측정은 실제로 의미
inertial 측정 단위는 그것의 감각 axes를 따라서 angular 비율 및 특정한 힘을 공급합니다. Inertial 항법 시스템은 초기 상태, 중력 모델, 좌표 변환 및 종종 외부 관측으로 측정을 사용합니다. 드론 로그가 모두 원시 가속과 내비게이션 위치를 제공 할 때의 구분적 문제. 원료 가속도계 값은 자동 지구 참조 모션이며, 오리엔테이션 및 중력에 대한 회계없이 그들을 통합하지는 않습니다 제조업체 탐색 솔루션을 재 작성하지 않습니다. 다른 로그온 제품은 따라서 하나의 측정 체인의 다른 단계를 설명 할 수 있습니다.
재현성 작업 절차
로그 필드와 그 단위를 재고로 시작하십시오. 앵글 값이 비율 또는 증가 여부를 식별, 가속이 특정 힘인지 여부 또는 이미 정확한 선형 가속, axes 센서 또는 차량에 속하는지 여부. 샘플링 간격과 필터링을 기록합니다. 정지 벤치에서 평균 벡터를 검사하고 문서화 된 축 규칙과 비교하십시오. 센서를 천천히 알려진 방향을 통해 회전하고 표시 변경을 확인합니다. 비행 구성에 따라 벤치 레코드를 유지하십시오.
일러스트 계산 및 해석
수직 채널이 초당 9.81 미터의 규모를보고있는 환상적 정지 센서를 고려하십시오. 5 초 동안 위쪽 모션으로 그 값을 처리하는 것은 일정한 가속을 사용하여 초당 49.05 미터와 122.6 미터의 진지변환에 가까운 각측정속도 변화를 일으킬 것입니다. 장치는 그 거리를 이동하지 않았습니다; 중력은 잘못되었습니다. 계산은 측정 정의가 왜 통합되어야 하는지 보여줍니다. simplified thought experiment, 완전한 항법 필터의 모델 또는 특정 센서에 대한 성능 예측.
품질 검사 및 실패 진단
위치 솔루션이 안테나, 무공성 기원 또는 구성 된 출력 지점을 참조 여부를 확인합니다. 시간과 정렬된 원시 및 처리 기록은 나머지, 직선 세그먼트 및 차례입니다. 전환 수출 제품이 다른 참고점 또는 프레임을 센서 고장보다 반영한 후 큰 변화가 발생할 수 있습니다. estimator 상태 및 외부 방향 플래그를 보존합니다. 부드러운 경로는 크게 필터링 될 수 있습니다, noisy 원시 채널은 완전히 정상 될 수 있습니다; 유용한 진단은 각 신호를 정의에 연결하고 사용하도록.
증거 사슬을 구축
의문자회전, 카메라 이벤트 기록, 센서 구성 및 처리 로그를 편집하기 전에 모든 것을. 복사 및 기록 파일 체크섬에서 작업하므로 나중에 공개할 수 있습니다. 유용한 증거 테이블 링크는 이벤트 시간, trajectory 기록, 해결책 상태 및 exclusion 이유에 각 이미지 이름. 재건축 시작 전에 조사를 미스링 항목이 가치가 있습니다. 매력적인지도는 기록되지 않았거나 오류가 발생하지 않은 시계를 설정할 수 없습니다.
문정밀의 분리 정밀도
꽉 클러스터링 네비게이션 솔루션은 가정에서 반복성을 설명합니다. 기본 좌표, 높이 시스템, 센서 원산지 또는 카메라 노출 시간이 정확하다는 것을 증명하지 않습니다. 측정 체인의 별도 부품으로 그 항목을 치료합니다. 첫째는 내부 일관성을 검사하고, 어떤 조정에서 안함이 없는 독립적 인 조사된 기능에 대해 비교합니다. 방향 바이스뿐만 아니라 흩어져보고, 거의 일정한 변위가 매우 작은 예상 위치 표준 편차와 공동으로 할 수 있기 때문에.
제어 비교 설계
한 번에 한 번의 처리 선택을 변경하고 출력을 유지하십시오. 일반적인 시간 간격과 같은 이미지 subset를 비교하십시오, 오히려 다른 exclusions가 효력을 disguise하는 것을 허용하. 시간과 속도, 회전율 및 솔루션 상태에 대한 좌표 차이를 뽑습니다. 단계, 부드러운 편류, 및 정기적 인 진동은 다른 메커니즘을 제안합니다. 결과보고 전에 예상 서명을 작성; 이것은 사실 또는 보고서가 더 나은 것처럼 설정 선택하기 위해 모든 패턴을 설명하는 유혹을 감소.
uncertainty 가동을 만드십시오
소스, 단위, 가능한 바이스, 임시 행동 및 견적에 사용되는 증거를 가진 열을 가진 불확실한 기록기 창조하십시오. 독립 임의 구성 요소는 독립이 불가능할 때만 차이를 통해 독립적으로 임의 구성 요소를 결합합니다. 공유된 참조 오류 및 알 수없는 체계적인 효과는 사진의 수에 의해 분할 대신 볼 수 있습니다. 결과가 실제 작업에 불확실함을 번역하십시오. 자산을 찾아내거나 고도를 비교하거나 경계 진지변환을 자극하는 것은 다른 합격 결정이 동일한 밑으로 이미지 수집을 사용할 때도 요구할지도 모릅니다.
자주 묻는 질문
맵핑된 풋프린트를 통해 독립적 인 검사 및 관련 표면 유형에 따라. 각 참조 포인트가 측정 된 방법을 기록하고, 그 중심이 출력에서 확인되었는지 여부를 결정하는 지형은 안정적인 비교를 허용합니다. Inspect residual 화살표와 높이 차이 공간적으로, 그 결과와 함께 유효한 샘플을 요약하고 적용. 제대로 삭제하지 마십시오. Investigate, 문서 제외, 그리고 제공을 수락하기 전에 참조 측정 또는 해석 문제에서 입증 된 취득 문제를 구별합니다.
릴리스 상황에 따라
handover는 관측 날짜, 협조 참고 구조, 수직 규칙, 시간 가늠자, 감지기 상쇄, 가공 버전 및 체크 실제로 실행되어야 합니다. 고급 탐색 솔루션에 의존하는 간격을 포함하고 그 이미지가 처리 된 방법을 설명합니다. 짧은 인간 읽기 쉬운 주의 옆에 기계 읽기 쉬운 외관을 보존하십시오. 리뷰 작성자는 사용 가능한 관측의 선택을 재현하고 원본 연산자 또는 임시 응용 프로그램 대시보드에 액세스하지 않고 제한을 이해할 수 있어야 합니다.
결정을 테스트, 그냥 파일이 아닙니다
허용 오차를 선택하기 전에 다운스트림 결정 정의. 개요 맵, 반복 조사 비교 및 엔지니어링 측정은 다른 증거를 필요로하는 동안 유사한 찾고 파일을 사용할 수 있습니다. 물리적 단위의 허용 오차를 작성하고 해당 발자국을 주었다. 사용 가능한 체크가 표면 유형 또는 운영 상태를 커버하지 않으면, 그 간격을 명시적으로 식별합니다. 이 조건부 합격을 유용하게 만듭니다: 분석가들은 지원된 부분을 공개할 수 있으며 조사에 대한 조각 부분을 유지하고, 실제로 검사 한 위치보다 침묵적으로 확장하는 증거를 방지합니다.
관찰에서 가정을 구별
측정된 수량, 계산 및 가정을 분리하는 짧은 해석 노트를 유지하십시오. 이 문서의 숫자 예는 메커니즘의 일러스트입니다. 작업 결정을하기 전에 프로젝트 측정과 입력을 대체합니다. uncertain 입력을 위해, defensible 범위에 계산을 반복하고 결론이 변경되는지 확인하십시오. 그 입력에 대한 더 나은 증거를 얻는 것은 관련 처리 설정을 조정하는 것보다 더 가치가있을 수 있습니다. 대안 결과를 유지하므로, 검토자는 선택한 작업 흐름이 적절한 이유를 이해할 수 있습니다.
mapping 프로젝트의 결과 사용
Cloud Photogrammetry Software는 문서 입력 및 체크에 연결될 때 가장 유용합니다. DroneCollab 프로젝트는 하나의 처리 대상으로 간주 될 수 있으며 분석가들은 좌표 해석, 독립적 인 검증 및 소송성에 대한 책임을 유지합니다. 제품명은 지원 또는 정확도를 설정하는 것보다 실제 프로젝트의 유효 수입 및 수출 옵션을 확인합니다.
