一、基本原理 毫米波雷达检测的通常是点目标，没有长宽和航向信息，但可以通过历史轨迹和运动速度估计。二、历史轨迹估计航向角 如下图记录雷达目标的历史轨迹，则通过直线拟合可以估计航向角。 很明显，轨迹越长，估计的结果越准确；每次目标的位置越精
Netty实战无论是想要学习Spring 5 、Spark、Cassandra等这样的系统，还是通过学习Netty来构建自己的基于Java的高性能网络框架，或者是更加具体的高性能Web或者游戏服务器等，本书都将是你的超强拍档。本书共分为4个部分：第一部分详细地介绍Netty的相关概念以及核心组件第二部分介绍自定义协议经常用到的编解码器第三部分介绍Netty对于应用层高级协议的支持，会覆盖常见的协议
本文描述了一种简单的循迹行驶方案，并通过Matlab simulink实现，实车测试通过。运动轨迹规划的工作的一部分就是循迹，本文的模型只披露了循迹部分的算法，对于轨迹规划的算法进行了屏蔽。对这部分模块的输入，选择了已经提前录制好的地图地理数据作为参考线轨迹（reference line）.接下来看一下总的结构： 有点复杂，接下来每个部分分别解释： 提前录制好车辆轨迹的经纬度坐标和对应的每个点的地
# 航迹匹配模型Java实现指南
航迹匹配是导航系统中的重要组成部分，能够根据获取的实时轨迹数据与先前记录的轨迹进行比对，以提高定位的准确性。本文将指导初学者如何在Java中实现航迹匹配模型。
## 流程概述
在实现航迹匹配模型之前，我们需要明确整个开发流程。以下是基本步骤的表格：
| 步骤 | 描述 |
|---------
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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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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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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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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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
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。
# 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 |
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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
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
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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本文为英国南安普顿大学（作者：Walton Pereira Coutinho）的博士论文，共132页。近年来，利用无人机（UAV）进行数据采集和测量得到了广泛的应用。通常，无人机的使用可以降低成本并改进其他性能标准。学术界已经认识到公司和组织对在其运营中采用无人机的兴趣。然而，由于无人机飞行动力学的限制常常被忽略。在无人机的航路问题中，寻找可行的航路是一项复杂的任务，但必须保证航路的可行性。本文
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2023-09-04 12:39:24
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基于python代码的3D地图可视化，供大家参考，具体内容如下介绍使用Python对地图进行3D可视化。以地图为地图，可以在三维空间对轨迹、点进行可视化。库我们使用了多个库：1.gdal；主要是用于读取地图信息，这个库在GIS中很常用，使用C++代码编写的，如果安装不了需要在pypi里面找一下对应的资源。2.opencv；很常用的图像处理库。3.matplotlib；常用的可视化库结果废话不多说直
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2023-07-02 22:58:16
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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
一、无人机三维航迹规划三维航迹规划是无人机在执行任务过程中的非常关键的环节，三维航迹规划的主要目的是在满足任务需求和自主飞行约束的基础上，计算出发点和目标点之间的最佳航路。
无人机路径
MATLAB无人机
无人机路径规划
无人机路径规划MATLAB 1.1路径最短约束无人机航迹规划的首要目标是寻找起飞点和目标点之间最短路程的飞行路径方案。一般地，记无人机的飞行路径点为
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2023-12-14 06:48:02
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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
