実際に測定が意味するもの
RTK フロートソリューションは、キャリアの曖昧さを実際の値のパラメーターと推定します。固定ソリューションは、処理モデルの整数の曖昧度をセットできます。 修正は、受入整数が正しいときに調整ソリューションを強化することができます。 ステータスは、参照ステーションの座標、アンテナ高さ、時間アライメント、またはカメラレバーアームを検証しません。 そのため、写真や最終マップの精度を測る地理的保証ではなく、位置決めプロセスの1つの部分について証拠です。
再現可能な作業手順
ネイティブの間隔でソリューションステータスをエクスポートし、画像イベントと整列します。 記録補正年齢、衛星ジオメトリ、利用可能な曖昧性診断、および参照ステーションのアイデンティティ。 持続的な劣化間隔から短距離の移行を分離します。 固定された部分とフロート部分を独立したチェックと繰り返しパスと比較すると、計算後のステータスの詳細を破棄します。 一番近いナビゲーションレコードを使用している場合は、フロート間隔やデータギャップ中に発生した露出に近接する固定のEPOCが誤って割り当てられていないことを確認してください。
計算と解釈
イラストのミッションは1,000枚の画像イベントを盛り上げます。920円、固定式エポック60円、および20個は防御可能な時間マッチなしです。 プロジェクトの92パーセント固定を呼ぶと、その分類のみが記述されます。 920ポジションが0.5メートルの基準局オフセットを共有するかどうかは何も言う。 すべての参照座標が0.5m東に移動すると、ローバーの位置は固定状態と小さな内部スキャッターを保持しながら、その一般的な変位を継承することができます。 絶対参照の正しさからステータスカバレッジを分離する例です。
質の点検および失敗の診断
予期しない頻繁な状態の切り替え、独立した座標ステップ、および独立した見直しに不一致させる固定ソリューションを調査します。 手動で、トラックが滑らかに見えるので、固定されたレコードをリラベルしないでください。 プロセッサ定義としきい値の変更を保存します。 最終受入のために、独立した残留物、空間のカバレッジ、未解決の基準制限とともにステータス分布を報告します。 センシブルなワークフローは、ナビゲーションの制約強度を削減しながら、画像マッチングのためのいくつかの低信頼イメージを保持することができますが、その決定は実際の処理構成でサポートする必要があります。
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
ドローン画像処理ソフトウェアは、その出力が文書化された入力に接続され、チェックにつながり続けるときに最も便利です。 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。
