定位误差

导读 地图软件现在已成为人们出行必备的重要辅助工具。为了实现准确的导航，首先必须准确确定人或车的当前位置。因此，定位技术就是实现导航功能的基石。 本文较系统的介绍了手机、车机导航定位中使用的关键技术，以及高德地图在这些关键技术中的进展。最后，讨论了在传统导航向自动驾驶的演进过程中，定位技术的演进路径。 1.导航定位框架 导航定位的核心业务目标是为导航服务提供连续可靠的定位依据，包括：当前在哪条路上，是否偏离路线，距离下一个路口有多远，等等。 为实现这一目标，首先需要接收定位信号输入。最常见的定位信号是GPS，其可以提供全域米级精度（5~10m）的位置信息。在此基础上，大部分手机同时配置了惯性传感器（陀螺仪、加速度计）和磁力计，还有部分手机配置了气压计，可以感知高程方向的位置变化。 对于车机，通过CAN总线获取的车速脉冲、方向盘转角等信息是另一类重要的定位输入。基于上述定位信号，应用姿态融合、航位推算等算法，计算出连续可靠的位置和姿态。再依据地图数据将人/车的实际位置与地图道路关联，实时判断当前是否已经偏离导航路线，或更新当前在导航路线中的相对位置。 图1 导航定位框架 在上述定位框架中，针对不同端的形态（手机/车机），输入定位信号的配置不同，使用的定位技术及覆盖的定位场景也不同。 对于手机，存在步行、骑行、驾车等多种使用场景，需要对用户行为进行识别。在步行场景下，由于速度较低

移动定位之技术选择 移动定位业务若想获得成功，定位服务必须能够为用户提供出色价值和令其满意的卓越性能，同时还需要满足运营商对于部署和成本的要求。 目前，业界对于技术划分方式及其选择有着不同的取向，在这里列举两种主流观点。 混合定位是趋势，gpsOne更胜一筹 ■ 刘新华 目前各种关于实现移动定位技术的方案按性能和技术演进可以划分为四大类：基于移动终端GPS的技术方案、基于移动网络的技术方案、无线辅助型GPS解决方案和混合型解决方案。 基于移动终端GPS的定位是借助于每12小时环绕地球一次的24颗GPS（全球定位系统）卫星体系来实现的。但是单纯的GPS解决方案在诸如室内或市区主要楼群间等卫星信号接收不好的地区其性能和可用性都表现出急剧的下降；其定位速度也相对较慢，在实施部署上也较昂贵。尽管最近在GPS技术上取得了改进，但是这些问题仍然影响着GPS解决方案的成本、可用性等。 基于移动网络的解决方案依赖于从移动台（MS）到多个基站（BS）的信号转发，其中主要的标准化技术包括小区ID、E－OTD和TOA或TDOA(OTDOA)等定位技术。 小区ID技术是根据移动台所处的小区ID号来确定用户的位置。其好处是无需对手机和网络进行修改，可以适用于任何空中接口的网络中；而且响应速度很快，通常首次定位只需一秒钟；缺点是定位较粗。 E－OTD，即增强观测时差技术，是通过放置位置接收器或参考点实现定位的

最近有网友在问，手机上的GPS、北斗定位是一个怎么样的原理，为什么地面上这么多设备只靠天上二十来个卫星就能实现准确定位，这么多定位请求能处理得完吗？这就涉及到全球卫星定位的原理啦，今天超能课堂就为大家讲一讲其中的奥妙。 网站劫持检测 1、检测网站是否被劫持 2、域名是否被墙 3、DNS污染检测 4、网站打开速度检测 5、网站是否被黑、被入侵、被改标题、被挂黑链 【深度检测】 1、可以检测多层js劫持、图片劫持、FLASH劫持、地区电信劫持、DNS劫持、域名被墙、DNS污染 2、可以获取严重占用加载时间的JS或者图片、css等html所用文件 3、不支持搜索引擎快照劫持检测 最长等待时间为10分钟。 此项选择考虑方向为：各大电信商链接检测网站速度有快慢。 最近有网友在问，手机上的GPS、北斗定位是一个怎么样的原理，为什么地面上这么多设备只靠天上二十来个卫星就能实现准确定位，这么多定位请求能处理得完吗？这就涉及到全球卫星定位的原理啦，今天 超能课堂 就为大家讲一讲其中的奥妙。 目前在天上运行的全球卫星定位系统有很多个，例如最早美国人发明的GPS，中国的北斗、欧盟的伽利略、俄罗斯的格洛纳斯、日本的准天顶，它们都是目前可以商用的全球卫星定位系统。尽管它们提供的功能可能有所差别，比如中国北斗卫星系统提供了短信服务，但在卫星定位上，它们的本质原理都是共通的。 首先现在的 全球卫星其实都是无源

1.引言： 机器人的研究越来越多的得到关注和投入，随着计算机技术和人工智能的发展，智能自主移动机器人成为机器人领域的一个重要研究方向和研究热点。移动机器人的定位和地图创建是自主移动机器人领域的热点研究问题。对于已知环境中的机器人自主定位和已知机器人位置的地图创建已经有了一些实用的解决方法。然而在很多环境中机器人不能利用全局定位系统进行定位，而且事先获取机器人工作环境的地图很困难，甚至是不可能的。这时机器人需要在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图,同时利用地图进行自主定位和导航。这就是移动机器人的同时定位与地图创建(SLAM) 问题，最先是由SmithSelf 和Cheeseman在1988年提出来的，被认为是实现真正全自主移动机器人的关键。 SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。 在SLAM中，机器人利用自身携带的传感器识别未知环境中的特征标志，然后根据机器人与特征标志之间的相对位置和里程计的读数估计机器人和特征标志的全局坐标。这种在线的定位与地图创建需要保持机器人与特征标志之间的详细信息。近几年来，SLAM的研究取得了很大的进展，并已应用于各种不同的环境，如：室内环境、水下、室外环境。 2.SLAM的关键性问题 2.1地图的表示方式 目前各国研究者已经提出了多种表示法

ORB-SLAM2:一种开源的VSLAM方案 泡泡机器人 泡泡机器人SLAM 2017-07-03 泡泡机器人翻译作品 原文：ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras 作者： Raúl Mur-Artal and Juan D. Tardós 翻译：韩昊旻 审核：郑卓祺 编辑：徐武民 周平 欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权 摘要 ORB-SLAM2是基于单目，双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案。它能够实现地图重用，回环检测和重新定位的功能。无论是在室内的小型手持设备，还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车，ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作。ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化（BA）的方式，这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估。此外，ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式，该模式能够在允许零点漂移的条件下，利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特征点。 我们用29个广泛使用的公共数据测试的结果显示，在大多数情况下，本文方案比此前方案精度更高，此外，我们开源了ORB-SLAM2源代码，不仅仅是为了整个SLAM领域，同时也希望能够为其他领域研究者提供一套SLAM的解决方案。 I

UWB定位系列专题： UWB定位: 第一篇 . 简介 UWB定位: 第二篇 . 原理 UWB定位: 第三篇 . 市场分析 UWB定位: 第四篇 . Apple Iphone11 U1芯片 & Apple UWB专利 UWB定位: 第二篇 . 原理 定位方案 接收信号强度指示(RSSI) 飞行时间(TOF) / 到达时间(TOA) 双向测距(TWR) 多边定位算法 到达时差(TDOA) TDOA定位算法 到达角度AOA / 到达相差PDOA AOA定位算法 总结 定位方案 接收信号强度指示(RSSI) RSSI(Receive Signal Strength Indicator)通过测量无线信号在接收端的功率大小并根据无线信号的Friis传输模型计算出收发端之间的距离， P r [ d B m ] = P t [ d B m ] + G t [ d B ] + G r [ d B ] − L [ d B ] − 20 log ⁡ 10 ( 4 π d / λ ) ⇓ d = λ 4 π 1 0 ( P t − P r + G t + G r − L ) / 20 \begin{gathered} P_r[dBm] = P_t[dBm] + G_t[dB] + G_r[dB] - L[dB] - 20\log_{10}(4\pi d/\lambda) \\ \Downarrow \\