室内定位算法，有助于研究者认清研究方向，给定位算法一个准确的描述，是很好的参考教材。the possibility for the user to be notified by visible and Waveformof Distance audible warnings using buzzer and led ar to Very close to al 1903 Tme「 samples Fig 4 Distance measurement using the RSSi signal The system is used to determine the distance between Fig. 2. Tag4M Data Acquisition System tags and 2, 3, 4 or more APs. The tag scans after the aps ⅣV. EXPERIMENTS and sends the rssi values for each ap to the ap which is associated The system presented above can be used for objects or In order to read the corresponding rSsi values of all people localization in an indoor enviro found access points, a""operation is implemented at Let's suppose a building where several objects are Tag4M level. The time to scan is smaller than few distributed all over milliseconds, because the tag doesnt associate with the all For a better understanding of the system, it is showed an APs. These values are sent to a pC where the localization experiment where the objects are placed only at one floor. algorithm is implemented in LabVIFW20 10 (see Fig. 5) Each of these objects has attached a tag. The devices are Table I presents a scan operation result. In this case used to determine the location of the objects in the four APs(which are placed in the floor building)named building and the distance between tags and APs. To Hawk, Helicopter, Tag4M and WitagServer are detected measure the distance, the RSSI is processed. This method The corresponding rSSi values(in dBm) measured by the is not very accurate and is strong depended to the Tag4M are reported for every AP environment, but is very easy to implement with the TABLE 1. A SEQUENCE OF RESULTS FOR THE SCANOPERATION The Fig 3 presents the experiment environment for one EXFCUTED ON THE TAG4M DEVICE oor where the colored circles represents the APs and the rectangles represents the objects intended to be located This floor is divided in six rooms separated by walls

节点定位是实现传感器网络应用的前提，控制节点定位误差成为保证网络正常运行的关键。采用基于测距的定位算法，可以达到良好的精度，但需要测量装置，不适合能量受限的无线传感器网络。本文分析了常用的非测距定位算法，并在此基础上提出了一种改进的基于序列的非测距定位算法，以提高无线传感器网络定位算法的性能。

无线传感器网络是由大量随机分布的传感器节点组成，是一种分布式的、自组织的网络。其关键技术包括：网络拓扑控制、节点定位、时钟同步、数据融合、路由协议等。而节点定位问题则是无线传感器网络中的一个最为基本和重要的问题。目前，无线传感器网络定位算法可以分为基于测距和基于非测距的定位算法。基于测距定位常用的测量方法有TOA、TDOA、AOA、RSSI，尽管这些技术相对精度高，但是对硬件要求很高。基于非测距定位常用的测量方法有：DV- Hop、质心、APIT、MDSMAP。 　　DV-Hop为典型的基于非测距定位，其对硬件要求低，实现简单。它的不足之处在于计算平均跳距及定位坐标时会产生误差。因此针对DV

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装配机械手定位如利用传统的视觉图像匹配方法定位速度较慢、定位精度较低且处理速度较慢,随着装配机械手的广泛应用和其较高的工程价值提高装配机械手的定位速度和精度的需求迫切,采用细分像素的亚像素匹配技术对传统图像匹配算法进行了改进,并利用实验对改进结果进行验证,达到了较理想的效果。

针对当前车牌识别系统在存在复杂环境以及车牌倾斜的情况下无法精确定位的问题,提出一种基于卷积神经网络的端到端车牌精确定位算法,从而精确计算车牌的坐标。通过Faster R-CNN对输入车辆图片中的信息进行处理,提取候选区域的特征映射,利用特征映射计算车牌的精确坐标。实验结果表明本文算法在OpenITS数据库的功能评测数据库中的平均识别准确率为99%,在性能评测数据库中的平均识别准确率为85%。

一种基于麦克风阵列的声源定位算法研究，是论文

详见：https://blog.csdn.net/weixin_38566632/article/details/121376753 Halcon点胶机热熔胶定位算法

传感器网络节点定位算法matlab代码（Centroid，APIT，DVHOP, Bounding Box，……共7个） 无线传感器网络无需测距定位算法matlab源代码。包括apit，dv-hop，amorphous在内的共7个range-free算法。在run.m里的算法选择部分可以选择需要运行的算法，算法的参数可以参考对应子目录里的说明。每个子目录里都有一个pdf文档，是算法的最原始描述。

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