问题标签 [triangulation]

嗨，伙计们：我是安卓新手。我正在 android 2.2 中开发一个应用程序，以通过任何可用资源（GPS、网络等）来识别用户的位置。我已经通过 GPS 找到位置并使用 SIM 网络和互联网。现在的问题是要在没有 GPS 且没有互联网可用时定位设备。在这种情况下，我必须实施三角测量。我知道三角测量概念的理论，但实施对我来说确实是一件大事。任何机构会指导我解决问题吗？我在网上搜索过，但找不到任何解决方案。

我已经在我的应用程序中使用 android 中的 GPS 实现了位置识别，但现在如果 GPS 不可用或禁用，那么如何在设备中启用互联网时识别位置。无论是使用谷歌 API 还是三角测量或其他东西。谢谢你。

我有一个带有许多基站信标的系统，每个信标都广播一个无限快的信号，描述它们在二维笛卡尔平面上的位置。信号强度以1.0的 [无单位] 幂开始，强度根据以下公式在距离d上衰减：

那架飞机上的某个地方是一个接收器。它可以访问基站的位置和范围内任何基站的接收信号强度。我想使用这些信息来确定它的位置。

我相信我需要执行三边测量（我最初假设三角测量，但这似乎使用时间差异？），但维基百科条目和这个问题都没有帮助。

我想获得由一组点创建的图形的中心点（x，y）。

我该怎么做呢？

我正在寻找可以在 3-D 三角剖分网格中找到全部或部分简单 3-D 形状（球体、圆柱体、圆锥体等）的任何算法或源代码。

我发现了几篇关于算法的论文（例如看这个 PDF），它们可以在点云中找到形状。三角剖分可以很容易地转换为点云，但在我看来，如果你已经有了三角剖分，应该更容易找到形状，因为你有更多关于要匹配的表面的信息——例如在转换为点云。

任何指针将不胜感激。

我是一名数学家，并且我了解以下作业通常分配给计算机科学入门的学生：

用语言 X 编写一个应用程序，为每个自然数 n 绘制三角形（2-单纯形）的重心细分的第 n 次迭代。

（请参阅此Google 搜索以证明这实际上是人们指定的东西）

我在我的研究中使用了这样一个程序，我希望你们中的一个人拥有一份来自学生时的源代码或二进制版本的副本（或者对于你们中的那些教授，如果你有的话d自己写的）。

第 n 个重心细分是指将相同的重心细分过程再次应用于所得二维单纯复形的每个 2-单纯形所产生的图形。

如果这要求太多，那么要求第四次迭代的相当高分辨率的图片是否太多了？我试过用手画，但真的很难（我最好的尝试是在第三个细分尝试失败，花了一个多小时）！

诚挚的，

匿名

我在为 Delaunay 三角剖分中的每个边的端点获取 vertex_handle 时遇到了相当大的困难。由于我为此苦苦思考了几个小时，我想也许你们中的一个人可以帮助我解决这个看似微不足道的问题：

根据取消引用 Edge_iterator 的文档，我应该得到一个 Edge_handle 和 Edge_handle 应该有成员 source() 和 target() 来简单地获取端点，但它不会编译并且似乎是错误的。像上面这样的取消引用会给我一个没有这些成员函数的 pair<>。

知道我做错了什么吗？

我是这个论坛的新手，不是以英语为母语的人，所以请善待！:)

这是我目前面临的挑战：我想根据 2 点之间的一组给定距离计算 3D 欧几里得空间中未知点的（近似）相对坐标。在我的第一种方法中，我想忽略可能的多个解决方案，只是随机选择第一个。

例如：给定一组距离：（我认为它创建了一个以直角三角形为基础的金字塔）

P1-P2-距离

• 1-2-30
• 2-3-40
• 1-3-50
• 1-4-60
• 2-4-60
• 3-4-60

Step1： 现在，我如何计算这些点的相对坐标？
我认为第一个点是 0,0,0，所以第二个点是 30,0,0。
之后，可以通过找到从点 1 和 2 到点 3 的距离（分别为 50 和 40）的 2 个圆的交点来计算第三个点。我如何在数学上做到这一点？（尽管我用这些简单的数字来简单地表示我脑海中的情况）。此外，我不知道如何以正确的数学方式得到答案，第三点是 30,40,0（或 30,0,40，但我会忽略它）。
但获得第四点并不那么容易。我以为我必须使用 3 个球体来计算交叉点才能得到这一点，但我该怎么做呢？

Step2： 在我弄清楚如何计算这个“简单”示例之后，我想使用更多未知点......对于每个点，到另一个点的最小距离为 1 以将其“链接”到其他点。如果由于其自由度而无法计算坐标，我想忽略除我随机选择的一种可能性之外的所有可能性，但相对于已知距离。

Step3： 现在最后阶段应该是这样的：由于现实生活情况，每个测量的距离都有点不正确。因此，如果给定一对点的距离超过 1 个，则对距离进行平均。但由于距离不精确，在确定点的准确（相对）位置时可能会遇到困难。所以我想将不同的可能位置平均到“最佳”位置。

你能帮我一步一步完成我的挑战吗？

下面是一个 Matlab 函数，它实现了多视图几何中描述的三角测量方法。它采用立方体的 8 个角点 (OriginalPoints) 并将它们投影到两个屏幕上。然后屏幕点位于 CameraPoints 和 ProjectorPoints 中。目标是使用直接线性变换从这两个视图重建原始点。不幸的是，结果是胡言乱语。

这里还有一个关于 SO 的主题，从中对 A 的行进行了标准化，但这并没有改善结果。

三个一般性问题：

• 在 SVD 之前对数据进行归一化（原点 = 质心和平均距离 = sqrt(2)）时，我是否计算 (x,y) 或 (x, y, w) 的平均距离？不均匀还是均匀？
• 每次操作后，在可能的情况下，我将齐次坐标 w 缩放回 1.0，这是正确的吗？
• 由于相机矩阵是完全已知的（不仅仅是投影变换），因此结果点与原始点的差异应该与欧几里得变换不同，对吧？

假设您有一个动物园，并且您想创建一个应用程序，该应用程序可以在您靠近笼子时向您显示每只动物的详细信息。（只是为了这个问题...... GPS信号不是一个选项）

如果每个笼子旁边都有一个 WiFi 路由器，iPhone 应用程序是否可以使用任何方法来确定手机就在附近？我想这是WiFi三角测量。

或者有没有其他方法可以在没有 GPS 的情况下进行这种地理定位？