Nike+を超える高精度位置情報フィルターの作り方 — 位置情報を正確にトラッキングする技術 in iOS(第5回)

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Nike+を超える高精度位置情報フィルターの作り方 — 位置情報を正確にトラッキングする技術 in iOS(第5回)

ここまで４回のブログで作ってきたサンプルをシミュレーターで実行しダミーの位置情報をフィードすると... ここまで４回のブログで作ってきたサンプルをシミュレーターで実行しダミーの位置情報をフィードすると綺麗に位置情報が取得できマップ上にパスが描かれているのが見えると思います。ではこのアプリをiPhoneにインストールして街に出て歩いてみましょう。高いビルに囲まれた路地裏や、木が茂っている公園の中、または厚い雲に覆われた天気の下を歩いていると自分の位置とずれたところにパスが描かれることがあるのがわかります。実はこのように普通にCoreLocationを使っただけでは綺麗な位置情報の軌跡をとることはできません。 Uberのように一時的に車が少し道路よりずれた場所に表示されてもいいアプリのケースもありますがもしNike+のようにユーザーの行動の軌跡を美しくマップ上に描画し、なおかつ走った距離も正確でなければいけないアプリは高い精度の位置情報だけを取り続ける必要があります。この回では高い精度の位