アルゴリズムについて少し難しい質問があります。多くの検索で適切なアルゴリズムが見つからないため、stackoverflowの誰かが答えを知っていることを期待しています。
車両が2D空間を移動するときの、一連のx、y座標があります。座標は、期間内の「決定ポイント」に記録されます（つまり、停止して次に移動する場所を決定します）。
私がやりたいのは、これらの軌跡を効率的に比較するためのメカニズムを見つけることです（つまり、各ポイントを個別に通過することはありません）。これをさらに複雑にしているのは、私が彼らの動きの「パターン」に興味を持っているということであり、必ずしも彼らが行った個々のポイントではありません。これは、「パス」を軸の周りに反射する場合、または90、180、または270度回転させる場合、「パス」が同じであると見なされることを意味します。
基本的に、私はある種の「行動」を彼らが空間を移動する方法に抽出し、分類の目的でさまざまな「行動」を調べようとしています。
乾杯、
エイダン
これはあなたが探しているよりもはるかに複雑かもしれませんが、astrometry.netでみんながしたことはあなたが探しているものと似ているかもしれません。基本的に、いくつかの星の写真をアップロードすることができ、それが属する空の位置を回転とともに把握し、探しているものに同様のパターンマッチングを使用できる場合があります。
彼らはここでそれがどのように機能するかを説明する素晴らしいPDFを持っています、そして明らかにあなたは彼らに電子メールを送ることができ、彼らはあなたにソースコードを送ります（詳細はpdfにあります）。
編集：どうやらここから直接コードをダウンロードできます。
それが役に立てば幸い。
あなたが作ることができるいくつかのアプローチがあります：
ベクトルパスと変換行列を2つのアルゴリズム、A *（スター）アルゴリズム（欲張り関数と呼ばれるものから最適なルートを見つけるため）、および「最近傍」アルゴリズムと一緒に使用する---これらは両方ともパスの比較に一般的に使用されますルートの効率。
あなたはそれを知らないかもしれませんが、あなたが抱えている問題は「巡回セールスマン」問題として知られており、多くのアプローチがあります。
だから見上げる
巡回セールスマン問題A*最寄りの隣人
また見てください
ランダムウォークアルゴリズム-最も基本的なアプローチ
学習した行動アプローチについては、ニューラルネットワーク「ANN」または遺伝的アルゴリズムを試してください
この種の問題の数学は、いわゆる「グラフ理論」でカバーされています。
基本的に必要なのは、2つ（一般的にはN）のパスを比較し、最適なパスを選択するためのメトリックです。その場合は、わかりやすい統計をお勧めします。まず、見出し（方向）ヒストグラム、相対（前の見出しに対して）の見出しヒストグラムなどから始めます。他のことが頭に浮かびます-ポイント共分散間の距離/方向。または、単にある種の「統計」（ターン数など）を作成し、それを使用してそれらのパスを比較します。