定位技術(shù)與普適計算的蓬勃發(fā)展催生了軌跡大數(shù)據(jù)，軌跡大數(shù)據(jù)表現(xiàn)為定位設(shè)備所產(chǎn)生的大規(guī)模高速數(shù)據(jù)流，及時、有效地對以數(shù)據(jù)流形式出現(xiàn)的軌跡大數(shù)據(jù)進行分析處理，可以發(fā)現(xiàn)隱含在軌跡數(shù)據(jù)中的異?，F(xiàn)象，從而服務(wù)于城市規(guī)劃、交通管理、安全管控等應(yīng)用，受限于軌跡大數(shù)據(jù)固有的不確定性、無限性、時變進化性、稀疏性和偏態(tài)分布性等特征，傳統(tǒng)的異常檢測技術(shù)不能直接應(yīng)用于軌跡大數(shù)據(jù)的異常檢測，由于靜態(tài)軌跡數(shù)據(jù)集的異常檢測方法通常假定數(shù)據(jù)分布先驗已知，忽視了軌跡數(shù)據(jù)的時間特征，也不能評測軌跡大數(shù)據(jù)中動態(tài)演化的異常行為．面對軌跡大數(shù)據(jù)低劣的數(shù)據(jù)質(zhì)量和快速的數(shù)據(jù)更新，需要利用有限的系統(tǒng)資源處理因時變帶來的概念漂移，實時地檢測多樣化的軌跡異常，分析軌跡異常間的因果聯(lián)系，繼而識別更大時空區(qū)域內(nèi)進化的、關(guān)聯(lián)的軌跡異常，這是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的核心研究內(nèi)容．此外，融合與位置服務(wù)應(yīng)用相關(guān)的多源異質(zhì)數(shù)據(jù)，剖析異常軌跡的起因以及其隱含的異常事件，也是軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測當下亟待研究的問題．為解決上述問題，對軌跡異常檢測技術(shù)的研究成果進行了分類總結(jié)．針對現(xiàn)有軌跡異常檢測方法的局限性。提出了軌跡大數(shù)據(jù)異常檢測的系統(tǒng)架構(gòu)．最后，在面向釓跡流的在線異常檢測、軌跡異常的演化分析、軌跡異常檢測系統(tǒng)的基準評測、異常檢測結(jié)果語義分析的數(shù)據(jù)融合以及軌跡異常檢測的可視化技術(shù)等方面探討了今后的研究工作．