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KML中的航点与航迹转换

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简介:
本文档介绍了在KML文件中如何将航点和航迹进行相互转换的方法和技术,适用于GIS和地理爱好者。 航点和航迹转换KML工具;坐标转换工具

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  • KML
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    本文档介绍了在KML文件中如何将航点和航迹进行相互转换的方法和技术,适用于GIS和地理爱好者。 航点和航迹转换KML工具;坐标转换工具
  • 数据跟踪_关联及间关系分析表
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    本研究探讨了点迹数据在目标跟踪中的应用,重点介绍了点迹和航迹之间的关联方法,并深入分析了不同航迹间的相互关系,为复杂环境下的多目标跟踪提供理论支持。 在目标跟踪领域,有许多基础的点迹航迹数据关联算法可以用MATLAB代码实现。这些算法对于处理雷达或其他传感器的数据至关重要,能够帮助准确地追踪移动物体的位置和运动状态。
  • _循_
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    循迹导航是一款专为用户提供精准路线规划与实时交通信息的应用程序。无论您是驾车、骑行还是步行,它都能帮助您轻松找到最佳出行方案,让旅途更加顺畅无忧。 【标题】:“循迹_循迹_”项目的核心主题是使用STM32F103ZET6微控制器实现循迹功能。这款基于ARM Cortex-M3内核的高性能微控制器广泛应用于各种嵌入式系统设计,尤其适用于对实时性和低功耗有较高要求的应用场景。 【描述】:“本程序专为stm32f103zet6单片机编写,引脚说明在代码内部。”这表明提供的压缩包文件包含了一个针对STM32F103ZET6的固件程序,实现了循迹功能。引脚说明通常会列出微控制器上各个IO口的具体用途,这对于正确配置硬件电路至关重要。开发者需要根据这些说明连接传感器、电机或其他外围设备,确保系统正常运行。 **知识点一:STM32F103ZET6微控制器** 这款32位微控制器具有72MHz的运算速度,512KB闪存和64KB SRAM存储空间,并包含了一系列外设接口如SPI、I2C、USART、CAN、USB等,以及多个定时器和ADC。它适用于各种复杂的嵌入式应用,包括循迹机器人。 **知识点二:循迹技术** 该技术使设备能够在预设路径上自动行驶。通常通过红外线、磁敏或超声波传感器来检测地面标记,然后经过算法处理传感器数据后调整车辆方向以保持在预定的行进路线上。本项目中可能使用了某种类型的传感器如红外反射传感器,用于识别地面上黑白线条或其他特定标志。 **知识点三:编程语言与开发环境** STM32系列微控制器通常采用C或C++进行编程,并且可以配合Keil uVision、STM32CubeIDE及IAR Embedded Workbench等工具链。程序内包含的引脚说明可能以注释的形式存在于代码中,指导开发者如何连接外部硬件。 **知识点四:硬件配置** 实现循迹功能时需要将STM32的GPIO引脚设置为输入或输出模式来与传感器和电机驱动器相接。例如,可以通过GPIO读取传感器信号而使用PWM(脉宽调制)控制电机动作。理解STM32的GPIO配置及中断机制对于正确连接硬件至关重要。 **知识点五:软件框架** 开发过程中可能基于HAL(Hardware Abstraction Layer)或LL(Low-Layer)库进行编程,这些库提供便捷API函数以简化底层硬件操作。程序通常包含主循环以及若干个处理传感器数据和电机控制需求的中断服务函数。 **知识点六:调试与测试** 实际应用中需通过JTAG或SWD接口等调试器检查变量状态及逐步执行代码,并在真实环境中进行系统测试,确保机器人能够准确识别路径并稳定行驶。
  • KML线工具
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    KML点转线转换工具是一款专业的地理信息技术应用软件,它能够帮助用户将分散的点状数据高效地转化为连续的线状信息,在地图编辑和数据分析中发挥重要作用。 将KML点转换为线:如果一个KML文件夹下有超过两个的点,则这些点可以合并成一条线;多个文件夹则会生成多条线。
  • Vue+Element导+标签导+路由跳.zip
    优质
    本项目为一个基于Vue框架结合Element UI组件库实现的导航系统示例,内含标签式导航和页面间动态路由跳转功能。 使用Vue结合Element UI可以实现导航、标签导航以及路由跳转等功能。关于这些功能的具体实现方法,在博客中有详细的介绍(可以在上找到相关信息)。
  • my_logic.rar_起始MATLAB性能算法_逻辑起始
    优质
    本资源提供了一个关于航迹起始问题的研究,通过MATLAB进行性能分析和算法开发。研究侧重于优化逻辑航迹起始过程中的计算效率和准确性。 航迹起始算法中的逻辑航迹起始算法源代码具有很好的起始性能。
  • GE地标KML为TAB
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    本工具用于将Google Earth地标的KML文件转换为TAB格式,便于在地理信息系统中进一步处理和分析。 在日常工作中使用Google Earth(GE)时,会遇到KML或KMZ文件的处理需求。这些格式是GE能够识别的标准地理数据格式之一。对于已经生成的KML文件,很多人可能不知道如何将其转换为Excel或其他表格形式的数据。 以下是将不同类型的KML文件转换为Excel或TAB格式的方法: 1. **点格式的KML转Excel**: 使用特定工具(如“GE地标点KML转MAPINFO,EXCEL”)打开并读取具有经纬度坐标的点数据,然后将其转换成Excel表格。 2. **多边形格式的KML转TAB**: - 首先,在Google Earth中创建一个多边形:通过点击工具栏上的“添加路径或区域”,选择绘制多边形,并为它命名。 - 保存该文件为KML格式。 接着,使用名为“KML2MIF”的转换器(一种将KML数据转成MapInfo Interchange Format的程序)处理上述生成的KML文件。这会创建一个包含*.mif和*.mid 文件的新目录。然后,在Mapinfo软件中导入这些文件,并通过表选项中的转入功能,把它们转化成TAB格式的地图图层。 以上就是将点或区域形式的数据从Google Earth导出并转换为更易于管理的表格数据的方法概述。
  • 雷达Fuzzy关联及目标分析
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    本研究探讨了基于模糊集合理论下的雷达航迹关联方法及其在目标航迹分析中的应用,旨在提高复杂环境下的目标识别与跟踪精度。 用于雷达等多传感器所跟踪目标航迹的关联。
  • 电子干扰机仿真程序
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    本研究致力于开发一款模拟航母及其搭载的电子干扰机作战轨迹的仿真软件,旨在深入探索其战术运用和优化海军舰队的战略部署。 本程序是一款航迹仿真软件,能够模拟航母、电子干扰机等多种运动实体的轨迹。该仿真生动逼真,完美地再现了航母和战斗机的航行路线。
  • KF01_hollowht5_融合算法_基于Kalman滤波滤波融合
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    本研究提出了一种基于Kalman滤波的航迹滤波与融合算法(KF01),旨在优化多传感器系统中的目标跟踪,提高航迹估计精度和稳定性。 基于卡尔曼滤波的航迹融合算法实现可以帮助进一步理解卡尔曼滤波算法。