简单的实现高德地图的定位，运动轨迹的记录，查看运动轨迹

trackintel框架 trackintel是一个用于分析时空跟踪数据的库，其重点是人员流动性。 trackintel的核心是用于运输计划的运动数据的分层数据模型 。 我们为人类移动性数据分析的整个生命周期提供功能：导入和导出不同类型的跟踪数据（例如，跟踪点，签入，轨迹），预处理，数据质量评估，语义丰富，定量分析和挖掘任务，以及数据和结果的可视化。 Trackintel基于和 您可以在上找到。 在MyBinder笔记本中在线尝试trackintel ： 资料模型 trackintel数据模型概述： 定位（原始跟踪点，例如GPS记录或签到） 停留点（用户花费时间而不移动的位置，例如，位置定位或签到的集合） 活动（具有目的和语义标签的停留点，例如，开会喝咖啡而不是等公共汽车） 地点（多次访问过的重要地点，例如住所或工作地点） 三次（或阶段）（连续运动而无需更改模式，车辆或停车

Curvy是一个非常强大的第三方插件，用于在unity中快速生成游戏轨道，关于此插件的教程网上几乎找不到，官方的视频教程是一个讲法式英语的人讲的，不但视频模糊让人听的简直爆炸，我反正听了一半差点砸电脑了，最后主要还是靠折腾demo结合视频把主要的用法弄明白了。这里结合官方demo中的几个介绍这个插件的用法，其实很简单，学会后可以轻松拖出一条甚至多条复杂的轨迹，然后可以让物体沿着轨迹运动，更强大的是可以在轨迹上动态生成相应的赛道和轨道，可以控制刚体在轨道上自由运动。

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matlab求导代码OpenSim中的算法差异化（AD-algodiff） 该存储库包含代码和数据，以生成基于OpenSim的人体运动轨迹优化，同时利用算法差异（AD），如Falisse A，Serrancoli G，Dembia C，Gillis J，De Groote F，（2019）中所述。 算法差异提高了基于OpenSim的人体运动轨迹优化的计算效率。 PLoS ONE 14（10）：e0217730，。 我们通过名为Recorder的自定义源代码转换工具以及运算符重载工具ADOL-C在OpenSim中启用了AD的使用。 为此，我们修改了OpenSim和Simbody的源代码。 然后，我们在OpenSim之间开发了一个接口，以解决轨迹优化问题。 CasADi是用于非线性优化和算法微分的工具。 在解决一系列轨迹优化问题时，我们比较了通过记录器（AD-Recorder）和ADOL-C（AD-ADOLC）实现的使用标准有限差分（FD）与AD的计算效率。 这些问题包括扰动平衡的模拟，步行的二维预测模拟和步行的三维跟踪模拟。 我们发现通过Recorder使用AD比使用FD快1.8±0.1

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广州市2019年户外骑行轨迹，包含轨迹ID，骑行距离，骑行速度，日期等信息，可用于户外运动空间的相关分析。