建立此电路，并了解获取GPS数据并将其存储在SD卡上有多么容易。 到附近逛逛，然后将数据上传到地图。

文中从不同长度的GPS基线解算结果及精度入手,比较国内外几款主流GPS数据处理软件在解算结果方面的差异,证实了国产软件的可靠性,为国内GPS用户提供了一个比较好的参考实例,得到一些有益的结论。

传统栅格法提取路网精度较低,尤其在提取露天矿道路网时,路段缺失与偏移现象更加明显。针对这一问题,摒弃了传统栅格法通过增大栅格来保证道路网连通性的处理方式,以GPS数据存在偏移这一事实为根据,假设GPS数据偏移服从正态分布,提出了通过求取GPS轨迹点在道路上的概率进行栅格初始化的方法,建立了相应模型;采用二维中值滤波方法对初始栅格数据进行修正;对查表细化算法进行改进,采用改进的细化算法对道路网栅格图像进行细化处理,得到道路网骨架信息;采用追踪法实现道路矢量化。实验表明,该方法较传统栅格方法的覆盖率提高6.43%~11.54%,错误率降低42.13%~83.02%,为道路网提取工作提供了一种有效办法,揭示了栅格大小对于路网提取结果的重要影响。

Fit2Gpx 将包含 .fit 格式的 GPS 数据的文件和文件夹转换为 .gpx 要求 获取最新版本的 GPSbabel： ://www.gpsbabel.org 如何使用 将文件、文件夹和/或两者拖放到 CMDlet 上。 该脚本会将所有 .fit 文件传递​​给 GPSbabel 并将它们转换为 .gpx。 该文件将完全命名为 .fit 文件（扩展名当然会改变）。

GPS数据 $GNRMC,075844.00,A,2302.88871,N,11420.52413,E,0.254,,160419,,,A,V*1C $GNGGA,075844.00,2302.88871,N,11420.52413,E,1,19,0.98,43.8,M,,M,,*6A $GNGLL,2302.88871,N,11420.52413,E,075844.00,A,A*77 $GNGSA,A,3,01,03,07,08,09,11,16,17,18,22,30,,1.43,0.98,1.04,1*0C $GNGSA,A,3,01,03,06,07,09,10,13,08,,,,,1.43,0.98,1.04,4*07 $GPGSV,4,1,14,01,77,114,41,03,16,146,30,07,69,223,42,08,29,039,15,0*61 $GPGSV,4,2,14,09,09,209,29,11,71,018,39,16,05,108,18,17,19,262,39,0*63 $GPGSV,4,3,14,18,57,051,41,22,23,124,34,23,,,01,27,02,057,,0*59 $GPGSV,4,4,14,28,24,319,16,30,53,298,40,0*62 $GBGSV,3,1,11,01,52,127,31,02,46,235,,03,63,190,36,04,33,110,,0*7E $GBGSV,3,2,11,05,23,254,,06,06,182,14,07,70,056,19,08,81,199,35,0*72 $GBGSV,3,3,11,09,12,209,19,10,63,348,20,13,53,212,35,0*44 $GNVTG,,T,,M,0.254,N,0.471,K,A*3C $GNRMC,075845.00,A,2302.88881,N,11420.52418,E,0.253,,16

GPS数据包解析 GPS数据包解析 GPS数据包解析

GPS解码，RMC语句解码，付程序流程图，1602显示程序

实现地图匹配功能,将GPS获取到的数据与路网匹配，并将偏移道路的数据拉回道路上(this python code complet function that map matching)

kitti数据集的gps数据和imu数据转化为odom数据

GPS数据采集程序,一，vc打开，enjoy it:)