwählen, welche die Trajektorie gut beschreiben. Diese Algorithmen, sowie eine Möglichkeit, sie miteinander zu vergleichen, wurden in Java implementiert. In Experimenten werden die Vor- und Nachteile der Verfahren bei zwei unterschiedlichen Trajektorien, sowie die Auswirkungen von Sampling-Rate und gewünschtem Kompressionsgrad untersucht.