在不同时间点,记录现实中运动物体的位置,这些位置信息的集合,就是该物体的轨迹。

例如,某共享单车在2020-04-11 17:42:30时上报了其经纬度坐标(114.35, 39.28),则其在数据库中可以表示为一条记录:
time x y
2020-04-11 17:42:30 114.35 39.28
通常,在轨迹的采样点上,还会记录一些其它信息,如速度、方向等,这里假设其记录了速度的数据:
time x y speed
2020-04-11 17:42:30 114.35 39.28 4.3
随着时间的变化,将会有一系列轨迹点。这里假设其有三条记录:
time x y speed
2020-04-11 17:42:30 114.35 39.28 4.3
2020-04-11 17:43:30 114.36 39.28 4.8
2020-04-11 17:44:30 114.35 39.29 3.5
则这三个点组合起来,就构成了一条时空轨迹,其形状大致如下图所示:时空轨迹

将独立的采样点聚合成轨迹后,可以针对多个轨迹点进行压缩,节省存储成本,还可以执行多种针对轨迹的操作,例如:轨迹相交、提取子轨迹,轨迹相似性判断等。