Fakelocation模拟KEEP运动记录

文章介绍了如何利用Fakelocation这款定位模拟工具在安卓模拟器上生成KEEP运动记录,包括安装模拟器,设置开发者选项,使用Fakelocation绘制和模拟跑步线路,以及探讨了Fakelocation的破解方法,但提醒需自备云服务器。

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前言

被要求KEEP每周1KM跑步运动记录可能是当代大学生永远的痛,为了拯救我们懒狗联盟,博主决定寻找一下能够模拟KEEP跑步记录的方法。


一、Fakelocation

Fakelocatin是一款帮助开发人员调试位置信息程序的模拟工具,用于实现对位置信息、WIFI信息以及设备开发环境的调试模拟。这个工具很好用,之前学习通签到模拟位置都是用的这个工具。但是很多功能需要专业版(付费)才能解锁,本次教程也需要用到专业版功能

二、使用步骤

1.准备工具

安卓模拟器:
世面上的安卓模拟器很多:网易MuMu安卓模拟器、雷电安卓模拟器、腾讯手游助手等等,可以根据自己的习惯选择
本次教程使用的是,网易MuMu安卓模拟器,下载地址

Fakelocation:
先附上该项目在github上的地址,链接
如果上不去github的同学可以使用这个链接,https://wwlk.lanzoum.com/igCdU0zogt6b 密码:1f0a

2.配置模拟器

安装好模拟器以后会自动进入主界面,先安装好Fakelocation和KEEP两款软件,将APK安装包拖入模拟器界面即可。
没有KEEP安装包的可以先下载应用宝,然后在应用宝里安装KEEP:https://wwlk.lanzoum.com/i16Hw0zoixof 密码:8y90

安装完成以后,进入设置:
在这里插入图片描述
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滑到最下面,关于手机:

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点击五下版本号,进入开发者模式

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回到上一级设置,进入系统

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进入开发者选项

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划到最底下,选择模拟位置信息应用

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选择Fakelocation
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回到主页,打开Fakelocation
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各种权限允许一下,登录,没有账号的注册一个账号,PS该功能是需要专业版的,专业版可以试用,试用完了以后就需要付费了

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回到上一级,选择线路模拟
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点击目标线路
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通过移动定位点,绘制需要模拟的线路
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步频模拟和速度模拟:

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启动模拟
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到这一步之后,回到桌面,打开keep,登录自己的账号,选择跑步:
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点击开始:
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等到你自己需要结束的时候就可以了
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可以看到配速,步频都是有的

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总结

本博客讲解了如何使用Fakelocation模拟位置实现生成KEEP运动记录,本来是想将Fakelocation破解后再发出来的,可奈何基础薄弱,并没有做过安卓软件的破解,真是书到用时方恨少。
后续会尝试试用软路由或者virtual hosts的方式劫持fake location的网络验证请求,实现破解。
如果成功会发出来供大家参考。

后记补充:破解Fakelocation

在查资料的时候发现网上已经有人做了Fakelocation的破解,那就不重复造轮子了,在这里转载一下项目地址。github地址
提醒一下,该破解方法需要自己有一台云服务器,阿里云、腾讯云、华为云等都可以
并且破解需要1.3.0.2版本,因此需要把原来的版本删除,再安装 1.3.0.2版本的Fakelocation,下载地址 密码:14i2

破解成功后会显示:

在这里插入图片描述

<think>好的,用户想了解如何模拟Keep应用中的运动轨迹数据或功能。首先,我需要理解用户的具体需求。他们可能希望在自己的应用中加入类似Keep运动轨迹记录功能,或者想要生成模拟数据用于测试和分析。接下来,我要参考提供的引用内容,看看有没有相关的信息可以利用。 引用4提到使用Fake Location模拟路线实现运动轨迹,步骤包括进入开发者模式,设置模拟位置应用,选择路线模拟,并启动模拟。这应该是一个直接的位置欺骗方法,适用于在真实设备上测试应用的位置追踪功能。而引用5则展示了一个鸿蒙开发项目,使用定位服务和地图服务绘制运动轨迹,其中涉及位置回调函数和处理位置变化。这可能涉及到实际的开发实现,需要调用系统的定位服务API,并在地图上更新位置点。 用户的需求可能分为两种情况:一种是模拟位置数据来测试应用(如引用4所述),另一种是开发类似Keep的功能来记录和绘制轨迹(如引用5所述)。需要分别回答这两种情况的实现方式。 首先,针对模拟运动轨迹数据,可以使用Fake Location这样的工具,步骤包括设置开发者选项,选择模拟应用,导入或绘制路线,启动模拟。同时,还可以通过编程生成模拟数据,例如用Python生成包含时间戳、经纬度、速度等字段的CSV文件,并利用数学公式生成平滑的轨迹,比如使用正弦函数或贝塞尔曲线来模拟路径。 其次,关于开发运动轨迹记录功能,需要调用移动平台的定位服务,如Android的LocationManager或HarmonyOS的Location Kit,持续获取位置更新,计算距离、速度和卡路里,最后在地图上绘制轨迹。这里需要注意位置更新的频率和精度,以及如何处理位置变化时的数据存储和地图渲染。 还要考虑用户可能需要的技术细节,比如如何生成合理的模拟数据,如何确保轨迹的平滑性,或者开发中如何处理权限和后台服务。此外,性能优化和用户隐私也是需要考虑的因素。 最后,根据用户的问题,生成相关的问题建议,帮助他们深入探索,比如数据清洗、轨迹纠偏算法、权限处理或第三方地图服务集成等。</think>### 模拟Keep运动轨迹的实现方式 #### 一、运动轨迹数据模拟 1. **位置欺骗工具**(适用于测试场景): - 使用$Fake\ Location$等工具模拟GPS轨迹,通过开发者模式设置虚拟位置[^4] - 实现步骤: ```python # 示例:生成模拟轨迹坐标的Python代码 import pandas as pd import numpy as np def generate_gps_data(start_lat, start_lng, duration=3600, interval=5): timestamps = np.arange(0, duration, interval) latitudes = start_lat + 0.0001 * np.sin(timestamps/100) # 正弦波动模拟行走 longitudes = start_lng + 0.0002 * timestamps/duration # 线性偏移 return pd.DataFrame({ "timestamp": timestamps, "latitude": latitudes, "longitude": longitudes, "speed": np.random.uniform(1.5, 5.0, len(timestamps)) # 模拟速度(m/s) }) ``` 生成数据后可导出为GPX/KML格式供应用读取[^2] 2. **轨迹数学模型**: - 基于运动学公式构建轨迹: $$ \begin{cases} \Delta x = v \cdot \Delta t \cdot \cos\theta \\ \Delta y = v \cdot \Delta t \cdot \sin\theta \end{cases} $$ 其中$v$为速度,$\theta$为运动方向角[^3] #### 二、运动功能开发实现 1. **定位服务集成**(以HarmonyOS为例): ```kotlin // 位置监听回调实现 private fun startTracking() { val request = LocationRequest().apply { priority = LocationRequest.PRIORITY_HIGH_ACCURACY interval = 5000 // 5秒间隔 } Location.getLocationManager(context).requestLocationUpdates( request, mLocationCallback, Looper.getMainLooper() ) } private fun processLocationChange(location: Location) { mTrajectoryPoints.add(location) calculateMetrics(location) // 计算距离/速度/卡路里 mMapView.drawPolyline(mTrajectoryPoints) // 绘制轨迹 } ``` 需处理定位权限、后台服务保活等问题[^5] 2. **核心功能模块**: - 轨迹存储:SQLite数据库设计 ```sql CREATE TABLE trajectory ( _id INTEGER PRIMARY KEY, timestamp INTEGER, latitude REAL, longitude REAL, accuracy REAL ) ``` - 运动算法: - 距离计算采用Haversine公式: $$ a = \sin^2(\Delta\phi/2) + \cos\phi_1\cdot\cos\phi_2\cdot\sin^2(\Delta\lambda/2) $$ $$ d = 2R \cdot \arctan2(\sqrt{a}, \sqrt{1-a}) $$ #### 三、实现注意事项 1. **轨迹平滑处理**: - 应用卡尔曼滤波消除定位抖动: $$ \hat{x}_k = A\hat{x}_{k-1} + Bu_{k-1} + K_k(z_k - H\hat{x}_{k-1}) $$ 其中$z_k$为观测值,$K_k$为卡尔曼增益[^3] 2. **能耗优化**: - 根据运动状态动态调整采样频率 - 使用传感器融合(加速度计+陀螺仪)辅助定位
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