产品简介RadarWatch是由CambridgePixel公司研发的综合水面监视管理平台，主要应用船舶交通管理VTS、海岸监视、河道及湖泊监视等水上管理、安防、监视等场景。RadarWatch可以提供雷达视频、雷达航迹、摄像头视频、AIS、地图等数据的显示，并提供报警处理，为用户提供一个架构灵活的、易用的水域监控平台。RadarWatch可以适配多款雷达和摄像头，便于用户选择适合自己应用的传感器
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2023-12-26 13:26:52
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本文是想在第一次实现后重新规范一下代码，然后整体重新实现并记录一下过程，完整代码见github https://github.com/USE-jx/Robomaster-uav-competition。 先将任务简化为轨迹生成和轨迹跟踪，不考虑障碍环在一定范围内移动的问题，根据大致的圆环中心生成minimum jerk轨迹，轨迹跟踪采用Geometric controller。（写这篇时已经识别出
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2024-06-24 11:06:45
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船舶自动识别系统（Automatic Identification System, 简称AIS系统）由岸基（基站）设施和船载设备共同组成，是一种新型的集网络技术、现代通讯技术、计算机技术、电子信息显示技术为一体的数字助航系统和设备。 船舶自动识别系统（AIS）由舰船飞机之敌我识别器发展而成，配合全球定位系统（GPS）将船位、船速、改变航向率及航向等船舶动态结合船名、呼号、吃水及危险货物等船舶静态
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2024-03-14 18:12:25
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实时定位系统(RTLS, Real Time Location Systems)是未来智能工厂的关键组件。RTLS解决方案通过室内外精确定位，实现对工厂设备、AGV、人员、工件、物料等实时连续跟踪，生成轨迹路线图，并将定位数据发送给上层的软件系统，结合数据分析，进而提供精细化生产管理。Part 1实时定位系统的重要性当今市场瞬息万变、竞争加剧，客户定制化需求增多，要求生产线有更大的柔性。与此
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2024-08-13 10:17:37
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纯跟踪法基于当前车辆后轮中心位置，在参考路径上相ld的距离匹配一个预瞄点。 假设车辆后轮中心点可以按照一定的转弯半径R行驶至预瞄点，然后根据预瞄距离、转弯半径，车辆坐标系下预瞄点的朝向角之间的几何关系来确定前轮转角。 定义横向误差为车辆当前姿态和预瞄点在横向上的误差。 跟踪效果将由ld决定。前轮反馈控制法（Stanley）前轮反馈控制其核心思想是基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计
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2023-10-10 22:42:33
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一旦我们的聚类算法确定了聚类和原型轨迹，在这种情况下，每个具有三个原型轨迹的三个群集，我们可以开始对在路上遇到的车辆进行在线预测。首先，我们观察了车辆的部分轨迹。接下来我们比较一下每个集群原型轨迹的相应部分。这个比较是使用完成的这是我们之前用来执行聚类的相同度量。每个群集的信念基于更新，部分轨迹与原型轨迹的相似程度如何。最后，我们计算每个群集的预测轨迹。例如，通过采取最相似的原型轨迹。让我们通过跟
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2024-07-23 18:03:24
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# 船舶航迹跟踪控制 Python
船舶航迹跟踪控制是指通过计算机程序实现对船舶航行轨迹的跟踪和控制。Python是一种简洁、高效的编程语言，常被用于科学计算和数据分析，也适用于船舶航迹跟踪控制。本文将介绍船舶航迹跟踪控制的基本原理，并提供一个基于Python的示例代码。
## 船舶航迹跟踪控制原理
船舶航迹跟踪控制的目标是使船舶按照预定的航迹行驶，并实时调整舵角和推力来保持船舶在航迹上的稳
原创
2023-07-22 15:09:59
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# 船舶轨迹预测算法探讨
随着全球航运业的快速发展，船舶的轨迹预测变得越来越重要。准确的预测不仅能提高航运效率，还能在海事安全和环境保护等方面发挥重要作用。本文将介绍一种基于Python的船舶轨迹预测算法，包括相关步骤和示例代码。
## 为什么要进行船舶轨迹预测？
1. **提高航运效率**：通过预测船舶的轨迹，航运公司可以优化运输路线，减少燃料消耗。
2. **增强安全性**：实时的轨迹预
文章目录内容介绍曲线描述AbstractDescriptionLineDescription(AbstractDescription)ArcDescription(AbstractDescription)ClothoidDescription(AbstractDescription)SimpleCutInDescription(AbstractDescription)PauseDescripti
# 轨迹跟踪控制：Python 实现
## 引言
轨迹跟踪控制是自动化与机器人技术中的一个重要课题，其目标是使移动体（如机器人、无人机等）沿着预先定义的路径移动。通过实现轨迹跟踪控制，移动体不仅能够提高效率，还能有效避免障碍物，实现自主导航。在本文中，我们将探讨轨迹跟踪控制的基本概念，并使用 Python 进行简单的实现示例。
## 基本概念
轨迹跟踪控制的主要任务是确保移动体能够跟随一个
# Python OpenCV 轨迹跟踪入门指南
## 1. 引言
轨迹跟踪是一种计算机视觉任务，旨在追踪一个或多个对象在视频中的运动。使用 Python 和 OpenCV，我们可以快速有效地实现这一功能。本文将为新手开发者详细介绍如何实现轨迹跟踪的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 2. 流程概述
在进行轨迹跟踪之前，我们需要了解整个流程。以下是实现轨迹跟踪的步骤：
```merm
原创
2024-09-04 03:47:58
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有了之前的三篇知识基础，这一篇主要是工程实践。无人车辆在惯性坐标系中，车辆必须从一个给定的初始状态出发，然后通过某种控制器控制车辆尽量按照规划好的轨迹行驶。如下图所示： 如图中所示，期望轨迹是一条几何曲线，自变量是时间的函数。 为了进一步深入研究，做出了以下假设：环境感知部分无问题，规划出的路径为可行驶区域定位部分可以精确获得车辆的位置信息，包括车辆后轴中点的坐标信息，偏航角可以获取到车辆底层信息
# 行人轨迹跟踪：如何使用 Python 实现
行人轨迹跟踪是计算机视觉领域中的一个重要研究课题，特别是在智能监控、交通分析和人流监测等应用场景中。通过使用 Python 和 OpenCV 等库，我们可以实现对视频中行人的轨迹跟踪。本文将通过一段简单的代码示例来介绍这一过程，同时利用数据可视化工具展示一些常见的分析结果。
## 什么是行人轨迹跟踪？
行人轨迹跟踪是指在视频序列中识别并跟踪行人
差速移动机器人轨迹跟踪控制方法及实现一、引言二·、基础准备1.去除GPS数据中的坏点2.经纬度与平面坐标系转换3.差速移动机器人数学建模三、基于PID的差分移动机器人轨迹跟踪方法1、控制律设计2、航向角PID控制器设计3、距离PID控制器设计四、基于PurePursuit算法的差分移动机器人轨迹跟踪方法1. PurePursuit算法基础2.控制律设计3．基于两轮差速模型的PurePursuit
一、方案背景 近年来，随着江河运输行业的发展和转型，船舶逐渐向大型化、智能化以及高速化的方向发展。对于整个航运业而言，愈加复杂的环境，包括自然环境以及各类突发人为事件，使得人们意识到与船舶建立良好的通信以及对船舶动态监控的重要性。北斗导航定位系统可实时对船舶定位导航，调度管理中心可实时监控船舶行进的位置、速度、方向等信息，并在电子地图上显示船舶实时行进轨迹，对于船舶可以实时了解当前所处的位置以及按
# 教你如何实现“MySQL 船舶轨迹导出 GeoJSON”
## 一、概述
在本篇文章中，我们将讨论如何从 MySQL 数据库中提取船舶轨迹数据并将其导出为 GeoJSON 格式。GeoJSON 是一种格式，用于将地理数据和属性数据打包在一起，使其可用于地图应用。我们将进行一步一步的说明，并提供必要的代码示例。
## 二、流程概述
以下是整个流程的高层步骤：
| 步骤 | 描述 |
|
原创
2024-10-08 03:28:58
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中国在册船舶信息数据一、数据简介 船舶业是我国国民经济的重要组成部分，它不仅为海洋资源开发提供了装备，也为世界贸易提供了必备的基础设施。2021年1到4月，全球大型集装箱船订单量为636.1万修正总吨（CGT），中国的市场占有率约占50%。海运业是中国参与国际分工，形成国际竞争优势的重要组成部分。较其他运输方式不同，海运业具有运量大、运距长、成本低和低碳环保等优点，是国际贸易中最主要的运输方式。
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2024-08-22 10:11:08
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在当今交通管理和智能驾驶领域，车辆轨迹跟踪控制成为了关键技术之一。通过精准控制车辆的运动路径，不仅可以提高驾驶安全性，还能优化交通流量。在这一博文中，我将详细阐述如何利用Python实现车辆轨迹跟踪控制的过程，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展等方面。
首先，值得注意的是，车辆轨迹跟踪问题可以用以下模型来描述其影响：
\[
\text{最优路径} = \text{目
前言 通过阅读相关文献及测试，找到了一种基于多模板匹配的改进方法，可以对遥感视频卫星中的移动目标进行探测，并绘制其轨迹。根据实验结果发现，可以比较有效的对运动目标进行跟踪。一、原理 核心思想比较简单。即通过不同旋转角度的模板同时匹配，在多个结果中，找到相似度最大的结果，即认为匹配成功。 在视频的某一帧将这些模板分别进行匹配，即可获得较为准确的结果。 某一帧的物体搜索窗口如上图所示
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2023-11-06 14:49:06
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针对图像生成任务，GAN模型主要包括生成器(generative model，G)和判别器(discriminative model，D)两部分。GAN模型的优势是不需要先验知识而使用一种噪声分布直接进行采样，逐渐完全逼近真实数据。但是由于缺乏先验信息，会产生不可控的训练结果，因此研究人员提出引入条件变量的CGAN模型。基于CGAN模型，以输入图像作为条件变量，提出了Image-to-
