GPSトラックのセットから実際の道路を統計的に計算しますか？

私は長距離サイクリングクラブに参加し、ライダーからGPSデータを定期的に収集し始めました。

私の関心は、同じ道路上の蓄積されたGPSデータに基づいて、将来のイベントの「実際の軌道」を計算することです。基本的に、これは事前に選択したトラックをアルゴリズムに渡すことを意味し、アルゴリズムは適切なサンプルレートでポイントを生成します（道路カーブに応じて互いに適切な距離）。空間追跡情報のみを考慮して、タイムスタンプを破棄します。

どのアルゴリズム/統計手法を使用できますか？GISパッケージは使用せず、これをPythonで実装する予定です。

以下に、いくつかのサンプル軌跡セット：

Chris Brunsdonは、2008年のGeoComputationカンファレンスでこの問題に関する論文を発表しました-http ://www.geocomputation.org/2007/1B-Algorithms_and_Architecture1/1B2.pdfを参照してください

この論文では、主曲線分析（Hastie and Stuetzle 1989）の適用方法について議論し、この方法の堅牢性を高める方法についていくつかの提案をしています。さらに検索すると、osm-makeroadsと呼ばれるOSMツールの議論につながります。このツールは、問題を解決する（または少なくとも開始する）可能性があります。