আমি কেবল উচ্চস্বরে চিন্তা করছি, এবং আমি এখনও একটি অ্যান্ড্রয়েড অ্যাকসিলোমিটার এপিআই নিয়ে খেলিনি, তাই আমার সাথে সহ্য করুন।
প্রথমত, traditionতিহ্যগতভাবে, অ্যাকসিলোমিটারগুলি থেকে নেভিগেশন পাওয়ার জন্য আপনার 6-অক্ষের অ্যাকসিলোমিটার প্রয়োজন। আপনার এক্স, ওয়াই এবং জেডে ত্বরণ প্রয়োজন, তবে এক্সআর, ইয়ার এবং জেআরও ঘোরানো দরকার। ঘূর্ণন সম্পর্কিত ডেটা ছাড়া, ভেক্টর স্থাপনের জন্য আপনার কাছে পর্যাপ্ত ডেটা নেই যদি আপনি ধরে না নেন যে ডিভাইসটি কখনও তার দৃষ্টিভঙ্গি পরিবর্তন করে না, যা বেশ সীমাবদ্ধ থাকবে। কেউ যাইহোক টিওএস পড়েন না।
ওহ, এবং আপনি জানেন যে আইএনএস পৃথিবীর আবর্তনের সাথে ড্রিফ্ট করে, তাই না? সুতরাং যে খুব আছে। এক ঘন্টা পরে এবং আপনি রহস্যজনকভাবে একটি 15 ° opeালু মহাশূন্যে আরোহণ করছি। এটি ধরেই নেওয়া হচ্ছে যে আপনার কাছে এমন কোনও আইএনএস রয়েছে যাতে দীর্ঘক্ষণ অবস্থান বজায় রাখতে সক্ষম হন যা কোনও ফোন এখনও করতে পারে না।
নেভিগেশনের জন্য অ্যাকসিলোমিটার-এমনকি 3-অক্ষের অ্যাকসিলোমিটার ব্যবহারের আরও ভাল উপায় হ'ল জিএনএসের সাথে যুক্ত হওয়া যখনই সম্ভব হয় আইএনএসকে ক্যালিব্রেট করতে পারে। যেখানে জিপিএস সংক্ষিপ্ত হয়, আইএনএস সুন্দরভাবে প্রশংসা করে। জিপিএস হঠাৎ আপনাকে 3 টি ব্লক দূরে গুলি করতে পারে কারণ আপনি একটি গাছের খুব কাছে এসেছিলেন। আইএনএস দুর্দান্ত নয়, তবে কমপক্ষে এটি জানেন যে আপনি কোনও উল্কা দ্বারা আঘাত করেননি।
আপনি যা করতে পারেন তা হল ফোনের অ্যাক্সিলোমিটার ডেটা এবং এটির অনেকগুলি লগইন করা। সপ্তাহের মতো মূল্যবান। এটিকে ভাল (মানে সত্যই ভাল) জিপিএস ডেটার সাথে তুলনা করুন এবং অ্যাক্সিরোমিটার ডেটা এবং জ্ঞাত জিপিএস ডেটার মধ্যে প্রবণতার সম্পর্ক স্থাপনের জন্য ডেটাামিনিং ব্যবহার করুন। (প্রো টিপ: আপনি ভাল জ্যামিতি এবং প্রচুর উপগ্রহ সহ কয়েকদিন জিপিএস প্যানামেক পরীক্ষা করতে চান তাদের পকেটে তাদের ফোনে হাঁটছে, অ্যাক্সিলোমিটার ডেটা একটি খুব নির্দিষ্ট প্যাটার্ন লগ করে। ডাটামিনিংয়ের উপর ভিত্তি করে, আপনি সেই ব্যবহারকারীর সাহায্যে সেই ডিভাইসের জন্য একটি প্রোফাইল স্থাপন করেন এবং জিপিএসের সাথে এটির সাথে যাওয়ার জন্য কোনও ধরণের বেগের প্রতিনিধিত্ব করা হয়। আপনি বাঁকগুলি, সিঁড়ি বেয়ে উঠতে, বসার জন্য সনাক্ত করতে পারবেন (0 গতিবেগের সময়কে ক্রমাঙ্কন! ) এবং অন্যান্য বিভিন্ন কাজ। ফোনটি কীভাবে রাখা হচ্ছে তা সম্পূর্ণ পৃথক ডেটা ইনপুট হিসাবে বিবেচনা করা দরকার। আমি ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক গন্ধ পেয়েছি। ইনপুটগুলি কী বোঝায় সে সম্পর্কে অন্ধ কিছু other অ্যালগরিদম কেবল নিদর্শনগুলির প্রবণতাগুলির সন্ধান করবে এবং প্রকৃতপক্ষে আইএনএসের প্রকৃত পরিমাপের দিকে মনোযোগ দিচ্ছে না। এটি শুধু জানতhistorically, when this pattern occurs, the device is traveling and 2.72 m/s X, 0.17m/s Y, 0.01m/s Z, so the device must be doing that now.এবং এটি অনুসারে টুকরাটি এগিয়ে যাবে। এটি সম্পূর্ণ অন্ধ যে গুরুত্বপূর্ণ, কারণ আপনার পকেটে কেবল একটি ফোন রাখা 4 টি ভিন্ন ঝোঁকগুলির মধ্যে একটিতে ওরিয়েন্টেড হতে পারে এবং যদি আপনি পকেটগুলি স্যুইচ করেন। এবং আপনার ফোন ধরে রাখার অনেকগুলি উপায় রয়েছে। আমরা এখানে প্রচুর ডেটা কথা বলছি।
আপনার স্পষ্টতই এখনও প্রচুর পরিমাণে ড্রিফট থাকবে, তবে আমি মনে করি আপনি এইভাবে আরও ভাল ভাগ্য চাইতেন কারণ আপনি যখন হাঁটাচলা বন্ধ করেছিলেন তখন ডিভাইসটি জানবে, এবং অবস্থানগত প্রবাহটি স্থায়ী হবে না। এটি জানে যে আপনি historicalতিহাসিক তথ্যের ভিত্তিতে এখনও দাঁড়িয়ে আছেন। প্রথাগত আইএনএস সিস্টেমে এই বৈশিষ্ট্যটি নেই। ড্রিফ্টটি ভবিষ্যতের সমস্ত পরিমাপ এবং যৌগিকভাবে তাত্পর্যপূর্ণভাবে স্থায়ী হয়। নিয়মিত বিরতিতে পরীক্ষা করার জন্য ধর্মবিরোধী নির্ভুলতা বা গৌণ নেভিগেশন রাখা traditionalতিহ্যবাহী আইএনএসের সাথে একেবারে গুরুত্বপূর্ণ।
প্রতিটি ডিভাইস এবং প্রতিটি ব্যক্তির নিজস্ব প্রোফাইল থাকতে হবে। এটি প্রচুর ডেটা এবং প্রচুর গণনা। প্রত্যেকে আলাদা আলাদা পদক্ষেপ সহ বিভিন্ন গতিতে হাঁটেন এবং তাদের ফোনকে বিভিন্ন পকেটে রাখে ইত্যাদি Surely সত্যিকারের বিশ্বে এটি বাস্তবায়নের জন্য সার্ভার-সাইড পরিচালনা করার জন্য নম্বর ক্রাঞ্চিংয়ের প্রয়োজন হবে।
আপনি যদি প্রাথমিক বেসলাইনের জন্য জিপিএস ব্যবহার করেন তবে জিপিএসের সমস্যার একটি অংশ সময়ের সাথে সাথে নিজস্ব মাইগ্রেশন করতে থাকে তবে সেগুলি স্থায়ী নয় ত্রুটি। এক জায়গায় রিসিভার বসুন এবং ডেটা লগ করুন। যদি ডাব্লিউএএএস সংশোধন না হয় তবে আপনি সহজেই আপনার চারপাশে 100 ফুট এলোমেলোভাবে দিকনির্দেশে প্রস্থানের স্থান ঠিক করতে পারেন। WAAS সহ, সম্ভবত 6 ফুট নিচে feet কমপক্ষে এএনএনের অ্যালগরিদম নামার জন্য আপনার ব্যাকপ্যাকের একটি সাব-মিটার আরটিকে সিস্টেমের সাথে আরও ভাল ভাগ্য থাকতে পারে।
আমার পদ্ধতিটি ব্যবহার করে আপনার কাছে এখনও আইএনএসের সাথে কৌণিক প্রবাহ থাকবে। এটা একটা সমস্যা. তবে, যদি আপনি এন ব্যবহারকারীদের মধ্যে কয়েক সপ্তাহের বেশি জিপিএস এবং আইএনএস ডেটা pourালতে একটি এএনএন তৈরি করতে গিয়েছিলেন এবং বাস্তবে এটি এ পর্যন্ত কাজ করে চলেছেন তবে আপনি সম্ভবত এখনও পর্যন্ত বড় ডেটা আপত্তি করবেন না। কৌণিক প্রবাহকে সমাধান করতে সহায়তার জন্য সেই পথে নেমে যান এবং আরও ডেটা ব্যবহার করুন: লোকেরা অভ্যাসের প্রাণী। আমরা বেশিরভাগ একই জিনিসগুলি ফুটপাথের উপর দিয়ে, দরজা দিয়ে, সিঁড়ির উপর দিয়ে হাঁটা, এবং ফ্রিওয়ে জুড়ে, দেয়াল দিয়ে বা বারান্দার বাইরে পাচারের মতো পাগল জিনিসগুলি করি না।
সুতরাং আসুন আমরা বিগ ব্রাদারের থেকে একটি পৃষ্ঠা নিচ্ছেন এবং লোকেরা কোথায় যাচ্ছেন তার ডেটা সঞ্চয় করতে শুরু করুন। আপনি ম্যাপিং শুরু করতে পারেন যেখানে লোকেরা হাঁটাচলা করবে বলে আশা করা যায়। এটি একটি নিশ্চিত নিশ্চিত বাজি যে ব্যবহারকারী যদি সিঁড়ি বেয়ে হাঁটতে শুরু করেন, তিনি সিঁড়ির একই গোড়ায় আছেন যে ব্যক্তি তার আগে হাঁটার আগে। 1000 পুনরাবৃত্তি এবং কিছু স্বল্প স্কোয়ারের সামঞ্জস্যের পরে, আপনার ডাটাবেসটি খুব বেশি জানে যে সেই সিঁড়িটি দুর্দান্ত নির্ভুলতার সাথে কোথায় রয়েছে। ব্যক্তি হাঁটতে শুরু করার সাথে সাথে আপনি এখন কৌণিক প্রবাহ এবং অবস্থান সংশোধন করতে পারেন। যখন সে st সিঁড়িগুলিতে আঘাত করে বা সেই হলটি নামিয়ে দেয় বা ফুটপাতের নিচে ভ্রমণ করে, কোনও বামন সংশোধন করা যায়। আপনার ডাটাবেসে এমন সেক্টর থাকবে যা কোনও ব্যক্তি সেখানে চলার সম্ভাবনা দ্বারা ভারিত বা এই ব্যবহারকারী অতীতে সেখানে হাঁটতে পারে। স্থানিক ডাটাবেসগুলি এটি ব্যবহারের জন্য অনুকূলিত করা হয়েছেdivide and conquerঅর্থবোধক খাতগুলিকে কেবল বরাদ্দ করতে। এটি এমআইটি প্রকল্পগুলির মতো হবে যেখানে লেজার-সজ্জিত রোবটটি একটি কালো চিত্র দিয়ে শুরু করে এবং প্রতিটি ঘুরিয়ে নিয়ে স্মৃতিতে গোলকধাঁধায় রঙ করে, সমস্ত দেয়াল যেখানে রয়েছে আলোকিত করে।
উচ্চ ট্র্যাফিকের অঞ্চলগুলি আরও বেশি ওজন পেতে পারে এবং এমন অঞ্চলগুলি যেখানে কখনও 0 ওজন হয় নি। উচ্চ ট্র্যাফিক অঞ্চলে উচ্চতর রেজোলিউশন রয়েছে। আপনি যে কোনও জায়গায় যে কোনও জায়গাতেই মূলত শেষ হয়ে যেতে পারেন এবং এটি পূর্বাভাসের মডেল হিসাবে ব্যবহার করেন।
এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তি থিয়েটারে কোন আসন নিয়েছিল তা আপনি নির্ধারণ করতে পারলে আমি অবাক হব না। থিয়েটারে যাওয়ার জন্য যথেষ্ট ব্যবহারকারী এবং যথেষ্ট পরিমাণ রেজোলিউশন দেওয়া আপনার কাছে থিয়েটারের প্রতিটি সারি ম্যাপিং এবং প্রতিটি সারিটি কত প্রশস্ত হবে তা ডেটা ম্যাপিং করতে পারে। আরও লোকেরা কোনও লোকেশনে যান, তত বেশি বিশ্বস্ততা যার সাথে আপনি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারবেন যে ব্যক্তিটি অবস্থিত।
এছাড়াও, আপনি যদি এই ধরণের স্টাফের মধ্যে বর্তমান গবেষণায় আগ্রহী হন তবে আপনাকে জিপিএস ওয়ার্ল্ড ম্যাগাজিনে একটি (ফ্রি) সাবস্ক্রিপশন পাওয়ার জন্য আমি উচ্চ প্রস্তাব দিচ্ছি। প্রতি মাসে আমি এটি সঙ্গে geek আউট।