行驶轨迹分析的技术和算法涉及多学科交叉，主要包括数据采集、预处理、分析模型和应用优化等环节。以下从核心技术、算法模型及典型应用三个方面进行详细阐述：

　　综上，行驶轨迹分析通过多源数据融合、算法创新和场景化应用，已成为智能交通和自动驾驶的核心技术之一，其发展将持续推动交通系统的安全性与效率提升。

　　提高GPS和惯性导航系统（INS）在复杂环境下的定位精度是一个多方面的挑战，需要结合多种技术手段和方法。以下是一些具体的措施和方法：

　　一种改进的因子图滤波方法可以显著提高GPS/捷联惯性导航系统（SINS）组合导航系统的定位精度和鲁棒性。该方法通过利用GNSS接收机内部参数构建信号误差鉴别函数，实时估计信号受多径干扰、遮挡等情况下的测量性能，并结合载体运动约束条件生成零修正因子，对GNSS拒绝情况下的系统状态进行更新，避免系统导航性能迅速下降。这种方法在城市复杂环境下能提高定位精度63.50%和测速精度42.22%，且具有更低的存储量和计算复杂度，特别适用于对导航硬件、资源和实时性约束强的场景。

　　通过结合多种技术手段和方法，可以有效提高GPS和INS在复杂环境下的定位精度。

　　根据我搜索到的资料，深度学习模型在交通轨迹预测中的最新进展和挑战可以总结如下：

　　CNN在交通轨迹预测中表现出色，特别是在捕捉交通数据的空间特征方面。例如，天选Xia等人的研究提出了一种基于CNN的方法，通过将交通流动态转换为二维时间空间矩阵图像，实现了高精度的交通速度预测。

　　MC-FCNN模型结合了卷积神经网络和多特征融合，进一步提高了交通流量预测的准确性。

　　RNN及其变体（如LSTM和GRU）在时间序列特征的捕捉上表现出色。例如，PSO-Bi-LSTM模型通过粒子群优化算法优化LSTM网络，显著提高了短期交通流量预测的准确性。

　　LSTM在城市交通预测中被广泛应用，Vazques等人比较了四种深度学习模型（LSTM、GRU、SRCN和HGC-LSTM）在城市交通预测中的表现。

　　深度学习模型在交通轨迹预测中取得了显著进展，但仍面临数据集、模型解释性和计算成本等多方面的挑战。天选团队