Eine ausführliche Diskussion über die technischen Prinzipien der Bewertungsindikatoren für die absolute Positionierungsgenauigkeit

Um die technischen Prinzipien der Bewertungsindikatoren für die absolute Positionierungsgenauigkeit zu erkunden, sind spezifische Codebeispiele erforderlich

Zusammenfassung:
Absolute Positionierung ist ein sehr wichtiger Bestandteil moderner Navigationssysteme. Um die Genauigkeit der absoluten Positionierung zu bewerten, müssen einige Bewertungsindikatoren verwendet werden. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit vorgestellt und ihre technischen Prinzipien im Detail erläutert. Gleichzeitig werden auch einige spezifische Codebeispiele gegeben, um den Lesern zu helfen, diese Bewertungsindikatoren besser zu verstehen und zu implementieren.

1. Einleitung
   1.1 Hintergrund
   In modernen Navigationssystemen ist die absolute Positionierung die Grundlage für eine präzise Positionierung. Unabhängig davon, ob es sich um GPS, Beidou oder GLONASS handelt, ist eine absolute Positionierung erforderlich, um den genauen Standort des Benutzers zu bestimmen. Aus verschiedenen Gründen wie der Signalausbreitung weisen die tatsächlichen Positionierungsergebnisse jedoch häufig bestimmte Fehler auf. Um die Genauigkeit dieser Positionierungsergebnisse zu bewerten, müssen einige Bewertungsmetriken verwendet werden.

1.2 Zweck dieses Artikels
Der Zweck dieses Artikels besteht darin, einige häufig verwendete Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit vorzustellen und ihre technischen Prinzipien im Detail zu erläutern. Um den Lesern ein besseres Verständnis dieser Indikatoren zu ermöglichen, geben wir gleichzeitig auch einige spezifische Codebeispiele. Durch die Lektüre dieses Artikels können die Leser ein tieferes Verständnis für den Genauigkeitsbewertungsprozess der absoluten Positionierung erlangen.

2. Häufig verwendeter Bewertungsindex für die absolute Positionierungsgenauigkeit
   2.1 RMSE (Root Mean Square Error)
   RMSE ist ein häufig verwendeter Bewertungsindex für die absolute Positionierungsgenauigkeit. Es misst die Lücke zwischen den tatsächlichen Positionierungsergebnissen und dem wahren Standort. Die Berechnungsformel von RMSE lautet wie folgt:

import numpy as np

def rmse(estimated, true):
    error = estimated - true
    sqr_error = np.square(error)
    mean_error = np.mean(sqr_error)
    return np.sqrt(mean_error)

2,2 MAE (mittlerer absoluter Fehler)
MAE ist auch ein häufig verwendeter Bewertungsindex für die absolute Positionierungsgenauigkeit. Es ähnelt RMSE, verwendet jedoch den Absolutwert des Fehlers. Die Berechnungsformel von MAE lautet wie folgt:

import numpy as np

def mae(estimated, true):
    error = estimated - true
    abs_error = np.abs(error)
    mean_error = np.mean(abs_error)
    return mean_error

3. Technisches Prinzip
   3.1 RMSD (Root Mean Square Distance)
   RMSD ist ein häufig verwendetes Abstandsmaß zwischen Würfeln. Es kann den Abstand zwischen dem geschätzten Wert und dem wahren Wert der Zielposition im dreidimensionalen Raum messen. Die Berechnungsformel von RMSD lautet wie folgt:

import numpy as np

def rmsd(estimated, true):
    diff = estimated - true
    sqr_diff = np.square(diff)
    mean_diff = np.mean(sqr_diff)
    return np.sqrt(mean_diff)

3,2 RPE (relativer Posenfehler)
RPE ist auch ein häufig verwendetes Abstandsmaß zwischen Würfeln. Es kann den Zielpositionsfehler bei der Schätzung der relativen Lage messen. Die Berechnungsformel von RPE lautet wie folgt:

import numpy as np

def rpe(estimated, true):
    abs_diff = np.abs(estimated - true)
    abs_diff_norm = np.linalg.norm(abs_diff, axis=1)
    mean_error = np.mean(abs_diff_norm)
    return mean_error

4. Fazit
   In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Indikatoren zur Bewertung der absoluten Positionierungsgenauigkeit vorgestellt und deren technische Prinzipien ausführlich erläutert. Gleichzeitig werden einige spezifische Codebeispiele angegeben, um den Lesern ein besseres Verständnis dieser Indikatoren zu erleichtern. Durch die gemeinsame Verwendung dieser Indikatoren können wir die Genauigkeit der absoluten Positionierung genauer bewerten und so die Leistung des Navigationssystems verbessern.

Referenzen:
[1] Zhang, H., Pillai, S. U., & Nebot, E. M. (2020) Leistungsbewertungsmetriken für die Lokalisierung mobiler Roboter arXiv:2005.02011.

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