Cómo mejorar la precisión del seguimiento GPS en las aplicaciones de entrenamiento

Muchos corredores han descubierto por las malas que las aplicaciones y los dispositivos basados ​​en GPS no calculan la distancia con precisión

Las distancias oficiales de carrera están determinadas por un tacómetro montado en bicicleta (ciclómetro), en lugar de un GPS, que con frecuencia sobreestima la distancia. Los datos de GPS sin filtrar pueden dar lugar a importantes errores de sobreestimación. Pueden ser más de diez minutos en una carrera de 26,2 millas, la diferencia entre clasificarse o no para el maratón de Boston.

Nos preocupamos mucho por la precisión como software en ejecución. Pasamos mucho tiempo hablando con la gente sobre MapMyRun, y una de las preguntas más comunes que recibimos es sobre la precisión. Estamos continuamente buscando formas de mejorarlo, dada su importancia. Para mejorar la precisión de MapMyRun, hemos realizado varios ajustes en la forma en que filtramos los datos del GPS. No era una empresa pequeña. Se analizaron miles de carreras, se midieron rutas a mano en numerosas ciudades y se realizaron cientos de pruebas.

Desarrollo de un nuevo filtro GPS

Estamos introduciendo una nueva tecnología de filtrado de GPS en MapMyRun para ayudar a los atletas a evitar errores importantes de GPS y sobreestimaciones al realizar un seguimiento de los entrenamientos. Hemos estado probando esto a través de estudios de varios meses y una variedad de metodologías. A lo largo de esas pruebas, hemos visto que el filtrado mejorado ofrece un nivel muy alto de precisión en comparación con los recorridos medidos, los recorridos en carrera y los resultados de otros productos. Repasemos algunas de las pruebas y lo que aprendimos de cada una.

El primer paso fue probar el sistema de filtrado GPS existente para medir su nivel de precisión antes de realizar cualquier mejora. Comenzamos analizando los datos recopilados en un entorno altamente controlado. Miramos las señales de GPS registradas en las rutas que medimos con un ciclómetro, siguiendo el método preferido de USA Track and Field. ¡Literalmente medimos estas rutas a mano! Luego comparamos la distancia basada en GPS con la distancia determinada por el ciclómetro y descubrimos que el sistema de filtrado de GPS existente sobrestimó la distancia en un 4–6 %.

A continuación, probamos el sistema de filtrado de GPS existente en un entorno semicontrolado. Usando tecnología que identifica carreras registradas por MapMyRun (como se describe en la Patente de EE. UU. No. 10331707B2), identificamos más de 500 carreras aprobadas por US Athletics (es decir, carreras medidas con un ciclómetro). Al comparar la distancia basada en GPS de MapMyRun, encontramos que el sistema de filtrado de GPS existente sobrestimó la distancia en el mismo 4-6 % que vimos en nuestras propias pruebas controladas. Resultados similares en el error de sobreestimación con pruebas controladas y semicontroladas nos dieron confianza en nuestra línea de base y nos dieron un objetivo significativo para mejorar.

Echamos un vistazo detallado a nuestros filtros GPS e identificamos varias correcciones que podrían mejorar la precisión, utilizando esa sobreestimación del 4-6% como nuestra línea de base. Aprovechamos las simulaciones numéricas para optimizar nuestros cambios de filtro GPS, reduciendo la ocurrencia de errores individuales en un 50 %. Esta reducción de errores se logró principalmente mediante la reducción de las tendencias de sobreestimación de los filtros GPS originales. La sobreestimación ocurre cuando se incluyen puntos de GPS incorrectos en un entrenamiento registrado. Los errores en esos puntos hacen que la distancia total sea mayor que la distancia de entrenamiento real. Por lo tanto, cuando se aplican los nuevos filtros GPS y hay menos errores como parte de un entrenamiento, la velocidad y la distancia del entrenamiento serán más bajas de lo que serían con los filtros GPS antiguos, o sin ningún filtro.

Validamos los nuevos filtros GPS volviendo a ejecutar todas las pruebas anteriores con los nuevos filtros. Descubrimos que los nuevos filtros GPS superaron significativamente a los filtros originales. Los nuevos filtros GPS redujeron la sobreestimación al 2-3 %, en comparación con el 4-6 % de los filtros originales. También comparamos los resultados de las mismas pruebas con los resultados obtenidos por los rastreadores de carrera con GPS basados ​​en la muñeca de Garmin™ y descubrimos que los nuevos filtros de GPS produjeron distancias dentro del 1% de los rastreadores de carrera con base en la muñeca. , en comparación con el 3-5% de los filtros GPS originales. El margen de error con los nuevos filtros GPS es mucho mejor, especialmente en la reducción de errores de sobreestimación, lo que significa que los nuevos filtros GPS se ajustarán mejor a los estándares y expectativas de la industria.

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Fecha actualizacion el 2022-01-24. Fecha publicacion el 2022-01-24. Categoria: computadoras Autor: Oscar olg Mapa del sitio Fuente: bollyinside