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针对RSS（接收信号强度）时变性以及不同终端信号接收能力的差异性，导致WLAN位置指纹定位不稳定的问题，基于RSS空间线性相关性提出一种新颖的位置指纹定位算法。在每个参考点分别采集多组RSS样本形成特征矩阵，并构建离线位置指纹数据库。定位时，通过计算实时RSS矩阵与指纹库参考点相关性，得到最相关的k个参考点，利用二次加权质心算法计算用户的最终位置。为了有效降低信号时变性的影响，采样时进行了滤波、排序等处理，构建离线指纹数据库时尽量增加采样次数，但需要对样本进行聚合处理以适应定位相关性计算。实验结果表明，该算法在保证较高定位准确度的同时，针对不同终端有更好的定位稳定性。

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Apollo Cyber RT是世界上第一个专为自动驾驶定制的一个开源、高性能的运行框架。它为自动驾驶场景而设计，并针对自动驾驶的高并发、低延迟、高吞吐量进行了大幅优化。 作为百度自研的无人车计算任务实时并行计算框架，Apollo Cyber RT框架基于组件的概念构建、加载各功能模块。Localization、 Perception、Prediction、Planning、Control等功能模块均作为Apollo Cyber RT框架的一个组件而存在，基于Cyber RT提供的调度程序mainboard加载运行。实际上，在框架中，每个组件代表一个专用的算法模块。 为什么不选用Ros而用Apollo：Ros不适应自动驾驶，它的性能一般，处理高并发、低延迟、高吞吐不行，有些先天性的缺陷，而Apollo从通信功能优化、去中心化网络拓扑以及数据兼容性扩展三个方面做了定制化的改进。