Advertisement

基于GPS数据的航向计算公式

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出了一种基于GPS数据精确计算航向角的方法，旨在提高导航系统的定位与定向精度。通过分析实时GPS坐标变化，优化航向计算模型，适用于智能驾驶和海洋探测等领域。 对GPS采集的数据进行计算以确定航向坐标。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于GPS数据的航向计算公式
    优质
    本研究提出了一种基于GPS数据精确计算航向角的方法，旨在提高导航系统的定位与定向精度。通过分析实时GPS坐标变化，优化航向计算模型，适用于智能驾驶和海洋探测等领域。 对GPS采集的数据进行计算以确定航向坐标。
     
  • 航向角磁强计计算公式
    优质
    航向角磁强计计算公式是指用于确定地球磁场中设备航向角度的数学表达式。通过测量地磁场在不同轴上的分量并应用特定算法，可以精确计算出物体相对于地理北极的方向。这种技术广泛应用于导航和定位系统中。 磁强计（指南针）校准之后保存参数，然后可以进行航向角计算公式。
     
  • GPS速度与航向计算
    优质
    《GPS速度与航向计算》是一篇详细介绍如何利用全球定位系统数据来精确测量物体移动速度和方向的技术文章。通过解析卫星信号，该文深入探讨了算法在航海、航空及车辆导航中的应用，为提高定位精度提供了实用指导。 两个时间点的经纬度坐标为 (lat1, lon1) 和 (lat2, lon2)。由于应用场景是在海面上，因此设定高程为 0，则这两个时间点的大地坐标分别为 (lat1, lon1, 0) 和 (lat2, lon2, 0)，其中类型 COORDBLH 的成员 B 表示纬度、L 表示经度、H 表示高程。 具体步骤如下： 1. 使用函数 cc_ecef_land2right 将坐标 (lat2, lon2, 0) 转换为空间直角坐标 (x2, y2, z2)，其中坐标系参数使用宏 DECL_CSPARA_ARRAY_ELEM 声明，宏的参数为 a=6378137、f=1.0/298.257223563 和 omgedot=7.2921151467e-5。 2. 以 (lat1, lon1) 作为基准位置，使用函数 ccrc_ecef2tccs 将空间直角坐标 (x2, y2, z2) 转换为站心坐标系下的坐标 (de, dn, du)。 3. 计算航速：航速 = sqrt(de^2 + dn^2)/(t2-t1)，其中 t2 和 t1 分别是两个时间点的时间值。 4. 真北航向计算公式为真北航向 = arctan2(de, dn)。如果结果小于 0，则在结果上加上 360 度，以确保角度范围正确。
     
  • 航空测量参数计算公式
    优质
    《航空测量参数计算公式》是一本专注于航空摄影测量领域中各类关键参数计算方法的专业书籍。书中详细阐述了从基础到高级的各种数学模型和算法，旨在帮助读者掌握精确测定地物空间信息的核心技术。 用于计算航高、航带间距、拍照间距以及地面分辨率的航测工具。
     
  • 基于ARM技术的嵌入式GPS导航系统设计
    优质
    本项目旨在开发一款基于ARM处理器的高效能嵌入式GPS导航系统，结合先进的定位技术和用户界面优化，为移动设备提供精确、实时的导航服务。 随着科技化的步伐不断加快，越来越多的人需要在紧凑的时间和地点内完成工作。城市化进程的加速也导致交通网络变得更加复杂，人们的移动需求日益频繁。 这种情况下，人们对空间信息的需求变得更为迫切，“我在哪里？”、“我该去哪里？”以及“如何去那里？”等问题成为日常生活中不可或缺的部分。因此，以嵌入式系统为基础的数码地理整合应用及其解决方案——如手持和车载GPS全球卫星导航系统应运而生，有效地满足了人们对于高效定位与导航服务的需求。 另外，在车辆导航系统的附加功能方面也呈现出持续扩张的趋势。过去车用导航设备中并未配备AM/FM收音机、DVD/VCD播放器以及CD/MP3音频装置等多媒体娱乐设施，但如今这些功能已经成为许多现代车载导航系统的重要组成部分。
     
  • 基于时间、速度和航向的AIS数据压缩算法(时间速率-速度-航向)
    优质
    本文提出了一种新颖的数据压缩方法，专门针对AIS系统中的时间、速度及航向信息进行优化。通过分析船舶运动特性，在确保导航安全的前提下显著减少数据量，提升传输效率与存储空间利用率。 本代码与我发布的文章相关。代码语言：Python；开发环境：PyCharm；实验数据：船舶AIS数据。
     
  • 惯性导航计算原理公式.pdf
    优质
    《惯性导航计算原理公式》是一份详细探讨惯性导航系统核心算法和公式的文档，涵盖姿态、速度及位置解算等内容。 惯性导航解算原理公式.pdf 这份文档详细介绍了惯性导航系统中的关键计算方法和相关数学模型。阅读该文件可以帮助理解如何利用加速度计、陀螺仪等传感器数据进行位置、姿态的精确解算，是研究惯导系统不可或缺的技术资料。
     
  • 基于Google格式数据的公交车换乘算法
    优质
    本研究提出了一种基于Google格式数据的高效公交车换乘算法，旨在优化城市公共交通系统的乘客出行路径规划问题。通过分析公交线路和站点信息，该算法能够快速计算出最优换乘方案，为用户提供便捷、高效的出行建议。 算法用于在公共交通网络中寻找最优路径 TRB[重新提交]
     
  • PDR：行人航位推算（PDR）。基于步行步数和方向的计算。
    优质
    PDR技术通过分析行走时的步伐数量与行进方向来估算位置，是一种无需外部信号的室内导航解决方案。 PDR（行人航位推算）通过记录步行步数和方向来进行定位。
     
  • 航空公司数据集_Flight#2_flight_（航空公司数据集）_
    优质
    该数据集名为“Flight#2_flight”，是航空公司的综合性数据库，包含航班信息、飞行记录及运营详情等，为研究与分析提供全面的数据支持。 各大航空公司数据集包括以下字段：会员编号（MEMBER_NO）、首次飞行日期（OFFP_DATE）、第一次飞行日期（FIRST_FLIGHT_DATE）、性别（GENDER）、常旅客等级（FFP_TIER）、工作城市（WORK_CITY）、工作省份（WORK_PROVINCE）、工作国家（WORK_COUNTRY）、年龄（AGE）、加载时间戳（LOAD_TIME）、飞行次数总计（FLIGHT_COUNT）、过去一年内累计消费金额（BP_SUM_P1Y）、前两年每年的累计消费金额分别记录为EP_SUM_YR_1和EP_SUM_YR_2、近五年各年度累积里程数分别为SUM_YR_1和SUM_YR_2、总飞行公里数（SEG_KM_SUM）、加权飞行公里数（WEIGHTED_SEG_KM）、最近一次飞行日期（LAST_FLIGHT_DATE）、平均每年飞行次数（AVG_FLIGHT_COUNT）、首次到第一次消费的时间间隔天数（BEGIN_TO_FIRST）、最后一次消费到结束的时间间隔天数（LAST_TO_END）、平均时间间隔天数（AVG_INTERVAL）、最大时间间隔天数（MAX_INTERVAL）以及过去两年的积分累计分别为ADD_POINTS_SUM_YR_1和ADD_POINTS_SUM_YR_2、兑换次数总计（EXCHANGE_COUNT），折扣率（avg_discount）、前一年飞行次数(P1Y_Flight_Count)、去年飞行次数(L1Y_Flight_Count)、前一年消费金额(P1Y_BP_SUM)、去年消费金额(L1Y_BP_SUM)，累计优惠券使用额度(EP_SUM), 过去两年积分累积分别为ADD_Point_Sum和Eli_Add_Point_Sum，总积分（Points_Sum），过去一年的飞行次数比值(Ration_L1Y_Flight_Count)、前一年的飞行次数比值(Ration_P1Y_Flight_Count)，以及消费金额与积分的比例。