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测量两个点之间的GPS距离而不需要使用几乎任何数学方法?(完全不需要准确性)

测量两个点之间的GPS距离而不需要使用几乎任何数学方法可以通过以下步骤实现:

  1. 使用GPS设备获取两个点的经纬度坐标。GPS设备可以是智能手机、车载导航仪或专业的GPS接收器。
  2. 将获取到的经纬度坐标转换为直角坐标系(如平面直角坐标系或UTM坐标系)。这可以通过使用相应的坐标转换算法或在线坐标转换工具来完成。
  3. 使用直角坐标系中的两点间距离公式计算两个点之间的距离。直角坐标系中的两点间距离公式可以是欧几里得距离公式或曼哈顿距离公式。
  4. 根据需要,将距离转换为适当的单位,如米、千米或英里。

需要注意的是,由于不需要准确性,可以简化计算过程,例如直接使用经纬度坐标计算距离,而不进行坐标转换。此外,由于不需要提及特定的云计算品牌商,可以使用任何适合的GPS设备和坐标转换工具。

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你听过无人驾驶,但你了解无人驾驶算法吗?

IMU准确度随着时间降低,因此在长时间距离内并不能保证位置更新准确性;但是,它有着GPS所欠缺实时性,IMU更新频率可以达到200Hz或者更高。...定位 GPS以较低更新频率提供相对准确位置信息,IMU则以较高更新频率提供准确性偏低位置信息。我们可以使用卡尔曼滤波整合两类数据各自优势,合并提供准确且实时位置信息更新。...基于立体视觉测距流程图 简化来说,基于视觉定位由三个基本步骤组成:① 通过对立体图像三角剖分,首先获得视差图用以计算每个深度信息;② 通过匹配连续立体图像帧之间显著特征,可以通过不同帧之间特征建立相关性...,并由此估计这两帧之间运动情况;③ 通过比较捕捉到显著特征和已知地图上计算车辆的当前位置。...路径规划中采取一个方法是使用完全确定模型,它搜索所有可能路径并利用代价函数方式确定最佳路径。然后,完全确定模型对计算性能有着非常高要求,因此很难在导航过程中达到实时效果。

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ICRA 2021| 聚焦距离Camera-IMU-UWB融合定位方法

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距离-视觉-惯性里程计:无激励尺度可观测性(ICRA2021)

我们主要贡献是: 一个距离测量模型,可防止 VIO 标度漂移并适应任何场景结构;线性化距离- VIO 可观测性分析,显示尺度在没有激励情况下是可观测;在真实数据集上进行户外演示;使用全状态真值进行室内案例分析...但是它们通过惯性和视觉状态 [9] 之间互相关提高了准确性,并且即使在没有或很少跟踪图像基元时也能传播状态鲁棒性。...[16]-[17][18] 为非线性系统证明了这一[19],[20]证明了线性化系统并提高了其一致性。这些不可观察量意味着 VIO 位置和航向估计在任何有噪声条件下都会发生漂移。...异常特征在两个级别检测:首先在图像级别使用 RANSAC [35],然后在过滤器级别使用 Mahalanobis 距离测试。...未来扩展包括增加场景上 LRF 撞击周围视觉特征密度,以进一步提高准确性。我们还研究了使用磁力计和太阳传感器来解决下一个主要不可观察方向:关于重力矢量方向。

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当我们被高楼、山脉环绕,或位于峡谷内时,GPS 精度可能会更差,只有10米或50米(见图2)。 由于我们无法完全信任 GPS,因此我们必须找到另一种方法来更准确地确定车辆在地图上位置。...我们要在地球表面上进行三维定位,使用是传送地标与我们之间距离卫星,不是我们可以看到地标,这就是 GPS 工作原理,那么,我们需要几颗卫星才能确切知道自己位置?...起初 GPS 只是用于军事导航,但现在任何人都可以使用 GPS 接收器,从 GPS 卫星收集信号并使用该系统。 GPS 由三部分组成: 卫星。...GPS 接收器实际上并不直接探测你与卫星之间距离。它首先测量信号飞行时间,即信号从卫星传播到你 GPS 接收器需要多长时间,然后通过将光速乘以这个飞行时间来计算卫星距离。...惯性导航 假设一辆车正以恒定速度直线行驶,已知汽车初始位置、速度及行驶时长,我们可以算出汽车的当前位置。再进一步,我们可以使用加速度、初始速度和初始位置计算汽车在任何时间车速和位置。

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主要贡献 为了将GPS测量与VWO系统位置输出相关联,有必要计算或估计这两个参考系空间转换,本文中将其称为外参,在这项研究中,我们提出了一种基于滤波器紧耦合GPS-VWO系统,通过在线空间校准充分利用这些传感器信息...这项工作贡献总结如下: 据我们所知,这是首次提出使用基于滤波器紧耦合GPS-VWO系统来最优融合相机、轮式编码器和GPS测量GPS坐标系和VWO坐标系之间外参在线校准。...(b)两个差动轮(左右)速度之间关系。 图2:不同参数化方法旋转外参校准结果 图3:使用不同方法距离误差比较,初始偏航误差分别为70.0°和120.0°。...图4:顶部:EVθ − EVθ0 随时间收敛。底部:实际世界GPS位置协方差在三个方向上示例。x和y方向上值相近。 图5:使用不同方法比较对齐轨迹。 图6:随时间推移距离误差。...在多个大规模城市驾驶数据集上实际实验结果表明,GPS和VWO融合提供了比单独使用GPS更高定位精度,旋转外参在线校准进一步提高了估计器定位精度

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ICRA 2021| 具有在线校准功能高效多传感器辅助惯性导航系统

与视觉测量不同,在不同 LiDAR 扫描之间找到关联很困难,因为可能没有激光点击中完全相同物理位置。...Suhr 等 [10] 基于粒子滤波融合了 IMU、相机、GPS、车轮以及符号道路标记图, Meng 等 [11] 在UKF 框架下融合了 IMU、GPS距离测量仪器 (DMI) 和 LiDAR。...由于传感器异步性,GPS 测量时间与clones时间不完全匹配,因此我们使用两个边界 IMU 位姿线性插值 [32] 来计算 GPS 测量时间 IMU 位姿。 E....IV 高效激光雷达测量系统更新 使用 LiDAR 测量两个主要困难:实时处理和数据关联。由于 3D LiDAR 传感器提供大量数据点,因此几乎不可能实时跟踪所有点。...与相机测量不同,找到不同扫描之间对应非常具有挑战性,因为这些通常不代表相同物理位置。

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Self-Driving干货铺2:卡尔曼滤波

当然,机器人对自己运动是一无所知:它可能受到风吹影响,轮子方向偏了一,或者遇到不平地面翻倒。所以,轮子转过长度并不能精确表示机器人实际行走距离,预测也不是很完美。...GPS 传感器告诉了我们一些状态信息,我们预测告诉了我们机器人会怎样运动,但都只是间接,并且伴随着一些不确定和不准确性。...但是,如果使用所有对我们可用信息,我们能得到一个比任何依据自身估计更好结果吗?回答当然是YES,这就是卡尔曼滤波用处。...对于任何可能读数 (z1, z2) ,有两种情况:(1)传感器测量值;(2)由前一状态得到预测值。如果我们想知道这两种情况都可能发生概率,将这两个高斯分布相乘就可以了。...我们可以用这些公式对任何线性系统建立精确模型,对于非线性系统来说,我们使用扩展卡尔曼滤波,区别在于EKF多了一个把预测和测量部分进行线性化过程。

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GPS 工作原理

简单来说,就是通过在不同位置测量卫星和接收器之间距离,从而确定接收器位置。 GPS系统由一组在地球轨道上均匀分布卫星组成。...a、如果只有一颗卫星测出来距离做参考,则所在位置可以是红圈内任意一; b、如果有两颗卫星所测出距离做参数,则在所在位置可以是红、蓝两个圈上相交其中一,可以是P,或是X; c、一旦有齐三颗卫星所测出来距离做参数时...,大家就可看出如何可锁定所在位置P了 卫星与待测直接距离计算方法 伪距测量原理 卫星测距实施是“到达时间差”(时延)概念:利用每一颗GPS卫星精确位置和连续发送星上原子钟生成导航信息获得从卫星至接收机到达时间差...载波相位测量 通过测量GPS卫星发射原始载波相位到待测设备接收载波相位之差,得到载波传输距离。和测试伪距原理一样计算待测和卫星之间距离,利用多个方程式计算待测XYZ坐标。...接收机位置解析原理 测量出已知位置卫星到用户接收机之间距离,然后综合多颗卫星数据就可知道接收机具体位置。

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云精度和密度增强 激光雷达和摄影测量航空数据集地理配准可以通过GPS-RTK或GPS-PPK在相同坐标系中完成。...迭代最近 (ICP) 算法有助于缩短源激光雷达云与摄影测量最近之间距离,从而实现更高精度。 ICP方法主要优点是直接使用测量数据,因为不需要插值或其他数据修改。...它试图通过最小化相应点对平均距离来找到两个之间最佳变换。 按照 ICP 算法,基于激光雷达和 SfM 云被合并到一个融合云文件中(图 1)。...云颜色增强 中性密度滤光片因其不影响通过它们颜色得名。使用 ND 灰度滤镜可以将光线减少一个、两个、三个或更多光圈,从而允许较慢快门速度(Bryan 2004)。...结论 研究人员测试了无人机生成激光雷达和摄影测量云,以评估云质量增强。ICP用于将两个云合并为一个映射帧,以提高摄影测量准确性,并为激光雷达云增加更多密度。

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