측정은 실제로 의미
GNSS가 사용할 수 없는 경우 통합 솔루션은 Inertial state를 전파함으로써 계속될 수 있습니다. 이것은 종종 해안이라고합니다. 그러나 출력은 여전히 탈출 시간과 움직임과의 불확실한 변화가 있다는 추정입니다. 초기 속도 오류, 태도 불확실성, 센서 분진 및 사용 가능한 제약 결과에 영향을줍니다. 지도에 부유하지 않는 선은 따라서 일정한 위치 질을 설치하지 않습니다. 카메라 위치가 의도한 매핑 작업을 위해 적합하다는 증거에서 지속적으로 수율이 계속되는 네비게이션 출력을 분산시킵니다.
재현성 작업 절차
실제 수신기와 estimator 진단에서 정전 간격을 식별하고, 눈에 보이는 trajectory 간격에서 단순히. 각 이미지 이벤트를 아웃시 시작 및 복구에 대해 표시하십시오. 전파 불확실성, 차량 동적 및 나중에 수정 또는 매끄럽게 비교하십시오. 잘 원조된, degraded 및 unsolved 사건을 위한 분리된 산출 그룹을 문서화한 상태 정의를 사용하여 건설하십시오. 가능한 한, 반복된 패스를 비교하기 전에 안정적인 기능, 동안, 그리고 영향을 받은 간격 후. 원래의 쓰레기를 보관하기 때문에 나중에 처리 조정을 투명하게 평가 할 수 있습니다.
일러스트 계산 및 해석
두 번째 당 0.05 미터의 초경량에 대한 설명 초기 속도 불확실한, 정확한 관측없이 10 초는 간단한 선형 모델의 그 구성 요소에서 0.5 미터의 위치 불확실성을 갖는다. 초당 0.01 미터의 별도의 상수 가속 오류가 동일한 간격으로 0.5 미터에 기여할 것입니다. 이 용어는 단순히 의존과 모델 의미를 고려하지 않고 또는 사각형을 추가해야합니다. 예를 들어, 왜 정전 기간을 혼자 결정할 수 없는 실제적인 내비게이션 품질을 보여줍니다.
품질 검사 및 실패 진단
Inspect Recovery for jump, overshoot, and disagreement between forward and backward solution if post processing are available. 더 긴 중단 또는 다른 역동성에 짧은 성공적인 정전 시험을 추가하지 마십시오. 불확실한 추정치가 긴 아웃 지를 통해 부적당한 평평하게 남아 있다면, 정의 및 수출을 조사하십시오. 지상 또는 이미지 기반 체크는 국부적으로 개악을 계시할 수 있습니다, 그러나 그들은 평가되는 개정의 자주되어야 합니다. 최종적으로 명시된 간격을 비난하므로 다운스트림 사용자는 모든 이미지 지오 태그를 똑같이 신뢰할 수 있는 방식으로 치료할 수 있습니다.
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
Online 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.
