磁柵演算法

① 什麼是地理編碼主要有哪三種方法其演算法分別是怎樣的

地理編碼（Geocoding）又稱地址匹配（address-matching），指建立地理位置坐標與給定地址一致性的過程。也是指在地圖上找到並標明每條地址所對應的位置。地理編碼是GIS中比較重要的一個功能。
地址匹配,或地理編碼,就是一個通過地址中某路段的起始,終了位置,並同時考慮到單雙號因素,以確定地理位置的過程.

一個大型的政府GIS要求能夠將任何數據移植到空間坐標系中，這個過程包括對數據的准確分類和注冊，以及使所有的數據能夠與一個空間坐標系建立關聯；從而保證資料庫中的每一個對象被准確無誤地疊加在地圖上，建立空間信息與非空間信息之間的聯系。因此，地理編碼在城市空間定位和分析領域內具有非常廣泛的應用，如滿足城市規劃建設以、公安部門119、110報警系統等基於位置的服務要求。

地理編碼的方式主要有：反向地理編碼服務、向量式地理編碼、網格式地理編碼

反向地理編碼服務

反向地理編碼服務實現了將地球表面的地址坐標轉換為標准地址的過程，反向地理編碼提供了坐標定位引擎，幫助用戶通過地面某個地物的坐標值來反向查詢得到該地物所在的行政區劃、所處街道、以及最匹配的標准地址信息。通過豐富的標准地址庫中的數據，可幫助用戶在進行移動端查詢、商業分析、規劃分析等領域創造無限價值。

向量式地理編碼

向量式地理編碼(vector geocoding)指使用坐標參考系統去定義點、線、面特徵的位置。 向量化(vectorization):指將網格式資料轉換為向量形式的過程。

網格式地理編碼

網格式地理編碼(raster geocoding)指使用建立於矩陣或方格的座標系統來標定位置，這樣的位置資料包含欄與列，稱為圖元(pixel)。 柵格化(rasterization)指將向量式資料轉換為網格形式的過程。

② 機器人自動跟隨是如何實現的,使用的什麼技術

智能跟隨系統採用微型天線整列和無線通信技術。

能精確測量人員佩戴的標簽到跟隨模塊的距離以及角度，無遮擋情況下測距精度可以到10厘米，角度測量精度可以到5度，作用距離可以到20米，而且抗干擾能力強，不受光線等環境的影響，功耗低，體積小。

人員佩戴模塊和機器人跟隨模塊通信的時候，通過電磁波的飛行時間測量漏祥出人液升員到機器人的距離，通過測量微型天線陣列上相位差來計算出人員相對機器人的方向,將這些信息送給機器人的處理器來調整運動控制單元，從而達到智能跟隨的目的。

智能搬運機器人採用uwb跟隨，通過與人協作，將機鬧搜老器的高效不知勞累，與人的靈活相結合。實現了零散重物的高效安全搬運。

③ 陀螺儀和編碼器都是角速度感測器，他們有什麼關系和區別

陀或大螺儀和編碼器都是角速度感測器，同時作為速度信號，加速度信號感應；
陀螺儀是用高速回轉體的動量矩敏感殼體相對慣性空間繞正交於自轉軸的殲團野一個或二個軸的角運動檢測裝置。利用其他原理製成的角運動檢測裝置起同樣功能的也稱陀螺儀。
編碼器（encoder）是將信號（如比特流）或數據進行編制、轉換為可用以通訊、傳輸和存儲的信號形式的設備。編碼器把角位移或直線位移轉換成電信號，前者稱為碼盤，後者稱為碼尺。按照讀出方式編碼器可以分為接觸式和非接觸式兩種；按照工作原理編碼器可分為增量式和絕對式兩類。增量式編碼器是將位移轉換成周期性的電信號，再把這個電信號轉變成計數脈沖，用脈沖的個數表示位移的大小。絕對式編碼器的每一個位置對應一個確定的數氏喊字碼，因此它的示值只與測量的起始和終止位置有關，而與測量的中間過程無關。

④ 由同一物體不同角度的圖片經過復雜的演算法就可以得到他的3d立體模型，這個演算法具體是怎樣處理數據的

3D晶元的處理對象是多邊形表示的物體。用多邊形表示物體有兩個優點：首先是直接（盡管繁瑣），
多邊形表示的物體其表面的分段線性特徵除輪廓外可以通過明暗處理(shading)技術消除；其次是僅存儲多邊形頂點的幾何信息，
多邊形內部每個象素的明暗顏色計算所需的信息由這些頂點信息插值而來，這正是易於用圖形硬體支持的快速明暗處理技術。
支持多邊形繪制的圖形硬體同樣也可以繪制由雙三次曲面片表示的物體，通過對這種物體的表面進行三角剖分，
用逼近的三角形網格代替原物體的曲面表示就可以做到這一點。
當然，用多邊形表示物體也有其缺點，如增加了紋理映射和陰影生成的難度，當需要詳細表示復雜物體時所需的三角形數量將變得非常龐大。

將多邊形表示的物體顯示到計算機屏幕上，這一過程涉及物體在計算機內部的表示方式即物體的數據結構，
由物體組成的場景的組織結構，物體從場景到屏幕空間要經過的一系列變換，以及產生最終屏幕圖象要經過的一系列光柵化處理。
這些方面都涉及到特定的處理演算法,相應的演算法又有許多不同的變種。
下面僅就3D晶元涉及的圖形處理過程及相關演算法做一簡單分析介紹，這些是理解3D圖形處理及圖形硬體的基礎。

⑤ 運動控制器2：GRBL的核心結構體block_t和BRESENHAM演算法

typedef struct {

  第一部分：bresenham演算法需要的入口條件，包括運動方向，X,Y,Z各需要運動多少步，以及完成這個BLOCK需要運動多少步。

  uint8_t  direction_bits;            //

  uint32_t steps_x, steps_y, steps_z; //

  int32_t  step_event_count;          //

Bresenham直線演算法是用來描繪由兩點所決定的直線的演算法，它會算出一條線段在 n 維光柵上最接近的點。這個演算法只會用到較為快速的整數加法、減法和位元移位，常用於繪制電腦畫面中的直線。是計算機圖形學中最先發展出來的演算法。

GRBL中，圓弧是用直線段來接近描述的，所以不需要考慮，直接的畫法通過下面的判斷器，X先走。

把縱軸的一個方格的一半作為基準，如果在基準點以上，則Y軸走一步，如果在下面，則X繼續走一步。而step_event_count為最終走的總步數，為X+Y總步數。

第二部分：

調度器用於計算加速度的內容，也就是說，BRESENHEM用到的是梯形加速度，我們需要計算梯形的各個表徵值。

  float nominal_speed;              // 勻速運動速度

  float entry_speed;                // 從一個BLOCK進入到這個BLOCK的速度

  float max_entry_speed;            // 最大的進入速度

  float millimeters;                // BLOCK運動的實際mm距離

  uint8_t recalculate_flag;          // 重新計算梯度的FLAG

  uint8_t nominal_length_flag;        // 是否進入了勻速的FLAG

  第三部分：

實際梯形的各個參數計算

  uint32_t initial_rate;              // 梯形運動初始值 

  uint32_t final_rate;                // 梯形運動結束

  int32_t rate_delta;                //計算加速度

  uint32_t accelerate_until;          // 加速度階段運動的距離

  uint32_t decelerate_after;          // 減速度階段運行的距離

  uint32_t nominal_rate;              // 勻速階段運行的距離

} block_t;

實際上，BLOCK的執行需要一定的時間，所以沒有執行完成的BLOCK需要列隊進行等待，所以需要用到調度器。

目前，3D列印機做開源的主要用到了Marlin固件，其實核心演算法就是GRBL,加入了兩軸材料擠出的步進電機軸，另外還用到了一個開源的溫控PID演算法，這個我們暫時用不上，不再考慮。

在找Marlin固件時發現了一個好的晶元，TC2100這顆IC賣出的價格在20元以上，而市面上用的1.5A電流的晶元大部分只賣到了4元左右，這顆IC的核心優勢就是細分數，看了一下資料，也用到了他們的專利演算法：一種新型的PWM演算法，淘寶上賣出的模塊價格在37元左右，其實還有不少的利潤空間，可惜拿貨估計有點麻煩，訂單小了估計都不好拿貨。

另外需要注意的是，初始化的參數是存放在EEPROM中的，GRBL也有一個EEPROM的函數，但是實際上我們定義了我們新的EEPROM函數，用到的是W24512,至於這一塊如何移植，後文再介紹。

⑥ 計算機制圖中柵格差值演算法的種類

你是想問計算機制圖中柵格差值演算法的種類是什麼嗎？計算機制圖中柵格差值演算法的種類有以下：
1、IDW:確定性插值方法，每個柵格單元內的樣本點數據距離單元內加權平均距離點的距離為自變數，點對平均距離點的影響與其距離冪值成反比，適合樣本密集情況下進行分析。
2、Kriging與IDW類似，通物纖凳過半變異函數，可以對預測的確定性或准確性提供某種度量。
3、Spline：確定性插值方法。使用可罩旅最小化豎指整體表面曲率的數學函數來估計值，以生成恰好經過輸入點的平滑表面。

⑦ 柵格化的基本實現方法

最基礎的柵格化演算法將多邊形表示的三維場景渲染到二維表面。多邊形由三角形的集合表示，三角形由三維空間中的三個頂點表示。在最簡單的實現形式中，柵格化工具將頂點數據映射到觀察者顯示器上對應的二維坐標點，然後對變換出的二維三角形進行合適的填充。 一旦三角形頂點轉換到正確的二維位置之後，這些位置可能位於觀察窗口之外，也可能位於屏幕之內。裁剪就是對三角形進行處理以適合顯示區域的過程。
最常用的技術是Sutherland-Hodgeman裁剪演算法。在這種方法中，每次測試每個圖像平面的四條邊，對於每個邊測試每個待渲染的點。如果該點位於邊界之外，就剔除該點。對於與圖像平的面邊相交的三角形邊，即邊的一個頂點位於圖像內部一個位於外部，那麼就在交叉點插入一個點並且移除外部的點。 傳統的柵格化過程的最後一步就是填充圖像平面中的二維三角形，這個過程就是掃描變換。
第一個需要考慮的問題就是是否需要繪制給定的像素。一個需要渲染的像素必須位於三角形內部、必須未被裁掉，並且必須未被其它像素遮擋。有許多演算法可以用於在三角形內進行填充，其中最流行的方法是掃描線演算法。
由於很難確定柵格化引擎是否會從前到後繪制所有像素，因此必須要有一些方法來確保離觀察者較近的像素不會被較遠的像素所覆蓋。最為常用的一種方法是深度緩存，深度緩存是一個與圖像平面對應的保存每個像素深度的二維數組。每個像素進行繪制的時候都要更新深度緩存中的深度值，每個新像素在繪制之前都要檢查深度緩存中的深度值，距離觀察者較近的像素就會繪制，而距離較遠的都被舍棄。
為了確定像素顏色，需要進行紋理或者濃淡效果計算。紋理圖是用於定義三角形顯示外觀的點陣圖。每個三角形頂點除了位置坐標之外都與紋理以及二維紋理坐標 (u,v) 發生關聯。每次渲染三角形中的像素的時候，都必須在紋理中找到對應的紋素，這是根據在屏幕上像素與頂點的距離在與紋理坐標相關聯的三角形頂點之間插值完成的。在透視投影中，插值是在根據頂點深度分開的紋理坐標上進行的，這樣做就可以避免透視縮減（perspective foreshortening）問題。
在確定像素最終顏色之前，必須根據場景中的所有光源計算像素上的光照。在場景中通常有三種類型的光源。定向光是在場景中按照一個固定方向傳輸並且強度保持不變的光。在現實生活中，由於太陽距離遙遠所以在地球上的觀察者看來是平行光線並且其衰減微乎其微，所以太陽光可以看作是定向光。點光源是從空間中明確位置向所有方向發射光線的光源。在遠距離的物體上的入射光線會有衰減。最後一種是聚光燈，如同現實生活中的聚光燈一樣，它有一個明確的空間位置、方向以及光錐的角度。另外，經常在光照計算完成之後添加一個環境光值以補償光柵化無法正確計算的全局照明效果。
有許多可以用於光柵化的濃淡演算法。所有的濃淡處理演算法都必須考慮與光源的距離以及遮蔽物體法向量與光照入射角。最快的演算法讓三角形中的所有像素使用同樣的亮度，但是這種方法無法生成平滑效果的表面。另外也可以單獨計算頂點的亮度，然後繪制內部像素的時候對頂點亮度進行插值。速度最慢也最為真實的實現方法是單獨計算每點的亮度。常用的濃淡模型有 Gouraud shading 和 Phong shading。

⑧ 關於Bresenham演算法的求助

今天一下子遇到三個類似的問題，所以我這篇東西就連續復制粘貼了三遍：

（下面的坐標本來是有下標的，但復制過來就變沒了，你可能看的有點暈）

Bresenham演算法是Bresenham提出的一種光柵線生成演算法！

DDA演算法表面上看起來很有效，並且代碼也比較容易實現，但是顯示每個像素都需要進行一次浮點數加法運算，而Bresenham演算法的最大優點是不需要進行浮點數運算！這是一種精確而有效的光柵線生成演算法，該演算法僅使用增量整數計算，計算速度比DDA要快，另外，Bresenham演算法還可用於顯示圓和其他曲線，這里暫時只顯示直線！

與DDA一樣，我們假設線段的兩個端點坐標是整數值（x0,y0）（xEnd,yEnd）,且斜率m滿足0<=m>=1!坐標軸的垂直軸表示掃描線位置，水平軸標識像素列，假設以單位x間隔取樣，需要確定下一個每次取樣時兩個可能的像素位置中的哪一個更接近於線路徑！

從給定線段的左端點（x0,y0）開始,逐步處理每個後繼列（x位置），並在其掃描線y值最接近線段的像素處描出一點，假如已經確定要顯示的像素在（xk,yk），那麼下一步就要確定在列xk+1=xk+1上繪制哪個像素，是在位置(xk+1,yk)還是在(xk+1,yk+1)

在取樣位置xk+1，我們使用dlower和pper來標識兩個像素與數學上線路徑的垂直偏移（就是通過這兩個值來比較哪個點離線上的點最近，以下推導過程你可能看得有點暈，但都是為了推出後續的點而已，你可以結合下面例子程序中的Bresenham函數來看），在像素列xk+1處的直線上的y坐標根據直線方程可計算得：

y=m(xk+1)+b

那麼可求得：

dlower=y-yk=m(xk+1)+b-yk

pper=(yk+1)-y=yk+1-m(xk+1)-b

令斜率m=dy/dx,引入決策參數Pk，定義為：

Pk=dx(dlower-pper)

=2dx*xk-2dy*yk+c

C是一個常數，值為2dx+dx(2b-1)

由此可以計算得到

pk+1=Pk+2dy-2dx(yk+1-yk)

其中yk+1-yk取0還是取1取決於參數Pk的符號，Pk為負時取0，Pk非負時取1！

而Pk為負時，下一個要繪制的點就是（xk+1,yk）且pk+1=Pk+2dy

Pk為非負時則下一個要繪制的點就是（xk+1,yk+1）且pk+1=Pk+2dy-2dx

至此，Bresenham演算法介紹完畢，以下為某個示例：

#include<gl/glut.h>

#include<math.h>

#include<stdio.h>

voiddraw_pixel(intix,intiy)

{

glBegin(GL_POINTS);

glVertex2i(ix,iy);

glEnd();

}

voidBresenham(intx1,inty1,intxEnd,intyEnd)

{

intdx=abs(xEnd-x1),dy=abs(yEnd-y1);

intp=2*dy-dx;

inttwoDy=2*dy,twoDyMinusDx=2*dy-2*dx;

intx,y;

if(x1>xEnd)

{

x=xEnd;y=yEnd;

xEnd=x1;

}

else

{

x=x1;

y=y1;

}

draw_pixel(x,y);

while(x<xEnd)

{

x++;

if(p<0)

p+=twoDy;

else

{

y++;

p+=twoDyMinusDx;

draw_pixel(x,y);

}

}

}

voiddisplay()

{

glClear(GL_COLOR_BUFFER_BIT);

Bresenham(0,0,400,400);

glFlush();

}

voidmyinit()

{

glClearColor(0.8,1.0,1.0,1.0);

glColor3f(0.0,0.0,1.0);

glPointSize(1.0);

glMatrixMode(GL_PROJECTION);

glLoadIdentity();

gluOrtho2D(0.0,500.0,0.0,500.0);

}

voidmain(intargc,char**argv)

{

glutInit(&argc,argv);

glutInitDisplayMode(GLUT_SINGLE|GLUT_RGB);

glutInitWindowSize(500,500);

glutInitWindowPosition(200.0,200.0);

glutCreateWindow("CG_test_Bresenham_Lineexample");

glutDisplayFunc(display);

myinit();

glutMainLoop();

}

運行效果：

⑨ GIS 學科都是有哪些重要的演算法謝謝

一 空間數據壓縮演算法
1 基於矢量的壓縮演算法
2 基於柵格的壓縮演算法

二 空間數據內插演算法
1 點的內插演算法
2 區域內插演算法
3 采樣點曲線擬合

三 空間數據轉換演算法
1 矢量數據向柵格數據轉換
2 柵格數據向矢量數據轉換
3 TIN向規則格網DEM轉換

四 空間數據誤差分析演算法
1 屬性誤差的分析演算法
2 位置誤差分析演算法

五 多邊形自動生成與裁剪演算法
1 多邊形性質及有關處理
2 弧-弧拓撲生成演算法
3 多邊形自動生成演算法
4 多邊形圖裁剪演算法

六 TIN的構建演算法
1 基於離散點的構TIN演算法
2 基於等高線的構TIN演算法

七 Voronoi圖構建演算法
1 平面點集Voronoi圖構建演算法
2 線/面集Voronoi圖構建演算法
3 球面Voronoi圖構建演算法

八 空間變換演算法
1 地圖坐標變換演算法
2 地圖投影變換演算法
3 透視投影變換演算法

九 空間度量演算法
1 空間距離與方向度量演算法
2 面向度量演算法
3 體積度量演算法
4 坡度坡向度量演算法

十 數字地形分析演算法
1 基本地形因子分析演算法
2 地形特徵提取演算法
3 數字地形典型應用演算法

十一 空間統計分析演算法
1 多變數統計分析演算法
2 空間分類統計演算法
3 層次分析演算法

十二 空間分析演算法
1 路徑分析演算法
2 資源分配演算法
3 緩沖區分析演算法
4 疊置分析演算法

十三 GIS可視化操縱演算法
1 地形簡化演算法
2 多解析度紋理生成演算法
3 紋理映射演算法
4 光相關演算法

十四 空間數據挖掘與知識發現演算法