1.如何精确获取地理位置并获取较为准确的地标

CLLocationManager类可以实时的获得我们位置的经纬度，并且可以通过经纬度在MapView上定位:

CLLocationManager可以根据自身情况来设置desiredAccuracy来改变精度。设置了CLLocationManager代理后如果获取到了WIFI，基站或者GPS的经纬度会回调下面方法:

我们对获取到的locations这个数组取了一个CLLocation出来。location.horizontalAccuracy，CLLocation这个类里面包含了horizontalAccuracy，verticalAccuracy，speed等等。我们现在需要的是对horizontalAccuracy进行限定，因为horizontalAccuracy越大返回的数据精度却是越不精确。location.horizontalAccuracy一般的精度在65，精确的有在20，遇到过不精确的有达到2000，会受一些物理环境的影响。我们获取到了horizontalAccuracy值较小的CLLocation后就去高德api地址查询接口：

self.radius是高德所需的一个范围查询，越小返回的地标越准确。

2.利用地图进行距离计算和平滑轨迹上传

有了1提到的精确坐标我们就开始计算里程。一段长距离的里程我们可以分割成N段直接距离，所以我们要确定好一个合理的时间去计算每小段的距离。我们记录了两段时间currentTime，oldTime，根据这两段时间我们就能获取到这段路程花费的时间，根据高德给出的直线距离计算 distance = (self.userCLLocation?.distance(from: self.oldCLLocation!))! / 1000我们能获取到里程，然后依次了累加。

但是还是会有突发情况发生，比如：APP奔溃，或者进入到隧道，经纬度获取条件差的地带，那我们怎么解决呢？想一段一段计算里程那是不可能的，因为我们获取不到经纬度，考虑到高德地图有给出路线规划的一个api,那我们只好用路线规划的距离去弥补最小的损失。

在特殊情况我们只需要保存startPoint，和获取到最新的endPoint。然后看高德驾车路线规划的回调

处理结果

driveManager.naviRoute?.routeLength就是上述两个点的距离。

下面我们来说下绘制平滑驾车轨迹点的办法：lbs.amap.com/api/ios-sdk/guide/draw-on-map/trace

3.使用地图优化电量

先看下一个链接stackoverflow.com/questions/9746675/cllocationmanager-responsiveness

if(([[UIDevice currentDevice] batteryState] == UIDeviceBatteryStateCharging) || ([[UIDevice currentDevice] batteryState] == UIDeviceBatteryStateFull)) {

locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBestForNavigation;

} else {

locationManager.desiredAccuracy = kCLLocationAccuracyBest;

}

这是人家给出的电量优化小技巧，但是效果不大，如下:

我们来理解下这句话:首先有两件事可以改善，第一呢就是使用kCLLocationAccuracyBestForNavigation这个参数。没有真正的电池使用的差异和kcllocationaccuracybest一样，他们都以最快的速度使用GPS。这里提到了最主要的区别就是苹果的post-processing处理机制。第二，不需要为速度等于0做过滤，苹果已经进行了过滤：如果GPS的速度低于某一阈值(大约4km/h),操作系统假设您静止不动，它将为所有后续值提供相同位置值作为替换，知道监测到你动了为止。我认为他们这样做，以避免“抖动”的地图时，你仍站着。事实上，速度已经下降到0的最后一个实际值的序列“静止”值，所以如果你过滤速度= 0比你错过了一个真正的GPS样本。不幸的是，他们无法避免过滤和获得真正的GPS样本。我和苹果公司谈过此事，他们的反应是他们不会改变这种行为。kcllocationaccuracybestfornavigation和kcllocationaccuracybest过滤比，所以最好使用。第三，你可能已经在这样做了，但要确保你所说的“你的观点正确setNeedsDisplay”从“didupdatefromlocation：“，以确保地图实际上是重绘。如果你这样做，你应该有大约1秒的滞后。如果你想提高1秒，你可以试着使用预测技术。从最后两个位置和给定的速度，您可以计算下一个位置可能是什么位置，并且已经显示了该位置。我的结果好坏参半。它能很好地工作，不会像驾驶汽车那样突然改变速度。它对诸如步行或骑自行车这样的慢动作效果较差。