目录一、引言二、多站航迹相关算法（Multi-Station(Sensor) Track Correlation）2.1 加权与修正航迹相关算法2.2 序贯航迹相关算法2.3 统计双门限航迹相关算法2.4 最近邻域航迹相关算法（Nearest Neighbor，NN）2.5 K近邻域（K-Nearest Neighbor，K-NN）与修正的K近邻域航迹相关算法（Modified K-Nearest
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2024-01-16 21:18:58
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做机器人底层程序的时候，经常用到航迹推演（Odometry），无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计，另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中，是在假设已知机器人前进线速度和角速度的情况下，对机器人航迹推演的位姿进行推导了，然而缺少如何通过左右轮速度得到、，因此本文将补上这个空缺。
自动驾驶中kalman滤波随处可见，这中间不可避免的要知道预测模型，而预测模型很大程度上依赖于本车姿态变化的推算，俗称航迹推算，尤其在控制中，pid调节也是以此为基础。 之前的文章有零散的讨论过这方面的内容总结：惯性导航原理 激光点云配准 基于视觉的自定位 &
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2024-08-14 08:38:47
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# 多航迹数据关联及融合
## 引言
在航空、航海和机器人的领域，数据的关联和融合变得越来越重要。尤其是多航迹数据（例如来自多个传感器或多个对象），它们的处理不仅可以提升精确度，还能为后续决策提供支持。本文将重点介绍如何使用Python进行多航迹数据的关联和融合，并讨论其相关的基本概念及代码示例。
## 数据关联与融合的基本概念
数据关联（Data Association）是指在多源数据中
多源融合导航 学习进程~多源融合导航是一个具有多传感器的导航系统，通过不同传感器之间的数据融合、优缺点互补，以实现更高精度导航效果的一种导航方法。 导航中常用的传感器包括：惯性测量单元imu、视觉传感器（单目、双目相机）、激光雷达等等··· 常用的单一导航方法包括：GPS导航、惯性导航、视觉导航等等···在上一阶段的学习中，主要针对单目视觉与imu融合的组合导航方式进行了学习研究。下表罗列了单目s
1 引 言航迹融合处于信息融合系统[1]JDL/DFS五级功能模型的第二级, 属于探测目标的位置级融
原创
2022-07-10 00:13:12
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今日获取一批雪龙号航迹点数据表，其中包含时间（UTC）、经纬度坐标值、航速、角度值，需转换成线状航迹图。原始数据为csv结构数据表格，结构如下图： 处理目标：将航迹点连接成航线，并赋予航次信息属性，多批航次的航
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2023-12-21 13:40:40
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在机场使用的空管系统中，飞机的速度矢量线差不多是这样的： 模拟飞机飞行时的速度矢量线，这里就大概做个类似效果：什么叫速度矢量线呢，个人理解就是根据飞机当前速度和航向预测它在未来一段时间内的飞机轨迹，以此来监测飞机是否偏离。如何运行代码已经在上一篇博客《动态加载JSON数据模拟航迹线》讲过了。在这个模拟DEMO中，主要存在四个图层，分别为地图底图、航迹线图层、速度矢量线图层、飞
USRP是数款流行的SDR硬件中功能和应用都相对成熟的一款产品，从WIFI协议、ZigBee协议、RFID协议、GSM通信系统、LTE 4G通信系统到飞机通信、通信USRP都能很好的进行支持。软件开发工程师可以用它开发应用，安全工程师则用它来测试、研究相关的无线通信协议。很大一部分玩过电视棒的小伙伴都使用过电视棒+dump1090的方案实现过追踪飞机飞行轨迹这一功能。之所以能够很容易的跟踪飞机
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2023-11-08 21:45:52
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# Python 地球航迹：探寻轨迹绘制的奥秘
在当今世界，数据可视化技术已越来越受到重视，尤其是在地理信息系统（GIS）领域。本文将通过Python来探索地球上的航迹绘制，使用一些常用的库，并结合代码示例和图形化工具来帮助大家更好地理解这一过程。
## 一、Python及其地理库概述
Python作为一种多功能的编程语言，拥有丰富的库和工具，能够帮助我们进行数据处理和可视化。在地理信息领域
原创
2024-09-07 04:27:49
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# 航迹压缩 Python 实现指南
航迹压缩是对飞行、航行轨迹数据进行优化和精简的过程。简单来说，就是将一系列的轨迹点进行简化，以减少存储需求和提高计算效率。本文将详细介绍通过 Python 实现航迹压缩的步骤和代码示例。
## 实现流程
以下是航迹压缩的基本流程，我们可以将其分为五个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|
试题描述 Farmer John 正在一个新的销售区域对他的牛奶销售方案进行调查。他想把牛奶送到 T （1≤T≤2.5×10^4）个城镇 ，编号为 1 到 T。这些城镇之间通过 R 条道路（编号为 1 到 R）和 P 条航线（编号为 1 到 P）连接。每条道路 i 或者航线 i 连接城镇 Ai到 Bi，花费为 Ci。 对于道路，0≤Ci
在现代航空业中，飞机航迹预测的准确性至关重要。本篇博文将详细介绍如何利用 Python 实现飞机航迹预测，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用等方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的准备。以下是所需的依赖包。
### 前置依赖安装
首先，确保安装了 Python 和相关库。可以通过以下命令安装所需库：
```bash
pip install n
在进行弹道航迹仿真时，Python 被广泛应用于各种物理模拟和验证环节。弹道学不仅涉及物理学和数学，还包括方法论和程序开发。因此，在解决“弹道航迹仿真 Python”问题时，我们将从多个方面探讨相关内容。
首先，了解弹道航迹仿真的协议背景是十分关键的。弹道航迹仿真的发展历程与现代导弹设计的变迁密不可分。自20世纪初以来，随着计算机科学的进步，尤其是1970年代以后，弹道仿真逐渐采用了计算机模拟技
我们能够看到的这四盏灯叫PAPI灯（抱歉，不要问我中文应该怎么写，毕竟写作“啪皮”不太好看），是Precision Approach Path Indicator（精密进近航道指示器）的缩写。如果把这些灯写作“精密进近航道指示器”简直太费纸，所以我们就直接使用官方通用用语啦，就叫“PAPI灯”。我们先来说说它的用处，PAPI灯是一种用于指引飞行员保持在正确下滑道上的视觉辅助工具，由四个高亮度灯泡组
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2024-07-16 15:11:28
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在上一回中说了五行代码找图中滑块验证的缺口位置《python五行代码解决滑块验证的缺口距离识别，破解滑块验证》，本章讲轨迹相关的问题。滑块验证核心是后台验证轨迹参数，效验轨迹取点的分布，正常情况是如下图的离散分布image如果横坐标x是时间、纵坐标y是位移，那么每个点的切线就是加速度，会发现这样的一个规律，加速度由小变大，再又大变小，这是最主要的特征之一。速度的变化率如下：image对速度而言肯定
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2024-07-26 08:53:11
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✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-08-17 15:45:26
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多传感器融合定位八-惯性导航解算及误差分析其二3. 惯性导航解算3.1 惯性导航解算概述3.2 姿态更新3.2.1 基于旋转矩阵的姿态更新3.2.2 基于四元数的姿态更新3.3 速度更新3.4 位置更新3.5 惯性导航解算总结3.5.1 姿态解算3.5.2 速度解算3.5.3 位置解算4. 惯性导航误差分析4.1 误差方程推导方法4.2 姿态误差方程4.3 速度误差方程4.4 位置误差方程4.5
PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算算法是利用加速度计、磁力计、陀螺仪等多种传感器数据进行处理。对行人行走的步数、步长、方向进行测量和统计，推算出步行者行走轨迹，和位置等信息。 作者本身不是搞PDR (Pedestrian Dead Reckoning)行人航位推算这个方向了，最近有门课了解了一些知识，做了个小的课程作业，这里分享给大家，进行讨论。基本思路行人
# 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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