GpsPathTransfigure

面向设备上报 GPS 轨迹的优化与结构化建模库。内置停留点时空建模（区间检测 + 密度聚类 DBSCAN）、鲁棒统计异常检测（IQR）与轨迹分段等算法链路，用于把原始轨迹点转成可直接用于地图渲染、停留分析、轨迹回放和统计计算的结果数据。

适用场景

• 轨迹回放：外勤、物流、巡检、车辆历史轨迹回放。
• 停留分析：停留点识别、停留时长统计、驻留行为分析。
• 质量增强：抖动过滤、异常跳点处理、轨迹切段与拼接。
• 业务建模：按运动段/停留段输出结构化 segmentInfo，可直接用于报表和明细卡片。

使用前提与输入要求

• 输入点位字段建议为：[{ lng, lat, currentTime, p? }]。
• 时间字段必须可被 moment 按 timeformat 正确解析（默认 YYYY-MM-DD HH:mm:ss）。
• 点位应按时间升序传入，避免无序数据影响停留建模与速度计算。
• 建议至少提供 10 个以上点位，过短轨迹不利于稳定识别。
• 如果启用 smoothness，需配置 aMapKey 或 gMapKey，并评估地图 API 成本。

入参 p 扩展载荷

设备可在每个 GPS 点附带字段 p：一段 14 位十六进制字符串（7 字节，大端序），用于携带速度、方向与定位质量信息。库在 optimize 入口会通过 normalizeGpsPointsWithPayload 自动解析，并合并为点上的 rawSpeed、rawDirection、hdop、vdop、satelliteCount 等字段，供低速候选、**运动反证（质量门控）**等逻辑使用。

| 字节序 | 十六进制宽度 | 存储方式 | 解码后字段 | 说明 | | --- | --------- | ------------ | ---------------- | ------------------ | | 1–2 | 4 位（2 字节） | 速度 ×10，转十六进制 | rawSpeed | 解码值 ÷10，单位 km/h | | 3–4 | 4 位（2 字节） | 方向 ×10，转十六进制 | rawDirection | 解码值 ÷10，单位度（0–360） | | 5 | 2 位（1 字节） | 整数转十六进制 | hdop | 水平精度因子 | | 6 | 2 位（1 字节） | 整数转十六进制 | vdop | 垂直精度因子 | | 7 | 2 位（1 字节） | 整数转十六进制 | satelliteCount | 卫星数量 |

编码步骤（与库内 parseGpsExtraPayload 一致）

1. 将速度、方向分别乘以 10 后，按无符号 16 位整数写成 4 位十六进制（不足左侧补 0）。
2. 将 hdop、vdop、satelliteCount 各写成 2 位十六进制（单字节，0–255）。
3. 按上表顺序拼接为总长 14 位 的字符串（可带或不带 0x 前缀，库会去掉前缀并校验长度）。

示例

业务值：速度 10 km/h，方向 357°，hdop=2，vdop=3，卫星数 16。

| 字段 | 计算 | 十六进制段 | | ---- | --------------- | ------ | | 速度 | 10 × 10 = 100 | 0064 | | 方向 | 357 × 10 = 3570 | 0DF2 | | hdop | 2 | 02 | | vdop | 3 | 03 | | 卫星数 | 16 | 10 |

拼接结果：p = "00640DF2020310"。

传入示例：

{
  lng: 116.21215,
  lat: 34.232906,
  currentTime: "2026-04-27 00:01:35",
  p: "00640DF2020310"
}

解析失败（缺字段、长度不是 14、非法十六进制）时，该点相关扩展字段为 null，pParseOk 为 false，停留主流程仍可继续，但依赖 p 的低速/反证能力会减弱。

常见异常占位（仅卫星有效）：部分轨迹仅上报卫星数，hex 形如 00000000000015（前 12 位全 0，末 2 位为卫星数）。此类点解码后 rawSpeed=0 且 pParseOk 仍可能为 true，不能单靠解析成功与否判断载荷是否可用；库会在 optimize 内按占位模式自动降级（见下文「p 载荷异常与运行期降级」）。

插件使用

安装

npm install gpspathtransfigure

引用

import GpsPathTransfigure from "gpspathtransfigure"

快速开始（最小闭环）

import GpsPathTransfigure from "gpspathtransfigure";

GpsPathTransfigure.conf({
  locale: "zh",
  openDebug: false,
  pathColorOptimize: true,
});

const result = await GpsPathTransfigure.optimize(gpsPoints);
const { finalPoints, trajectoryPoints, stopPoints, segmentInfo } = result;

输出如何落图

• finalPoints：适合直接画主轨迹线（已完成停留建模和异常处理）。
• trajectoryPoints：适合按速度颜色渐变渲染轨迹。
• stopPoints：适合做停留标注、停留卡片、停留时长展示。
• segmentInfo：适合做“运动段/停留段”时间轴与明细列表。

效果预览（重点）

A. 静止 + 高频抖动（3 组样本）

目标：在静止场景中抑制高频漂移，稳定识别停留段，减少“原地乱跳”。

静止高频抖动样本1 静止高频抖动样本2 静止高频抖动样本3

B. 行驶 + 少量抖动（3 组样本）

目标：在行驶轨迹中保留运动形态，减少轻微抖动对轨迹平滑性和里程统计的干扰。

行驶低噪样本1 行驶低噪样本2 行驶低噪样本3

核心功能特性

• 停留点时空建模：基于方向漂移特征识别停留候选区间，并通过**时长阈值 + 区间合并（距离/时间间隔）**稳定停留段。
• 上报间隔 Δt 自适应（可选）：自动估计相邻点主上报间隔，并按 Δt 动态换算 windowSize / startStreak / endStreak / minFallbackSampleSize，使“点数参数”在不同采样频率下保持相近的时间尺度（见下文「Δt 动态参数适配」）。
• p 载荷异常自动降级：当 p 缺失或「仅卫星占位」占比过高时，本次 optimize 自动关闭低速候选与运动反证，仅保留方向漂移主通道（见下文「p 载荷异常与运行期降级」）。
• 时空聚类二次判定：对停留候选区间做**密度聚类（DBSCAN）**与密度评分，释放低密度误判区间（更抗抖动/漂移）。
• 轨迹鲁棒降噪：包含原始噪声过滤、**IQR（四分位距）**异常跳点识别与处理（剔除毛刺/降低里程失真）。
• 轨迹分段：输出 motion/stopped 结构化分段，支持业务端直接消费。
• 渲染增强：支持按速度分级着色轨迹输出，提升回放可读性。
• 轨迹补偿：可选调用地图服务做轨迹补点（smoothness）。
• 统计指标：输出 avgSpeed、moveAvgSpeed、totalMileage、trajectoryMileage。

算法与建模流程

optimize 的主流程为：噪声过滤 -> Δt 估计 -> p 载荷质量评估（可选降级） -> 停留区间观测（可带 Δt 动态参数） -> 停留替换建模 -> 里程速度计算 -> 可选补偿 -> 异常剔除/切段 -> 轨迹拼接 -> 分段输出。

flowchart TD
  inputGps[InputGpsPoints] --> noiseFilter[NoiseRecognitionFilter]
  noiseFilter --> estimateDt[EstimateDeltaT]
  estimateDt --> assessPayload[AssessGpsPayloadQuality]
  assessPayload --> driftObserve[DirectionDriftObserve]
  driftObserve --> stopModel[StopIntervalModeling]
  stopModel --> mileageSpeed[SpeedAndMileageCalc]
  mileageSpeed --> smoothnessOpt[OptionalSmoothness]
  smoothnessOpt --> iqrRemove[IQRSpikeRemoval]
  iqrRemove --> iqrSplit[IQRTrajectorySplit]
  iqrSplit --> mergeSegments[MergeSegments]
  mergeSegments --> segmentInfo[GenerateSegmentInfo]
  segmentInfo --> outputs[FinalOutputs]

关键建模说明

• 停留识别主参考：observeStopPointDirectionDrift 的 mergedDriftIntervals（先产出候选 candidate interval，再做区间后处理）。
  • 第一层：候选区间识别（candidate interval detection）：主通道为方向漂移（相邻向量夹角 + 窗口特征 + 阈值策略），对“原地抖动、来回跳点”较敏感。
  • 低速候选信号（low-speed signal）：窗口内原始速度（来自 p）长期偏低且低速占比高时，也可进入候选区间，用于补齐“角度不怎么抖但速度接近 0”的真实停留。
  • 第二层：运动反证（motion rebuttal）：候选区间若呈现“速度持续偏高 + 速度/方向稳定 + 质量门控通过”，则释放为运动段，降低拐弯/慢行/稳定行驶被误判为停留的概率。
• 时空约束的停留建模：区间会应用最小时长（分钟级）约束，并支持按空间距离阈值 + 时间间隔阈值做区间合并，减少断断续续的停留碎片。

Δt 动态参数适配

不同设备上报频率差异很大（例如 30 秒、1 分钟、3 分钟）。若漂移观测里的 windowSize、startStreak、endStreak、minFallbackSampleSize 始终按“点数”写死，等价时间尺度会随采样间隔成倍变化，容易出现“短轨迹失真、长轨迹才好用”的问题。

开启 driftObserveUseDeltaTAdaptiveParams: true 后，optimize 会：

1. 用 estimateDeltaTSeconds 从轨迹相邻 currentTime 估计主上报间隔 Δt（秒）（剔除长断档等异常间隔，控制台输出 [Δt估计]）。
2. 将静态配置中的上述四个点数参数，按 30 秒参考间隔 反推其“分钟语义”，再按实际 Δt 换算回点数（控制台输出 [Δt动态参数]，含 temporalAdaptationMeta）。

| 静态配置（点数） | 动态化后含义（约） | | ----------------------------------- | ----------------------------------------------- | | driftObserveWindowSize | 滑动窗口覆盖时长 ≈ windowSize × 30s | | driftObserveStartStreak | 进入区间确认时长 ≈ startStreak × 30s | | driftObserveEndStreak | 退出区间确认时长 ≈ endStreak × 30s | | driftObserveMinFallbackSampleSize | fallback 最小样本时长 ≈ minFallbackSampleSize × 30s |

示例：静态 windowSize=30 表示约 15 分钟窗口；若估计 Δt≈181s（约 3 分钟/点），运行期 windowSize 会约为 round(15×60/181)≈5，避免窗口覆盖整段短轨迹。

关闭开关时行为与旧版一致，始终使用 config 中的静态点数，不进行 Δt 换算。

p 载荷异常与运行期降级

部分轨迹中的 p 大量为 000000000000XX 异常占位：速度、方向、hdop、vdop 均为 0，仅最后一字节卫星数有效。若仍开启依赖 p 的增强层，会出现：

• 低速候选：rawSpeed=0 被当成低速，窗口内低速占比虚高，误增停留候选；
• 运动反证：速度/方向/质量字段不可信，反证结论失真。

因此在调用 observeStopPointDirectionDrift 之前，库会用 assessGpsPayloadQuality 统计整段轨迹的 p 异常占比，并按结果对本次运行做开关覆写（不写回全局 config 默认值）。

失效点判定（满足任一即计为 invalid）

| 类型 | 条件 | | -- | -- | | p 缺失 | 无 p 或空字符串 | | 仅卫星占位 | 14 位 hex 匹配 ^000000000000[0-9A-F]{2}$（如 00000000000015） |

轨迹级降级

• invalidRatio = invalidCount / totalPoints
• 当 invalidRatio >= driftObservePayloadDegradeInvalidRatioThreshold（默认 0.5）时，shouldDegrade = true
• 本次运行强制：driftObserveLowSpeedCandidateEnabled = false、driftObserveMotionRejectEnabled = false
• 不关闭方向漂移主通道、DBSCAN 密度二次判定、时长/合并等规则（与全局配置一致）

为何不只用 pParseOk

占位串解码后速度为 0 仍可能 pParseOk: true，无法区分「真停车速度 0」与「未上报运动字段」；故用 hex 占位模式作主判据。

控制台日志（每次 optimize）

• [p载荷质量]：missingPCount、satOnlyPlaceholderCount、invalidRatio、threshold、shouldDegrade

• [p载荷降级开关]：配置默认值 vs 本次运行期 lowSpeedCandidateEnabled / motionRejectEnabled

• 停留点输出形式：停留区间点集会被替换为一个**地理质心（centroid）**点，并携带 startPosition/endPosition/startTime/endTime/stopTimeSeconds 等停留语义字段。

• 密度聚类二次判定：对每个候选区间内的点做 DBSCAN 并计算密度分数，低于阈值则释放为普通点（避免把“漂移但不集中”的点误判为停留）。

• 异常毛刺处理：通过 IQR 检测极端跳点，执行剔除或切段，降低里程与速度的系统性偏差。

配置参数（按代码实现整理）

1) 基础与格式化

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | ------------------- | --------- | --------------------- | ---------------- | | distanceThreshold | Number | 35 | 距离阈值（米） | | format | Boolean | true | 是否格式化里程/时间文案 | | locale | String | zh | 国际化语言 | | timeformat | String | YYYY-MM-DD HH:mm:ss | 时间解析格式 | | mapWidth | Number | 1024 | 地图宽度（用于计算 zoom） | | mapHeight | Number | 768 | 地图高度（用于计算 zoom） | | defaultZoom | Number | 16 | zoom 回退值 | | useUniApp | Boolean | false | 是否使用 uniapp 请求方式 | | openDebug | Boolean | false | 是否输出调试日志 |

2) 异常识别与统计

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | --------------------------- | --------- | ------ | -------------------- | | abnormalPointRatio | Number | 0.05 | 异常点占比阈值，超过时判定异常识别不适用 | | IQRThreshold | Number | 2.5 | 里程异常 IQR 阈值 | | speedIQRThreshold | Number | 0.75 | 速度异常 IQR 阈值 | | limitSpeed | Number | 150 | 速度上限（km/h） | | proximityStopThreshold | Number | 45 | 近距离停留阈值（米） | | proximityStopTimeInterval | Number | 60 | 近距离停留时间阈值（分钟） | | proximityStopMerge | Boolean | true | 近距离停留点合并（兼容保留） |

3) 轨迹补偿（可选）

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | ------------------------- | --------- | ------- | ---------------------- | | smoothness | Boolean | false | 是否启用轨迹补偿 | | smoothnessAvgThreshold | Number | 1.6 | 点距超过均值倍数时触发补偿候选 | | smoothnessLimitAvgSpeed | Number | 40 | 启用补偿的平均速度上限（km/h） | | aMapKey | String | '' | 高德地图 key | | gMapKey | String | '' | Google 地图 key | | defaultMapService | String | '' | 强制地图服务：amap / gmap |

4) 轨迹渲染

| 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | | ------------------- | --------- | -------- | --------- | | pathColorOptimize | Boolean | true | 是否开启按速度着色 | | speedColors | Array | 24 级颜色数组 | 速度由慢到快的色阶 | | samplePointsNum | Number | 200 | 输出抽样点数量上限 |

5) 漂移观测（停留建模核心参数）

| 参数 | 默认值 | 含义 | | ------------------------------------------------------------ | --------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- | | driftObservePayloadDegradeInvalidRatioThreshold | 0.5 | p 异常点占比阈值：p 缺失或 000000000000XX 占位占比 >= 该值时，本次运行关闭低速候选与运动反证 | | driftObserveUseDeltaTAdaptiveParams | false | 是否按估计 Δt 动态换算 windowSize / startStreak / endStreak / minFallbackSampleSize | | driftObserveWindowSize | 30 | 漂移观测窗口大小（点数；开启动态化时按分钟语义换算） | | driftObserveStartStreak / driftObserveEndStreak | 5 / 10 | 进入/退出区间连续命中点数 | | driftObserveHighQuantile / driftObserveLowQuantile | 0.80 / 0.30 | 分位阈值 | | driftObserveBandRatioMin / driftObserveSpreadMin | 0.35 / 0.35 | 分布退化判据 | | driftObserveAbsHighScore | 1.2 | 高分绝对线 | | driftObserveAbsMedianScoreMin | 0.7 | 中位数门控 | | driftObserveHighScoreRatioTrigger | 0.4 | 高分占比门控 | | driftObserveMinFallbackSampleSize | 30 | fallback 最小样本保护（点数） | | driftObserveAbsAngleHigh / driftObserveAbsAngleLow | 60 / 35 | 固定角度 fallback 阈值 | | driftObserveMergeDistanceThresholdMeters | 70 | 区间合并距离阈值（米） | | driftObserveMergeGapMaxMinutes | 30 | 区间合并时间间隔阈值（分钟） | | driftObserveMinStopDurationMinutes | 15 | 最短停留时长阈值（分钟） | | driftObserveGpsEndTrim | 10 | 停留区间映射到 GPS 索引时，末端向前裁剪点数 | | driftObserveDensityScoreEnabled | true | 是否启用 DBSCAN 密度二次判定 | | driftObserveDensityEpsMeters / driftObserveDensityMinPts | 15 / 8 | DBSCAN 核心参数 | | driftObserveDensitySampleTriggerCount | 200 | 密度观测触发采样阈值 | | driftObserveDensityMaxPoints | 300 | 密度观测最大点数 | | driftObserveDensityScoreThreshold | 0.6 | 密度分数释放阈值 | | driftObserveLowSpeedCandidateEnabled | true | 第一层：是否启用低速候选（low-speed signal）参与停留候选区间识别 | | driftObserveLowSpeedThresholdKmh | 5 | 第一层：低速阈值（km/h），原始速度 <= 该值视为低速点（依赖 p） | | driftObserveLowSpeedRatioThreshold | 0.65 | 第一层：窗口内低速点占比阈值，达到后命中低速候选 | | driftObserveMotionRejectEnabled | true | 第二层：是否启用运动反证（motion rebuttal），命中则释放候选区间为运动段 | | driftObserveMotionRejectMedianSpeedKmh | 8 | 第二层：区间原始速度中位数 >= 该值才可能触发反证 | | driftObserveMotionRejectStableSpeedMaxMadKmh | 2 | 第二层：速度稳定性门控（MAD <= 阈值） | | driftObserveMotionRejectStableDirectionMaxMadDeg | 20 | 第二层：方向稳定性门控（环形 MAD <= 阈值） | | driftObserveMotionRejectGoodHdopMax | 3 | 第二层：质量门控（quality gate）- hdop 上限 | | driftObserveMotionRejectGoodVdopMax | 5 | 第二层：质量门控（quality gate）- vdop 上限 | | driftObserveMotionRejectMinSatelliteCount | 6 | 第二层：质量门控（quality gate）- 卫星数下限 | | driftObserveMotionRejectQualityRatioThreshold | 0.7 | 第二层：区间内“好质量点”占比阈值，达到才允许触发反证 |

兼容保留参数（旧逻辑，不建议新项目依赖）

minComparisonPoints、distanceThresholdPercentage、stationaryEndPoints、limitStopPointTime、autoOptimize、autoOptimizeMaxCount。

使用案例(Vue3)

<script setup>
  import { onMounted } from "vue";
  import GpsPathTransfigure from "gpspathtransfigure"
......

onMounted(async ()=>{
    var gpsPoint =[
    ......
    {lon: 14.3908478, lat: 38.3038816, currentTime: '2024-06-27 01:43:36'},
    {lon: 114.3908478, lat: 38.3038816, currentTime: '2024-06-27 01:46:35'},
    {lon: 114.3906792, lat: 38.3037608, currentTime: '2024-06-27 01:47:50'},
    {lon: 114.3906634, lat: 38.3037528, currentTime: '2024-06-27 01:47:55'},
    ......
    ]

    GpsPathTransfigure.conf({
      locale:'zh',
      aMapKey:webApiKey,
      defaultMapService:'amap',
      openDebug:false,
      pathColorOptimize:true,
      samplePointsNum:300
    })

  const staticPoints = await GpsPathTransfigure.optimize(pathParam);
    const { finalPoints, stopPoints,trajectoryPoints, center, zoom ,segmentInfo,startPoint,endPoint,samplePoints} = staticPoints;

    ......
}
......
</script>

请注意，在使用此插件时需要异步引用。代码中直接使用finalPoints渲染轨迹即可。若想要渲染停留点标注效果，则渲染所有的stopPoints。渲染带颜色的轨迹请使用trajectoryPoints渲染。高德地图和Google地图的渲染案例请查阅Amap.vue/Gmap.vue源码

进度条使用方法

<template>
......
<ProgressChart :locale="locale" :data="playPoints" :onMove="handleMove" :setPosition="playPosition" sliderImage="data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAADAAAAAwCAYAAABXAvmHAAAAAXNSR0IArs4c6QAAASBJREFUaEPtltENgkAQRO/q0H6oRNsQ29BK6EfrwGBi4gey9zIsCXH85bG3s7NyU8vOf3Xn/RcLOJ6HfhzLZXKy1nJ93Lp+yVXKRxsiOfDdzOegJRGUj5p/D60F+sUcTsM49+x572brUr6lt/8WQFeC8ukOTAfQPyXlIxHSCkXFt3huAVtMeekMO2AHxAnIK0Q/i5SP9EkC6MVE+ah5ZyEaziif7gBdCcqnC3AWahlxwEhfoRXOl0tYgDxCsYAdEAcovy47QLMN5SOFkgB6MVE+at5ZiGYbyqc7QFeC8ukCnIVaRuwstMKUMktI90BmY621LaB1Ulmc7ADNNpSPhEsC6MVE+ah5ZyGabSif7gBdCcqnC3AWahmxs9AKU8os8QK/SiBAyMIBIAAAAABJRU5ErkJggg==" />
......
</template>
<script setup>
import ProgressChart from 'gpspathtransfigure/src/component/ProgressChart.vue';

  //国际化语言 en/zh(default)
  let locale = 'en'
  //用于可播放的轨迹点
  let playPoints = []
  //播放位置。这里是轨迹点的下标。修改后可反响控制进度条进度
  let playPosition = ref(0)

  /**
   * 拖动进度条时的回调。
   * @param {*} index 轨迹下标
   */
  const handleMove = (index) => {
  //在这里处理回调。index是轨迹数据下标
  };

</script>

项目中Amap.vue有完整的使用案例

返回值说明

| 字段 | 含义 | 主要用途 | | ------------------------- | ------------------- | --------- | | turnAngleSeries | 角度漂移观测序列（调参与分析用） | 停留识别调试 | | finalPoints | 优化后的轨迹主点集（包含停留建模结果） | 主轨迹渲染 | | trajectoryPoints | 按速度拆分后的着色轨迹片段 | 渐变轨迹渲染 | | stopPoints | 停留点集合（含起止时间与停留时长） | 停留标注、停留统计 | | center | 轨迹中心点 | 地图初始化 | | zoom | 自动计算的缩放级别 | 地图初始化 | | segmentInfo | 运动段/停留段结构化信息 | 行程卡片、明细报表 | | startPoint / endPoint | 轨迹起终点 | 起终点标注 | | samplePoints | 固定数量抽样点 | 轨迹预览/缩略图 | | avgSpeed | 全时段平均速度（含停留） | 总览统计 | | moveAvgSpeed | 仅运动段平均速度 | 运动效率分析 | | totalMileage | 总里程（含补点/虚线连接影响） | 总览统计 | | trajectoryMileage | 真实轨迹里程（不含虚线连接） | 真实里程统计 |

调试与可视化说明

开启 openDebug: true 时，控制台会输出停留建模相关日志；若已接入 Δt 估计，还会看到：

• [Δt估计]：主上报间隔、样本量、inlier/outlier 等。
• [Δt动态参数]：driftObserveUseDeltaTAdaptiveParams 开关状态，以及静态/动态四点数参数对照（temporalAdaptationMeta）。
• [p载荷质量] / [p载荷降级开关]：p 异常占位占比、是否触发降级、运行期低速/反证开关（见「p 载荷异常与运行期降级」）。

debuggingMode.png：停留点建模调试示意

停留建模调试示意

该图用于解释停留点建模过程中的观测信号与区间判断逻辑，适合配合 openDebug: true 排查停留误判或漏判。

trajectorySegmentation.png：轨迹分段示意

轨迹分段示意

该图用于展示轨迹被分解为 motion 与 stopped 段后的结构化结果，可用于时间轴、分段卡片和行为分析视图。

调参建议（按场景）

• 上报间隔差异大（30s / 1min / 3min 混用）：建议开启 driftObserveUseDeltaTAdaptiveParams，先观察 [Δt估计] 与 [Δt动态参数]，再微调静态四点数参数的时间语义。
• 静止抖动明显：优先关注 driftObserveWindowSize、driftObserveAbsAngleHigh/Low、driftObserveDensityScoreThreshold。
• 需要低速/质量门控：确保点位携带合法 p 载荷，并检查 driftObserveLowSpeed*、driftObserveMotionReject*。
• p 仅卫星占位异常（000000000000XX 占比高）：无需手关开关，库会自动降级；可看 [p载荷质量] 确认 shouldDegrade，必要时调整 driftObservePayloadDegradeInvalidRatioThreshold（默认 0.5）。
• 漏判“角度不怎么抖但确实停住”的场景：先别急着改方向阈值，优先把第一层的低速候选打开并调顺（driftObserveLowSpeedCandidateEnabled、driftObserveLowSpeedThresholdKmh、driftObserveLowSpeedRatioThreshold）。直觉上这是在补召回（recall）：让真实停留别漏掉。
• 容易把拐弯/慢行/稳定行驶误判成停留：优先看第二层运动反证（driftObserveMotionReject*）。你可以先从 driftObserveMotionRejectMedianSpeedKmh 下手，再用 Stable*Mad 和 quality gate（hdop/vdop/satelliteCount）把“高质量稳定运动段”稳稳放回去。直觉上这是在提精确（precision）：把误停留释放出来。
• 行驶为主且抖动轻微：保持默认漂移参数，重点调整 IQRThreshold 与 pathColorOptimize。
• 存在长距离跳点：适当降低 IQRThreshold，观察切段结果与 trajectoryMileage 变化。
• 需要轨迹更平滑：开启 smoothness，并配合 smoothnessLimitAvgSpeed 控制误补点风险。

问题反馈

• GitHub issues: https://github.com/Observe-secretly/GpsPathTransfigure/issues