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近日热点，南宁UWB定位算法方案(2023更新成功)(今日/报价)， 对于定位算法而言, 质心指的是节点横、纵坐标的平均值.质心定位算法的定位精度取决于锚节点的大小和分布密度[18], 其原理如图 7所示.图 7 质心定位算法原理图已知与目标节点相邻的锚节点的位置, 可求得目标节点的坐标为
优缺点: 此算法原理较为简单, 定位误差较小, 应用较为广泛; 但对于普通设备而言, 角度以及距离的信息很难获取.多边定位[16]的典型特征是多次测量方程的个数大于变量的个数, 其主要利用小乘(least squares, LS)[17]算法进行求解. 如图 6所示, 已知锚节点的位置以及锚节点到目标节点的距离, 利用毕达哥拉斯定理可得图 6 多边定位原理图利用LS算法求解可得目标节点的位置为优缺点: 相比于边定位引入了较多的锚节点, 且节点越多定位越准确; 但是实际定位场景会存在没有足够多锚节点的情况, 所以仍然会存在误差.
近日热点，南宁UWB定位算法方案(2023更新成功)(今日/报价)， 在室内环境中，基于GNSS信号[11]、第3方开源地图[12]等辅助信号源定位方案效果不佳，全局初始定位的挑战性更大。为简化定位算法，一些方法采用视觉标志[13-14]、QR码[15]、Wi-Fi信号[16]、天花板[17]等人工辅助外源信号方案来进行定位，但是视觉标志方案易受到场景中移动目标遮挡影响，Wi-Fi定位通常无法解决朝向等问题。一些方法根据场景中存在的部分几何特征如线特征[18-19]、角点[20-21]、平面[22-23]、停车场特殊结构[24]等实现定位，但这些方法当场景纹理特征较弱时定位效果欠佳。一些方法利用特殊环境条件如磁场[25]、门牌号[26]等实现定位，但是对于场景有着严格要求，方法适用性有待提高。一些研究[27-28]中采用蒙特卡洛结合神经网络的方法可在全局范围内搜索出优全局位姿，但在这种方法中一定程度上受限于模型训练效果，并需要数据清洗工作，前期工作量较大。部分多传感器融合方案如相机与LiDAR[29]、IMU与LiDAR[30]等，虽然能增加数据丰富度，但多源数据的融合增加了算法挑战性。
图 1 航迹推算定位原理图优缺点: 此算法不需要借助外部设备即可实现定位, 采集的数据较为自主且; 但在推算的过程中会受到累加误差的影响, 故常用于短距离定位.指纹识别定位算法[11-13]主要由离线阶段和在线阶段两部分构成.在离线阶段, 用小网格划分待定位区域, 得到交点并记录其坐标, 对在交点处接收到的无线电信号提取特征(常用接收信号强度(received signal strength, RSS)), 利用交点的坐标和相应的特征构成的信息链建成指纹数据库; 在线阶段, 通过匹配算法对比实际信息提取的特征与指纹数据库中的参数实现定位, 具体的流程如图 2所示.
近日热点，南宁UWB定位算法方案(2023更新成功)(今日/报价)， 视觉定位叫做vSLAM（同步定位与地图构建），即基于几何图像原理，通过摄像头在不同角度的拍摄，形成场景的维建模。这种常见的应用，就是扫地机器人。如果选择采用激光雷达，成本则会居高不下；如果选择纯摄像头方案，其建模及算法要求会非常高，且定位效率偏低，目前主要用于偏工业场景，如自动小车（AGV，又叫AMR）、扫地机器人等。
试验采用RoboSense16线激光雷达如图 10(d)所示。将激光雷达一段时间内采集的点云数据保存，并进行离线全局定位初始化试验。试验中建图与定位使用同一组数据，但由于地图数据在拼接过程中采用关键帧策略，同时地图数据在处理过程中通过采样、滤波、裁剪等操作，不同于实时帧数据处理流程，因此可使用同组数据在全局范围内测试本文定位方法。试验中采用激光SLAM算法LOAM计算匹配位姿作为相对真值。LOAM具有0.55%的平移精度，0.001 3 deg/m的角度精度，是目前KITTI数据中排名前的SLAM算法。当计算位姿与相对真值误差在2 m认为初始化成功，因为在大尺度室内场景中2 m左右初始位置误差可在后续定位与建图过程中逐步降低，不影响整体自动驾驶性能。试验环境为Intel Core i7-5500U CPU @2.40 GHz 2.39 GHz和8.0 GB of RAM。
近日热点，南宁UWB定位算法方案(2023更新成功)(今日/报价)， 11月17日，OPPO未来科技大会2020终于正式揭幕，作为OPPO的年度盛事，OPPO自然也在科技大会上展出了一系列的“黑科技”产品，比如全新的OPPO X 2021卷轴屏概念机、OPPO AR Glass 2021等，还给我们带来了一款软件产品：OPPO CybeReal AR超级应用。这款OPPO CybeReal AR超级应用又是什么呢？按照OPPO给出的诠释，这款OPPO CybeReal可是一款“黑科技”应用了，是依托于OPPO云上建立的数字化物理世界模型，结合手机上的多种数据信息配合手机SLAM算法和AI识景算法进行实时运算，后打造出可以实现全时定位与场景识别的应用。单看这个软件的应用原理，似乎就挺复杂的，不过对于我们这些用户来说，更重要的肯定还是它的作用了。在大量的数据信息与算法相结合下，OPPO CybeReal 可以实现毫秒级的定位时长与厘米级的定位精度，给我们带来的直接作用，无疑就是带来全新的导航体验了。