位置定位（精选7篇）
位置定位 篇1
在基于位置的服务中,定位技术是最核心的技术。目前而言,对于不同的应用,我们有许多不同的定位技术可供选择。为应用选择何种定位技术,这取决于用户的需求和用户所处于的环境。比如,在一些应用中,用户需要提供准确率较高的定位服务。但是在另外一些应用中,用户并不对定位的准确率有过高的要求,反而是对定位的速度有较高的要求。
通常来说,有四种方法可以实现定位技术:TOA,AOA,RSS以及位置指纹技术。这些方法在室内和室外的定位服务中有着广泛的
[5]图2位置指纹的两个阶段:A)训练阶段B)定位阶段应用。它们在不同环境和需求上的表现决定了它们被哪些定位技术所利用。
1 四种常用的定位方法
1.1 基于波达时间
TOA的方法是利用来自不同基站信号的传播时间来计算移动设备与基站之间的距离,进而得到移动设备的位置。对于一个基站而言,移动设备的位置分布于以基站为圆心,基站与设备的距离为半径的圆上;当两个基站进行TOA测量时,移动设备位于两个基站分别行成的两个圆的交点。这是移动设备的位置有两种可能性;当有三个基站进行T O A测量时,移动设备就位于三个基站分别形成的三个圆的交点,这时移动设备的位置是唯一解。所以,理论上,利用T O A的方法,三个基站可以定位出移动设备准确的位置。
TOA方法有一些不足,例如该方法要求基站与移动设备有很好的时间同步性。如果无法提供良好的时间同步性,在计算基站与移动设备距离的时候会产生误差,从而无法得出设备准确的位置。此外,在实际中,独立测量的错误也是无法避免的。独立测量的错误会是定位的最终结果不是给出一个精确的位置点,而是一片区域。
1.2 基于波达角度
A O A的方法和T O A的方法十分相似。A O A是利用来自不同基站的信号与移动设备所形成的角度来获得位置信息。理论上,在二维的场景下,对来自两个不同基站的信号进行正确A O A度量足够定位出移动设备的位置。相比TOA的方法,AOA所需要通信的基站数量要少一个。
假设一个区域里有两个基站A,B。在二维模型下,基站A的坐标是(a1,b1),基站B的坐标是(a2,b2)。当移动设备P进入这段区域时,它的位置(a,b)可以通过AOA度量的方法计算得出,如图1所示:
因为θA和θB可以由AOA度量方法得到,所以Cos(θi)和Sin(θi)是常数。基站A和基站B的位置是已知的。当只对一个基站A进行AOA测量时,P可能的位置组成一个线性函数。可能的位置分布在直线AP上。当另一个不同的基站B完成A O A测量时,P的位置可以被确定在直线AP和BP的交点上。所以,理论上来说,两个不同的基站采用A O A测量方法可以得到P位置的唯一解。
AOA度量方法的一个优点就是它没有对时间的同步性有太高的要求。[3]然而精确的AOA度量要求有多个定向天线,多元件的天线阵列和昂贵的阵列处理算法。所以A O A度量方法不是经常使用到。在一些对定位精度要求很高的系统中,采用AOA和TOA相结合的方式以取得更高的定位精度。
1.3 基于接受信号的强度
RSSI是通过接收到的无线电信号的强弱来计算移动设备的位置。设备使用电磁波发送数据包给接入点(AP)。收到这些数据包后,Aps根据收到信号的强弱加上三角测量法或其他的方法计算出设备的位置。通常来说,有两种利用RSSI值的定位算法:传播模型算法(PMA)和位置指纹算法。其中,位置指纹算法被广泛的应用到室内定位系统中。
在传播模型算法中,需要在RSS和距离之间建立一个模型。[4]通过计算路径的损失,RSSI可以被利用来计算距离。传播模型算法要面对高达50%的错误,由于多路径,达不到视线角的条件,电波干扰和其他影响因素。所以这种算法被许多人视为不可靠的和不精确的算法。
和传播模型算法相比,位置指纹提供更准确的位置信息。我们会在下一节对位置指纹技术进行讨论。
1.4 位置指纹技术
位置指纹方法也被称为基于电子地图的技术。现在,大部分的无线网络模块定位技术就是利用位置指纹进行定位。位置指纹方法有两个阶段:离线训练阶段和在线定位阶段。
在离线训练阶段中,许多参考位置(RP)被选择接受信号给不同的接入点(AP)。每一个RP都有一组对应的RSS值在数据库里。比如,在二维模型下,1号RP的位置坐标是(x1,y1)。在定位区域里,有L个AP。那么数据库里对应1号RP的RSS记录是(RSS1,RSS2,...,RSSL)。显然,RP必须小心的选择,因为这会对在线定位阶段的精确度有影响。
在线定位阶段,移动设备测量来自不同AP的RSS,并通过与数据库的记录进行比对,然后根据特定的匹配算法,移动位置的设备可以被确定,如图2所示:
位置指纹定位方法最重要的部分就是匹配算法。匹配算法通常分为两类:确定性算法和概率算法。在确定性算法中,特定位置上的接收信号强度指示器会被赋一个标量值。最近邻法是确定性算法中运用最广泛的。该算法计算出定位时设备测量出的RSS值与数据库中记录的RSS值的距离。然后选择距离最小的参考位置当作用户的当前位置。
在概率算法中,描述接收信号强度时,需要考虑所有可能的信息。因为信号的强度在同样的位置并不是恒定的,它取决于温度,人流移动等许多因素。当额外的数据,例如人流移动的情况或者地图信息提供时,位置信息会更加的精确。贝叶斯网络被广泛的运用在概率算法中,这些算法是基于贝叶斯公式的:
在在线定位阶段,[6]P(Wr|X)表示了对每一个参考点的后验概率。Wr代表了第r个参考位置。当Wr对应的P(Wr|X)最大时,我们选择W r为用户所在的位置。
2 常用的定位技术
2.1 全球定位系统
全球定位系统(GPS)是最早,最经典的一种定位技术。[7]它利用24颗环绕地球的定位卫星发送信号给GPS接收器,然后计算出GPS接收器的位置。一般来说,当GPS接收器可以同时接收来自三颗定位卫星的信号时,接收器的位置就可以被确定了。
GPS的工作原理与三角测量的方式类似,通过计算出用户与卫星之间距离行成的球的交点得出用户的位置。由于卫星距离用户的距离较远,所以卫星发送信号的时间必须十分精确的记录。[8]即使时间记录仅仅误差了千分之一秒,最后用户的位置会误差达到300公里。所以定位卫星都装备原子钟来保证时间的精确性。
虽然在基于位置的服务中,GPS可以提供精确的定位服务,但是它依旧有许多不足的地方。比如GPS十分耗电,无法满足移动设备的长时间定位服务。同时,GPS的冷启动时间也比较长,需要1-2分钟的时间。此外,GPS进行精确定位时要求在用户和GPS卫星之间有“视线角”。在现代城市中,由于“城市峡谷效应”的存在,视线角是很难保证的。由于多路径的阻碍和延迟,GPS很少运用到室内定位中。
2.1 辅助全球定位系统
通过加入网络辅助技术,辅助全球定位系统(A-GPS)从GPS中发展而来。
和GPS相比,A-GPS加入了一个额外的网络服务器。这个网络服务器辅助用户处理GPS数据。首先,网络服务器从卫星上接收叫做“卫星星历”的GPS数据,并将这些数据传送给移动设备。网络服务器并不对这些数据进行解码,而是授予时间度量。这个工作是时间有实质上的差异。根据这个差异,用户的位置可以被确定。
因为移动设备“分”了一部分定位工作给网络服务器,一般来说,A-GPS比传统的GPS定位更快。因为花费在定位上的时间要少一些,所以A-G P S没有G P S那么耗电。这对于基于位置的服务来说,是一个十分重要的有点。
2.2 小区识别码
[7]小区识别码是第一种使用在无线环境中定位的方法。无线网络被分割成许多蜂窝状的区域。每一个蜂窝区域由一个基站覆盖。在一个有若干个蜂窝区域组成的范围内,用户被分成若干个部分,每个基站独立操作在蜂窝区域范围内的用户信息。当用户在哪个蜂窝区域确定的时候,用户的位置也就确定了。
2.3 无线网络模块定位技术
无线网络模块定位技术(Wi-Fi)适用于室内定位和室外定位。随着无线网络的发展,越来越多的Wi-Fi热点分布在公共区域里,如:飞机场,火车站,大型商场等。这些热点都可以作为Wi-Fi定位技术的接入点(AP)。Wi-Fi定位技术通常利用位置指纹的方法实现定位服务。
在前面介绍到,位置指纹方法有两个阶段:训练阶段和定位阶段。训练阶段建立比对数据库。在定位阶段,选择合适的匹配算法得出位置信息。确定性算法相对来说比较简单。[9]概率算法可以提供比较高精度的定位服务。
3 结语
高效的获得位置信息是基于位置服务的关键。根据不同的用户需求和使用环境,不同的定位技术有不同的表现。本文介绍了4种基础的定位测量方法,和4种在基于位置服务中常用的定位技术。
摘要：在基于位置的服务中,可用于定位的技术有全球定位系统,辅助全球定位系统,小区识别码,以及无线网络模块定位技术等等。为了实现这些技术,有四种常用的方法:基于波达时间(TOA),基于波达角度(AOA),基于接受信号的强度(RSSI)以及位置指纹技术。本文对这些定位技术和方法进行简短的介绍。
关键词：基于位置的服务,定位技术,定位方法
参考文献
[1]Kaplan,Elliott D“,Understanding GPS:principles andapplications”.
[2]Hui Liu,Houshang Darabi,Pat Banerjee,and Jing Liu“,Surveyof Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems”,IEEETRANSACTIONS ON SYSTEMS,MAN,AND CYBERNETICS—PART C:APPLI-CATIONS AND REVIEWS,VOL.37,NO.6,NOVEMBER 2007.
[3]David Munoz,Frantz Bouchereau Lara,Cesar Vargas,RogerioEnriquez-Calder“,Position Location Techniques andApplications”Chapter 3 Location information processing.
[4]Eladio Martin,Oriol Vinyals,Gerald Friedland,Ruzena Bajcsy,”Precise Indoor Localization Using Smart Phones”.Published byACM 2010 Article.
[5]Binghao Li,Ishrat J.Quader,Andrew G.Dempster,“On outdoorpositioning with Wi-Fi”,Journal of Global Positioning Systems(2008).
[6]Fang,Shih-Hau;Lin,Tsung-Nan“,Principal Component Localiza-tion in Indoor WLAN Environments”,Mobile Computing,IEEE Trans-actions on Jan.2012.
[7]Yeh,Sheng-Cheng;Hsu,Wu-Hsiao H.Su,Ming-Yang;Chen,Ching-Hui;Liu,Ko-Hung“,A study on outdoorpositioning technology usingGPS and WiFi networks”,IEEE Networking,Sensing and Control,2009.ICNSC'09.International Conference on.
[8]http://etutorials.org/Mobile+devices/mobile+wireless+design/Part+Four+Beyond+Enterprise+Data/Chapter+17+Location-Based+Services/Mobile+Positioning+Techniques/.
[9]Location-based services handbook applications technologiesand security Syed A.Ahson,Mohammad Ilyas.
位置定位 篇2
在Word中有大量的文字和表格的时候，我们需要定位表格的位置，将表格调整到自己想要的地方，应该如何实现呢?
① 首先，将光标定位到表格中，单击菜单栏上的“表格”中“表格属性”，在表格选项卡中选择“文字环绕”的“环绕”，右侧原来被禁止的“定位...”按钮被激活。
②单击“定位...”按钮，打开“表格定位”对话框，
③调整表格的水平位置：在“相对于”组合框中选择一种参照项;在“位置”组合框中选择表格要定位的水平位置，或直接在组合框中输入带单位的具体数值(长度单位是英寸、厘米、毫米、磅或十二点活字)。
④调整表格的垂直位置：在“相对于”组合框中选择一种参照项;在“位置”组合框中选择表格要定位的垂直位置，或直接在组合框中输入带单位的具体数值。
位置定位 篇3
永磁同步电机具有结构简单、调速性能好的优点,因此在工业控制领域得到了日益广泛的应用。永磁同步电机调速系统通常采取在电机上安装增量式脉冲编码器来提供转子的位置信息,得以实现系统的闭环控制,且电机的启动过程也依赖于转子的初始位置信息,但由于在电机启动时电机转子位置是任意的,而增量式编码器无法提供电机的初始位置信息,因此转子初始位置检测是电机控制中必须解决的问题。转子初始定位最常用的方法是磁定位法[1],此方法原理简单并且可以使转子磁极准确定位,但初始化过程中转子被强行拉到给定位置,使转子产生较大的扭动而不能满足要求无运动冲击机械的要求。近年来许多学者对转子的初始位置估算进行了大量的研究,文献[2,3,4]利用电机的磁饱和特性来检测转子初始位置,当给定子施加的电流矢量与转子磁极N极重合时,定子的电感最小,这种方法理论上可以达到较高估算精度,但是在实际应用中,对电流检测硬件电路要求较高,实现起来具有一定的难度。文献[5,6,7,8]采用高频注入法,可以检测零速下的转子位置,其中旋转高频电压注入法更适用于凸极率较高的电机,而脉动高频信号注入法适用于表面安装永磁电机,且算法均较复杂。本文通过给电机定子施加电流矢量,利用增量式编码器脉冲信号检测电机转动方向,根据转动方向与摄动电流矢量的角度关系,不断改变电流矢量方向来实现缩小定位范围。首先介绍转子磁定位方法,再详细提出基于磁定位原理的定位方法和定位步骤,最后介绍了实验过程及其结果。
1 转子磁定位法
永磁同步电机在d-q坐标系下的数学模型如下:
磁链方程为
电磁转矩方程为
机械运动方程为
式中:p为电机磁极对数;λ为电磁转矩系数;Ld,Lq为d,q轴上的电感量;id,iq为d,q轴上的电流;B为阻尼系数;ωs为机械角速度;TL为负载转矩。
对于表面式PMSM,Ld=Lq,于是电磁转矩方程为
如图1所示,当给定子施加大小为is(is>0)方向为θe的电流时,则
电磁转矩方程为
因为p,λ,is(is>0)固定,如果忽略TL,则当π>θe-θ>0时,Te>0,电机逆时针转动;当-π<θe-θ<0时,Te<0,电机顺时针转动;当θe-θ=0或π时,Te=0,电机不转。可见转子的转动方向包含着转子的位置信息,于是可以通过判断电机的转动方向来实现转子初始位置定位。
磁定位法是通过给永磁同步电机定子通以一个已知大小和方向的电流矢量,使转子转动到已知电流矢量对应的位置,从而得出转子运行前的初始位置,定位过程如图2所示。
图2中,设定位前电机转子磁极N极在d-q坐标系中任意一个位置角θ处,给定子施加一个电流矢量:d轴分量id=0,q轴分量iq=is, d-q坐标系相位为θe的电流is,is所产生的定子磁场与永磁体转子磁场作用,当θ+π>θe>θ时,电机逆时针转动,当θ-π<θe<θ时,电机顺时针转动,使转子转到θe+90°位置而停止,这时转子的磁极位置与电流矢量的位置相差90°,从而实现了转子的初始定位的初始化[1]。通常取θe=-90°,使转子转到d轴、A轴、α轴3轴重合的位置。
2 基于磁定位原理的摄动定位研究
磁定位法可以精确实现转子的初始定位,但可能造成转子较大幅度的转动,本文提出基于磁定位原理的摄动定位方法:给定子通以id=0,iq=is,方向为θe的电流矢量,电动机在上述电流矢量的作用之下开始旋转,通过编码器脉冲信号可得到电机的转动方向,一旦检测到编码器脉冲数有变化,便立即封锁PWM输出,转子的位置改变很小,而根据电机转向和给定的电流矢量就可以大致确定电机转子的位置。接着改变电流矢量,使给定的电流矢量更接近电机转子的磁极,再检测电机的转向。当电机的转向改变时,表明所给矢量越过了磁极,再改变电流矢量。如此反复摄动,直到当电机转子不转动时,施加的电流矢量方向和转子磁极一致重合,完成电机转子的初始定位。
设转子位置如图3所示,检测转子初始位置(即θ)步骤如下。
第1步:按照0～7的顺序分别给电机定子施加相同大小不同方向的电流矢量。首先施加电流id=0,iq=is,θe=0°,一旦检测到编码器有脉冲输出变化立即封锁PWM输出,并使iq=0,判断电机转向,然后施加id=0,iq=is,θe=45°的电流矢量,同样检测编码器,一旦编码器有脉冲输出变化便立即封锁PWM输出。当相邻2个角度θ1与θ2转子转向由顺时针变为逆时针时,可以确定电机磁极N极在这个45°范围内;当转子转向由顺时针变为设定足够时间内不转,则可以确定电机磁极N极就在这个不转的位置。
第2步:在第1步得出θ1与θ2的基础上,按照图4所示,给定子施加电流矢量,取θe=θ3=(θ1+θ2)/2,恢复PWM输出,检测编码器变化情况并判断方向,一旦变化立即封锁PWM输出,如果顺时针转动取θe=θ4=(θ3+θ2)/2,逆时针转动则取θe=θ4=(θ1+θ3)/2,不转说明磁极N极位置就在θ3处,然后再二分θe直到在设定时间内编码器没有变化为止。
3 实验及结果分析
按照上述步骤在CCS编译环境中对1台型号为P10B13100BXS20的三洋永磁同步电机做验证性实验,具有6 000线增量式编码器,经过4倍频即电机转动一圈编码器共产生24 000个脉冲,电机逆时针转动编码器脉冲增加,顺时针转动时编码器脉冲减少。
情况1:当电机转子实际位置在θ=180°时,执行第1步定位后编码器脉冲数如表1所示。
表1中,电流矢量幅角乘以45°就是施加的电流矢量角度,脉冲数Q1是检测到编码器脉冲有变化时的编码器脉冲数,由于电机存在惯性,脉冲数Q2是封锁PWM一段时间确定电机没有转动后的编码器脉冲数,用于下次跟Q1比较判断转向。
由表1可知在3位置时转子顺时针转动,4位置时转子不转,于是得出磁极N极在4位置即180°处。
情况2:当给定电机转子初始位置在θ=100°时,执行第1步定位后编码器脉冲数如表2所示。
由表2可以得出转子磁极N极在2,3之间。执行第2步定位后编码器脉冲数如表3所示。
由表3及图5可以得出转子磁极N极在2.218 75即99.843 75°处,误差小于1°。
情况3:当给定电机转子初始位置在θ=196°时,执行第1步定位后编码器脉冲数如表4所示。
由表4可以得出转子磁极N极在4,5之间。执行第2步定位后编码器脉冲数如表5所示。
由表5以及图6可以得出转子磁极N极在4.343 75即195.468 75°处,误差小于1°。
4 结论
本文提出了一种基于磁定位原理的转子初始位置定位方法,通过给电机定子施加电流矢量,由电机转向与施加的电流矢量方向之间的关系来判断电机转子的位置,并通过不断改变电流矢量的方向来缩小定位范围,算法简单且能获得较高的定位精度。定位过程中转子转动微小,能满足要求无运动冲击机械永磁同步电动机的初始定位要求。
摘要：提出了一种基于磁定位原理的转子初始位置定位方法,通过给电机施加电流矢量,根据电机转动方向与施加的电流矢量角之间的关系,不断改变电流矢量角实现缩小定位范围。定位过程中转子转动微小,能满足需要无运动冲击机械永磁同步电动机的初始定位要求。分析了定位原理并给出了实验结果。
位置定位 篇4
一、教学目标要正确定位
教学目标是对教学活动结果的预设, 是整个教学过程的准绳。明确的教学目标应该是教师教学的灵魂, 也是判断教师教学是否有效的直接依据。我们以第六册“东南西北”教学来阐述如何制定有效的教学目标, 为师生的共同学习和生成进行导向和激励。
“东南西北”是“上下前后左右”这几个空间基本概念的发展, 是学生由具体形象思维向抽象逻辑思维转化的关键。教材在编排中首先引导学生从自身的方位出发来认识这四个方向, 并知道东西是两个相对的方向, 南北也是两个相对的方向, 然后再把这些方位与地图联系起来, 让学生进一步认识地图上的方向:上北下南左西右东, 最后再应用方位的知识解决生活中的实际问题。
基于教材的编排及学生的年龄特点, 可以制定以下的教学目标:
1. 在学习“上下左右”的基础上, 结合学生现实的学习环境, 使学生认识“东、南、西、北”四个方向, 能够用给定的一个方向辨认其余的三个方向, 知道东西相对、南北相对, 并能用这些词语描述物体所在的方向。
2. 使学生认识地图上的方向:上北下南左西右东。
3. 培养学生辨认方向的意识, 进一步发展空间观念, 体验数学与现实生活的密切关系, 增强学生学数学, 用数学的意识。
在这节课的目标中, 前两点落实到了具体的知识点, 认识“东、南、西、北”四个方向, 会用一个方向辨认其余的三个方向, 会用数学语言描述具体的方向前两点的描述, 并认识地图上的方向, 而且强调的是在具体情景中学会观察描述物体的相对位置。
在教学目标的制定中, 我们不但需要关注的是目标在制订时必须与教学内容要有个性化的联系, 体现它的针对性;而且更要关注目标的阶段性, 目标需要分解, 需要分步实现, 处理好整体与局部的关系。但如果偏离目标的整体定位, 随意拔高要求, 学生就会感到困难。特别是“左右”的教学, 有一句话这样描述教学现状:教师教的是“左右为难”, 学生学的也是“左右为难”。
我们认为没有必要引入判断标准由人到物的转换训练, 以及被观察物是否具有“生命"的特征。比如小鸡的左边是什么, 以“我”作为标准;妈妈的右边是谁, 以“妈妈”作为标准。到底什么时候以“妈妈”作为标准, 什么时候以“我”作为标准, 我们认为可以直接以观察者作为标准, 没有必要这么复杂地去思考以上的问题, 左右的相对性的问题, 实际上就是一个标准的问题, 标准统一了, 学生会辨认了, 教学目标也就达到了。这样的教学降底了难度, 学生学的开心, 教师教的开心, 学习效率也就上去了。因此只有确立了合理、灵活、科学且符合实际的教学目标, 才能更好地预设课堂, 使我们的课堂既扎实, 又灵活。
二、教学的价值要充分体现
如何把数学教学中的《位置与方向》和科学教学中的《位置与方向》区别开来, 是需要我们关注的又一个问题。数学课中的“东南西北”与科学课中的“东南西北”到底有什么不一样的?为什么要学习《位置与方向》的有关知识, 它的价值何在?在教学中如何体现出数学的抽象性、推理性、探索性、问题性及数学语言表达等方面, 也就是体现出我们常说的“数学味”呢?我们的理解是可以从以下两方面入手:
首先, 让学生学会用数学的语言叙述生活中的方位。教学中要注重培养学生的数学语言, 语言是沟通与理解的载体, 数学学习活动基本上是数学思维活动, 而数学语言是数学思维的工具, 所以掌握数学语言是顺利地、有成效地进行数学学习活动的重要基础之一。我们应当把培养学生的数学语言和数学知识的学习紧密地结合起来, 将它看成是数学学习的重要组成部分, 这样才能更好地锻炼学生思维的条理性、逻辑性和准确性。
我们还是通过“东南西北”的教学来说明这个问题, 我们除了让学生认识“东南西北”四个方向, 能够用给定的一个方向分辨其余的三个方向以外, 还必须学会用规范的语言描述物体所在的方向, 让学生清楚以谁作为标准, 谁在谁的什么方向, 在引导学生用方位词描述物体所在的位置时候, 要让学生指出相应的参照物是什么, 并能用规范的数学化的语言叙说, 为学生的后继学习打下基础, 这也就是数学课的“东南西北”与科学课的“东南西北”最大区别所在吧。
其次, 要让学生经历学习的全过程, 在体验中感悟学习的价值。教师通过设计挑战性的问题, 让学生激起思考的热情, 感悟数学的思想与方法, 这一点远比掌握数学知识更为重要。在这个过程中, 学生全身心地进入知识之中, 学生可以充分体验数学知识的发生过程, 体验数学与现实世界的联系, 体验数学的思维方式及方法价值。
例如四下的用方向和距离两个条件确定位置, 教师要让学生充分体验为什么要用方向和距离两个条件才能准确确定物体的位置。学生首先要感悟到许多目标都在参照物的同一个方向, 它们距离某一参照物, 角度有大有小, 所以要找到它的位置, 就必须要用到角度。然后进一步思考, 在同一个角度上有很多的物体, 所以还必须要有距离。这两个条件都确定了, 才能准确地找到物体的位置。整个过程, 教师没有机械地介绍方向和距离, 而是很好地让学生经历了“用方向和距离两个条件确定位置”形成的过程, 在这个过程中, 学生不仅仅是感官的参与, 更是一种认知与情感的参与, 是经历了“百思不得其解的困惑——茅塞顿开的激动——问题被突破的愉悦”, 是对数学活动的理性的抽象与反思, 真正体验到了学习的价值。
三、学习材料要灵活选择
学习材料是学生解决数学问题, 获得数学知识, 提高数学能力的基本载体。学习材料主要包括教材中的课程资源与教材外拓展的课程资源等。教学中, 选择不同的学习材料, 学生经历的学习过程也就不同, 学习材料的选择会直接影响到学生对数学知识的理解和数学能力的形成。针对教学的实际情况, 我们必须做有机的处理, 或调整, 或取舍, 或“深挖”。
在本版块内容的教学中, 有大量的生活素材, 这些生活素材如何取舍是我们不能忽视的一个问题。
由于图小, 几个城市相对集中, 学生画上坐标量出度数, 误差很大, 影响教学效果, 也不利于学生建立数学模型。教学时可以适当处理, 只要求说出分别在北京的什么方向上就可以, 没有必要说出准确的度数, 可以选择其他的题材来解决同类的问题。
受45°的局限, 根据教材的设计反而会削弱对相对性的进一步体验, 我们可以适当改变度数, 把45°改成50°或其他的度数, 这样学生就能用较小的度数表示物体的位置。
位置定位 篇5
随着LBS系统获取数据源的种类越来越多、越来越广，多源数据间的关联程度日趋复杂，高效地处理数据的兼容显得越来困难。另外，由于缺乏行业规范，设备厂家在制定信息格式时自由度很大，这就造成了信息表现形式的多样化。基于这些原因数据融合技术应运而生。
传统的数据融合是指多传感器的数据在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和评估而进行的信息处理过程。最早用于军事领域，它强调信息融合的三个核心方面：第一，数据融合是在几个层次上完成对多源信息的处理过程，其中每一层次都表示不同级别的信息抽象;第二，数据融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合;第三，数据融合的结果包括较低层次上的状态和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。
数据融合的概念随着技术的发展，现在扩展到了信息技术的各个领域。
2定位技术比较
按照定位方式的不同，定位技术可分为基于卫星和基于网络的定位两种，另外还有一些混合定位技术。例如：GPS设备、EOTD等都属于基于终端的定位，其测量发生在设备终端。基于网络的定位方式有：CELL-ID,TOA,AOA,TDOA等，他们的位置测量发生在网络端。表1是几种常见的定位技术。
3多源数据融合技术的模型
对定位数据源的融合包含两个方面:其一，为了提高定位的精确度，对移动终端定位传感器融合。这种情况主要指，移动终端拥有多种定位传感器，能同时获取多个位置信息时，可根据移动终端所处环境，采用预设规则，选择最优定位数据，从而提高精确度;其二，不同的定位手段和定位机制产生的定位数据格式存在差异，服务器在接收到位置源收据后，根据预先设置的流程解析数据，才能获取有效经纬度信息。
根据实际需求，同一类型的定位终端定位方式是单一的，不同种类的终端定位方式和手段却有不同，下面主要就不同的定位手段和机制所产生的数据格式间的融合进行研究和实现。目前的定位手段，依其定位模式可以分为服务端模式和客户终端模式。例如GPS全球定位系统，终端设备通过接收卫星信号，可直接计算从二进制格式的位置数据;GSM的定位方式则需要移动终端先访问网络运营商的服务器，才能获取各位为XML文本格式的位置数据。
因此，多种定位源数据融合的关键技术就是为不同种类移动终端在定位通信时，建立一个适配器，通过适配器来实现信息的获取、解析、再封装等功能，通过数据封装的思想设计出统一的位置信息接口，使得其他上次模块在处理位置数据时不需要考虑由于不同的定位手段所产生的不同类型的位置数据。
LBS系统的数据融合模块将根据不同的终端设备服务商提供的通信协议制定不同的适配器，在这些适配器的基础上再定义出系统内部统一的位置数据格式，通过封装实现多源数据的融合。
输入层：不同种类终端设备数据的接入口，根据自身定位原理获取的数据做为适配器的信息源。
适配器：负责处理不同格式的定位数据，经过预先制定的协议进行解析后，提取出关键字段然后，输出统一格式化的数据，做为转换器层的数据源。
转换器：该层主要负责向上层模块提供接口，按照上层应用要求，对适配器层的数据进行标准化转换，然后再封装。
输出层：向上层提供标准化接口。
在这些流程中，主要是由适配器完成对多源数据的融合，将不同种类终端所产生的定位数据，通过接收、解析、提取、再封装等手段，完成信息融合，以一种内容统一的格式进行信息传递。
数据融合模型的核心是适配器，它的内部主要有三个部分：数据类型选择模块、数据解析模块和位置数据融合模块，数据处理流程如图1所示。
其中数据类型选择模块是根据原始数据的数据包头标志，判断当前位置数据的类型，然后选择合适的解析模块对数据进行解析。数据解析模块有多个可供选择，它的多少决定了数据融合的范围，新增一种定位手段，都需实现一个与其对应的解析模块。它们都提供相同的调用接口供数据融合模块使用，然后由数据融合模块按照内容统一的格式化标准输出结果。
使用这种信息融合技术可以将多种类型的定位源数据融合成一种统一的数据格式，以方便在LBS系统内部进行方便的调用。数据融合能力的强弱主要取决于解析器类型的多少，系统可根据业务开展的范围动态的扩容解析器。
参考文献
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[4]刘宇,朱仲英.位置信息服务体系结构及其关键技术[J].微型电脑应用,2003(5).
位置定位 篇6
1 线岔的定位及对道岔支柱标准定位重要参数的推导解释
所谓线岔的定位就是指相交的两组接触悬挂的交点相对于线路中心所处的位置, 接触网线岔是安装在两支接触线交叉点上的, 接触线交叉点确定之后, 线岔的安装位置就确定了, 道岔定位支柱的位置也就确定了。
通常的施工手册中常速线路, 为保证接触导线在道岔处具有良好的工作状态, 在施工时, 常将定位支柱设置在道岔导曲线两内轨距的835mm (即两线间距的600mm) 处, 距线路理论岔心距离:1/9型道岔为4350mm, 1/12型道岔为5720mm。其接触导线的交点设置在道岔导曲线两内轨距的745mm (即两线间距690mm) 处的中间位置。符合上述条件时, 称为标准定位, 在无法满足上述条件的定位称为非标准定位。为了施工测量方便, 常测量两外轨距600mm处, 作为定位支柱位置。两外轨距690mm处两线路的中间位置为接触导线的交叉点。下面就针对以上几个参数进行推导解释。
1.1 对两外轨间距690mm (两线路的中间位置为接触导线的交叉点) 参数的解释推导 (如图1所示)
因为标准的受电弓滑板顶面宽度是1250mm, 从碳滑板始端其中心的距离为625mm, 考虑到动态包络线200mm, 所以, 在交叉点导线相对于本线的线路中心的偏移不得大于425mm, 由于在长期的施工中人们总结出经验, 减去施工误差得到375mm的数值, 即标准线岔在线岔交叉点接触线相对于本线对应的线路中心的位置偏移为“720-375=345mm”考虑到另一接触线偏移的问题, 得出690mm处两线路的中间位置为接触导线的交叉点。在施工时常测量两外轨距690mm处为接触导线交叉点。
1.2 两外轨距600mm处, 作为定位支柱位置600mm参数的解释推导 (如图1所示)
由1.1得出标准定位交叉点导线相对于本线的线路中心的偏移为375mm, 而岔心又是由道岔柱定位点控制的, 考虑到定位点相对与本线路的拉出值为375mm, 从而得到“375+375-75*2=600”从而得到定位点支柱位置为两线线路中心偏移为600mm的位置。在施工时常测量两外轨距600mm处为道岔定位支柱位置。
1.3 由工务交桩确定线岔定位支柱位置
以上数据都是在工务轨道位置已确定的情况下确定的, 根据对工务道岔设备的介绍来确定在无轨测量时道岔定位柱的确定。
工务理论岔心的概念:工务理论岔心为道岔直股中心线与侧线辙叉 (辙叉是使车轮由一股钢轨越过另一股钢轨的设备) 部分中心线的交点, 又称道岔中心。在工务交桩施工中一般在道岔处交4个桩:岔心桩、岔前桩、直股中心桩、侧股中心桩。由这4个桩位确定了道岔的现场位置, 也就确定了接触网道岔柱的位置。通过现场实测在两线间距的600mm处, 在距线路理论岔心距离1/9型道岔为4350mm, 1/12型道岔为5720mm处为标准定位接触网支柱位置。
1.4 对提速区段接触网道岔定位支柱的定位
提速区段 (兰武二线和武嘉线) 多采用12#单开或对称道岔, 由于考虑到辙叉角小和列车侧向通过道岔速度的提高, 道岔柱设在两线间距200~400mm范围内, 假定标准定位在两线路间距300mm处, 定位处定位拉出值为300mm, 则交叉点距本线线路中心的偏移为300mm, 正线接触线相对正线的拉出值为300mm, 相对邻线 (侧线) 的拉出值为0;侧线接触线相对侧线的拉出值为300mm, 相对邻线 (正线) 的拉出值为0, 则两支接触线在两线路间距600mm处交叉。通过实地测量当道岔柱位于两线间距300mm时, 12#道岔定位与道岔起点 (轨缝处———即工务交桩时的岔前桩) 的距离为17m。道岔定位如图2所示。
2 道岔定位支柱腕臂预制
在道岔支柱腕臂预制中, 我觉的首先应该明确道岔导曲线中心线的概念。导曲线中心线是直股中心线和侧股中心桩和岔心桩连线都相切的圆, 半径和道岔型号相关 (如图1所示) 。在前面推理过程中提到的理论岔心的位置其实在工务交桩时确定了道岔所处的位置, 而在定位点计算的侧线拉出值则是相对于道岔导曲线中心线而言的。所以, 在道岔处两外轨的间距也就是两线路中心线的间距。在无轨测量中由于最容易测量得到的是岔心桩 (直股中心线) 相对于支柱的侧面限界, 所以, 接触网腕臂预制中要考虑侧线承力索位置时, 单腕臂支柱 (斜链型悬挂) 要通过线间距确定承力索位置, 双腕臂 (直链型悬挂) 通过相对于线路中心的拉出值确定承力索位置, 继而确定出斜腕臂 (平腕臂、拉杆) 长度。
3 结束语
以上是对道岔支柱的在无轨测量中支柱位置及腕臂预制若干问题进行浅析。并针对无轨测量中工务4个桩位及工务道岔设备的介绍, 使施工和监管人员在今后既有线站场改造和新建电气化线路施工中使施工少走弯路。
参考文献
位置定位 篇7
动态检测技术是机器视觉研究的一项重要内容, 在智能交通、质量检测、场景监控等方面都有很广泛的应用[1,2,3]。动态检测技术的实质是通过图像传感器获取目标场景中的特征, 通过计算机技术进行分析和处理。
虽然国内外许多学者对计算机视觉的动态检测技术做了很多研究, 而且也提出了许多优秀的检测方法, 但是这些检测方法主要集中在目标运动速度较大的工作环境, 而对于目标小幅度运动环境的研究还存在一定的不足。而在绣花机械领域十字绣布面网孔的检测与定位正是小幅度运动环境, 因而检测目标环境在小幅度运动情况下的实时状态对于提高机械绣花的速度和精度有着重要意义。因此本文提出了一种基于机器视觉的单摄像头动态检测方法, 结合计算机图像处理技术与图像传感器技术, 能够检测目标环境在小幅度振动情况下的实时状态。
1 检测系统的结构与检测原理
1.1 检测系统的结构
检测系统由工作平台、控制平台、图像传感器和PC机组成。布料根据控制平台的控制指令在工作平台上的x-y坐标平面内运动, 图像传感器采集布料在不同时刻的图像, 根据运动的相对位置关系和时间关系, 确定在运动状态下的布料中网孔的实际位置。
1.2 动态检测原理
立体视觉检测是基于三角测量的原理[4]来获取目标场景的三维信息进行动态检测的。本文所述的方法是, 用单摄像头在不同时刻获取的目标点的不同位置来实现动态的三维测量。动态检测的几何模型如图1所示。
系统采用单摄像头, 当在T1时刻时, 目标检测点的空间位置为P1, 目标点在感光芯X2片上的投影点为M1 (m1x, m1y) 。当在T2时刻时, 目标检测点的空间位置为P2, 目标点在感光芯片上的投影点为M2 (m2x, m2y) 。根据运动的相对关系, 以光心点为坐标原点, 由三角关系公式可以得到:
式中, f为摄像机内参数;bx、by为摄像头相对平移的轴向距离。
2 孔位的识别与检测
由前面的讨论, 可以得到运动目标在一个小的时间段内和一定距离范围内的空间二位运动情况。为了实现对网孔布料的运动状态以及位置情况的详细提取, 本文采取跟踪目标网孔质心点的方式, 选用640 mm×480 mm的传感器芯片, 提取Δt时间段内的网孔目标孔位的质心在布面的横纵坐标。
2.1 获取目标网孔
调节光照强度和摄像头的焦距、角度等外部参数, 使图像传感器能得到清晰的图像数据, 读取图像传感器采集到的数据, 对图像数据进行二值化处理。得到原图像 (图2 (a) ) 和灰度图像 (图2 (b) ) 。
对得到的灰度图像进行膨胀、腐蚀、卷积等形态学滤波处理和阈值化操作[5], 公式如下
根据形态学滤波处理的结果可以提取出图像的网孔目标, 如图3所示。
2.2 目标孔位的跟踪
图像传感器得到稳定的原图像后, 开始确定目标孔位并对目标孔位进行跟踪。以网孔布面的第14行第20列为目标孔位, 第13~15行和19~21列选定为感兴趣区域 (即图3中方框区域) 。将传感器当前帧的图像数据与前一帧得到的图像数据进行比较取交集, 就可以得到两帧数据的目标孔位的连续相关性。根据速度时间关系, 要实现对目标孔位的跟踪, 必须知道目标孔位的运动速度、运动方向, 以及由摄像机标定得到的布面与传感器平面夹角、帧频等参数。本实验系统中, 采用60帧/m的采样速度, 间隔6帧取1幅图像数据, 得到连续的目标孔位, 如图4所示。
3 结语
将机器视觉与二位工作平台相结合, 使用单传感器根据不同时间差的相对位置关系, 实现了对目标网孔进行实时监测和定位, 测量了目标网孔的x方向和y方向的微小振动情况, 并获得了预期的实验结果。通过对网孔的动态检测与孔位置定位的研究, 实验系统可以扩展到更加复杂的场景。十字绣布的网孔坐标记录以及针孔定位与控制将是今后研究工作的重点。
参考文献
[1]邵文坤, 黄爱民, 韦庆.目标跟踪方法综述[J].影像技术, 2006, 18 (1)
[2]马颂德, 张正友.计算机视觉———计算理论与算法基础[M].北京:科学出版社, 1998
[3]Gary Bradski, Adrian Kaebler.Learning OpenCV[M].北京:清华大学出版社, 2009
[4]马桂珍, 朱玲赞, 段丽.基于OpenCV的视频应用程序的开发方法[J].现代电子技术, 2007, 30 (4)