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Fórmula de cálculo del error de posicionamiento

El error de posicionamiento es la diferencia de distancia entre la posición calculada y la posición real del objeto posicionado. La forma específica de la fórmula de error de posicionamiento variará según el sistema de posicionamiento utilizado. A continuación se presentan dos fórmulas de error de posicionamiento comunes.

1. Fórmula de error de posicionamiento GPS:

Para el error de posicionamiento GPS en aplicaciones prácticas, se puede descomponer en error horizontal, error vertical y error de tiempo según las diferentes fuentes de error. Entre ellos, el error horizontal y el error vertical se pueden describir mediante error circular y error elíptico. La fórmula de cálculo correspondiente es:

Error circular:

Donde HDOP y VDOP son diluciones de nivel de precisión. respectivamente, Coeficiente y coeficiente de dilución vertical de precisión, PDOP es el coeficiente de dilución de posición de precisión, R es el radio de la Tierra correspondiente a la unidad de error de posicionamiento.

2. Fórmula del error de posicionamiento RFID:

Para los sistemas de posicionamiento RFID, el error generalmente se describe como "radio de error de posicionamiento". Cuando la etiqueta RFID se coloca sobre una superficie plana, su error de posicionamiento se puede expresar como:

Radio de error = ((RSSI1-RSSI0)/K)?- ((RSSI2-RSSI0)/K)?

Entre ellos, RSSI0, RSSI1 y RSSI2 son las intensidades de señal de la etiqueta que se ubicará en las tres estaciones base respectivamente, y K es un valor empírico. Cabe señalar que diferentes sistemas de posicionamiento pueden utilizar diferentes fórmulas de cálculo de errores y la precisión del cálculo de errores puede verse afectada por una variedad de factores. Por lo tanto, cuando se utiliza cualquier sistema de posicionamiento, la evaluación y corrección de errores debe realizarse de acuerdo con la situación real.

Además de las fórmulas de cálculo de errores de posicionamiento GPS y RFID mencionadas anteriormente, también existen fórmulas de cálculo de errores utilizadas por otros sistemas de posicionamiento. Algunas se enumeran brevemente a continuación:

1. posicionamiento inalámbrico La intensidad de la señal del sistema se puede utilizar para calcular el error de posicionamiento utilizando la ley del coseno. Específicamente, suponiendo que las distancias entre el terminal a posicionar y las tres estaciones base son r1, r2 y r3 respectivamente, y sus intensidades de señal son P1, P2 y P3 respectivamente, el error de posicionamiento se puede expresar de la siguiente manera: p>

Rango de error = acos((r1? r2?-r3?)/(2*r1*r2))× P1 acos((r1? r3?)/(2*r1*r3)) × P1 acos ((r1? r3 ?-r2?)/(2*r1*r3)) × P1 acos((r1? r3?)/(2*r1*r2?)) r1*r3)) × P2 acos((r2 ?r3?-r1 ?)/(2*r2*r3)) × P3.

2. En el sistema de posicionamiento basado en el sistema de posicionamiento interno, el rango de error se calcula de la siguiente manera:

1. En un sistema de posicionamiento basado en una unidad de medida inercial (IMU), los valores medidos de velocidad angular y aceleración lineal deben integrarse y combinarse con la posición inicial y la información del ángulo de actitud para calcular una estimación de el puesto (posición y actitud). En este proceso, debido a la existencia del vínculo de integración, a menudo habrá errores acumulativos que aumentarán gradualmente con el tiempo. Por lo tanto, el cálculo de errores del sistema de posicionamiento IMU generalmente requiere el uso de algunos sensores o algoritmos auxiliares, como sensores geomagnéticos, algoritmos de visión, etc., para la compensación de errores.

3. En los sistemas de posicionamiento basados ​​en visión, las características de la imagen generalmente se extraen mediante la detección de límites de objetos, puntos característicos, coincidencia de plantillas y otros métodos, y se combinan con mapas conocidos o conocimientos previos para calcular estimaciones de posición. Los métodos y fórmulas específicos para el cálculo del error varían de un algoritmo a otro. Los métodos de cálculo del error más utilizados incluyen el método de mínimos cuadrados, el método de estimación de máxima verosimilitud, etc.