実際に測定が意味するもの
ナビゲーションレコードとカメラの露出は、まったく同じ瞬間に発生しません。 インターポレーションは、近隣の軌跡情報を用いて、暴露時間で状態を推定します。 選択は、基礎座標フレーム、動き、方向表現、サンプリング間隔を尊重しなければなりません。 データのギャップやソリューションの中断を介した際、通常の有効なサンプル間の補間とは異なる。 結果の小数点は、カメラ時間自体で、エポック間の観察を作成したり、不確実性を除去したりしません。
再現可能な作業手順
時間を共通のスケールに変換し、各画像の有効なエポックをブラケット化します。 隣人同士の時間を録画し、明示的に正当化しない限り、未サポートの余分を拒絶します。 位置のために、適したフレームおよび文書化された補間モデルを使用して下さい;態度のために、包まれる角度を平均するのではなく回転意識方法を使用して下さい。 より良い隣人を自動的に割り当てるのではなく、間隔でソリューションステータスを保存します。 いくつかの軌跡サンプルを把握し、代表的な運動条件の下で再構成された値を比較することによって方法をテストして下さい。
計算と解釈
直進的なセグメントでは、ゼロと1秒のポジションは10メートル東に異なります。 0.25秒のリニアインターポレーションは、最初の位置の東2.5メートルを与えます。 真の定番東方加速が2メートル/秒の四角形の場合、リニアコードは、対応するシンプルなモーションモデルの下にあるその四半期秒で、実際の中間位置と 0.1875 メートルの違いです。 補間エラーが動的および間隔の長さに依存する理由を示す。 受信機の軌跡のための普遍的な間違いを確立しません。
質の点検および失敗の診断
ターン、スピード変更、ステータス遷移の周囲の補間位置を点検します。 利用可能なより高いレート検証された軌跡で結果を比較し、時間解釈を固定します。 一定時間シフト後の大きな改善は、補間モデルの問題ではなく同期の問題を示すかもしれません。 補間方法、最大ギャップ、およびマニフェストの過剰な決定を保ちましょう。 下流の質の点検は最も大きいブラケット間隔とイメージを、ミッションの広い平均が支えない補間に最も依存している少数のカメラの位置を隠すことができるので含んでいます。
証拠チェーンの構築
元の受信機の観察、カメライベントレコード、センサー構成、および編集前に一緒にログを処理することを保持します。 コピーやレコードファイルチェックサムで作業し、後々の不透明度を特定の入力に追跡できるようにします。 有用な証拠表は、各イメージをイベントの時間、軌跡記録、ソリューションステータス、および除外理由にリンクします。 再建が始まる前に、エントリのミスは調査に値します。 魅力的なマップは、記録されていないか、または、どのクロックが文書化されていないタイムスタンプを受け取ったかを確立しないように観察を復元することはできません。
基準精度から分離した精度
密接に集約されたナビゲーションソリューションは、その推定者によって使用される仮定の下での繰り返し性を記述します。 ベース座標、高さシステム、センサーの起源、カメラの露出時間が正しいことを証明しません。 測定チェーンの別部分としてそれらの項目を扱います。 まずは内部の一貫性を調べ、独立した調査機能と比較して、任意の調整から保護された。 ほぼ定数の変位が非常に小さい推定位置の標準の偏差と共存することができるので、方向性バイアスだけでなくスキャッターを報告して下さい。
制御比較の設計
処理選択を一度に変え、出力を両方保持して下さい。 異なる排除が効果を解明することを可能にするのではなく、一般的な時間間隔と同じ画像のサブセットを比較します。 座標差を時間、速度、回転率、およびソリューションの状態にプロットします。 段差、滑らかな漂流、定期的な振動は異なるメカニズムを提案します。 結果を見る前に、予想される署名を書き留めてください。これは事実の後にすべてのパターンを説明するためのテンポを減らし、レポートがより良く見えるためだけ設定を選択することです。
不確実性を発揮する
ソース、ユニット、可能なバイアス、一時的な行動、およびそれを推定するために使用される証拠のための列で不確実性レジスタを作成します。 独立性が守れるときだけ、分散による独立したランダムなコンポーネントを結合します。 共有参照エラーと未知の系統的効果を、写真の数でそれらを分割するのではなく、表示保ちます。 その結果を実際のタスクに不確実性を変換: アセットを配置, 上昇を比較します。, または境界変位を推定することは、同じ基礎的な画像コレクションを使用する場合であっても、異なる受け入れの決定を必要とする場合があります.
独立した場所をチェック
地図付きフットプリントと関連する表面タイプを横断して独立したチェックを配布します。 各基準点の測定方法、その中央が出力でどのように識別され、周囲の地形が安定した比較を許可するかを記録します。 残留矢印と高さの違いを空間的に調べ、そのカウントとカバレッジで有効なサンプルを要約します。 チェックをサイレントに削除しないでください。 それらを調査し、文書の除外を文書化し、成果物を受け入れる前に、参照測定または解釈問題から実証済みの取得問題を区別します。
リリースコンテキストを保存
ハンドオーバーは、観察日付を述べ、参照フレーム、垂直慣習、時間スケール、センサーオフセット、処理バージョンを調整し、実際に実行されているチェックを調節する必要があります。 劣化したナビゲーションソリューションに依存する間隔を含んだり、それらの画像がどのように処理されたかを説明したりします。 短い人間の読みやすいノートの横に機械で読みやすいマニフェストを保存します。 査読者は、使用可能な観測の選択を再現し、元の演算子にアクセスしたり、一時的なアプリケーションダッシュボードのスクリーンショットにアクセスすることなく制限を理解することができます。
決定を検証するだけでなく、ファイル
受容許容範囲を選択する前に、下流決定を定義します。 概要マップ、繰り返しアンケート比較、およびエンジニアリング測定は、異なる証拠を必要とする間、同様の検索ファイルを使用することができます。 物理的なユニットに許容を記述し、それが適用されるフットプリントを状態にします。 利用可能なチェックが表面タイプや動作条件を覆いていない場合は、そのギャップを明示的に識別します。 これは、条件付き受諾を有用にします。アナリストはサポートされた部分を解放し、調査のためのフラグを立てられた部分を保持し、実際に検討した場所を越えて無声に証拠を拡張することを避けます。
観察から想定を捨てる
測定した量、計算、および仮定を分離する短い解釈のノートを保って下さい。 本記事の数値例は、機構のイラストです。運用決定を行う前に、プロジェクト測定で入力を置き換えます。 不確実な入力のために、防御範囲上の計算を繰り返し、結論が変化するかどうかを確認します。 場合、その入力に対するより良い証拠を得るには、関連のない処理設定を調整するよりも価値があるかもしれません。 代替結果を保持するので、審査官は、選択したワークフローが十分に判断された理由を理解することができます。
マッピングプロジェクトで結果を使う
ドローンマッピングソフトウェアは、その出力が文書化された入力とチェックに接続されたままにする場合、ここで最も便利です。 ドローンCollabプロジェクトは、分析者は、意図した測定のための調整解釈、独立した検証、適合性について責任を保持しながら、1つの処理先として考慮することができます。 (DroneCollab) 製品の名称がサポートや精度を確立するのではなく、実際のプロジェクトで利用可能なインポートとエクスポートオプションを確認します。
