前一篇文章介绍过了具体的实现方法，但是通过对数据的分析，仅仅依靠计步器push的数据再分辨“人行”、“车行”，这不是和iOS 底层API的CMMotionActivity做法一样吗？！苹果辣么多牛B的工程师还搞不定呢，我就想着还是另寻出路吧。
经过数据分析找到了规律性：
1. iOS计步器如果是人行状态，基本都是每隔2.4s左右push一个数据！！这点很重要！！看图1
2. 计步器在用户不走的情况下是不会push数据的。（乱摇晃会push数据）
3. 再观察103步那一条数据，这条数据和mark（mark是收集数据时候手动的停车标记）上面那条数据间隔了4′49″之多，可以大胆的猜想用户这段时间在开车！没错确实是“车行”状态！
4. 根据3的大胆猜想，再结合1和2，得出这样的结论：用户在10:51:54.383 开始上车，10:56:44.012下车，那么很有可能用户停好车走了，这就是关键点。只要抓住停车时间点然后对照到GPS时间点就可以拿到用户的停车位置！！！(当然行车状态还是需要GPS的速度辅助判断的)。
依靠上面的规律找到一种可行方案：
试想如果结束时间差凡是大于3s(或者5s，开车基本情况下不会低于几秒吧！)的都有可能是行车状态，注意这里说的是可能！然后把结束时间差凡是大于3s的首尾时间拿出来（比如图1，9s的那个 开始时间是：10:51:44.499，结束时间：10:51:54.382）。
然后通过对比到GPS数据的时间表里面，把GPS速度(V)拿出来，如果60%以上GPS速度是大于0的！那就可以断定这个大于3s的时间段是行车状态。如图2
然后拿出计步器停车后push的第一条数据的结束时间10:51:54.382，对照到GPS最近的时间点10:51:54.000 然后拿出GPS的经纬度，就是用户停车位置！！
注意：
像上面这个案例有可能不对，因为假如用户上车后没有push数据然后车上摇了几下手机，这个时候计步器push数据了，可能会出现错误的判断用户下车了。但是如果用户继续开车行进，等到真正下车时候还是会一样会正确发送用户停车位置！所以这点不用担心。
继续分析
请看图1两个结束时间相差4′49″之多的时候进行数据分析：如图3
开始时间： 10:51:54.383
结束时间：10:56:44.012
通过分析计算这段时间的速度信息，80%以上的速度都是大于0的！可以判断这个时间段用户处于“车行”状态！最后一个时间点就是用户停车时间点，找到对应的GPS经纬度就是用户停车位置！
总结：
通过测试分析，每次计步器刚开始计步的时候都会延迟个5s左右的时间，就比如用户下车后行走可能会延迟个5s左右才能push数据，所以依靠最后一个结束时间可能会存在5-10m的停车误差！
