def trilaterate2D(self): A = [] B = [] # trilateration using SVD for idx in range(4): if idx == 0: # i:1 j:4 x_coefficient = self.position[3][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[3][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[3] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[3][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[3][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[3][0] + y_coefficient * self.position[3][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) else: x_coefficient = self.position[0][0] - self.position[idx][0] # x1-xidx y_coefficient = self.position[0][1] - self.position[idx][1] # y1-yidx b = 1 / 2 * (self.distances[idx] ** 2 - self.distances[0] ** 2 - ((self.position[idx][0] - self.position[0][0]) ** 2 + ( self.position[idx][1] - self.position[0][1]) ** 2)) \ + x_coefficient * self.position[0][0] + y_coefficient * self.position[0][1] A.append([x_coefficient, y_coefficient]) B.append([b]) B = np.array(B) A_pseudo = np.linalg.pinv(A) self.result = np.dot(A_pseudo, B) result_x = self.result[0] result_y = self.result[1]
时间: 2023-06-14 11:08:05 浏览: 101
trilateration:带有控件的可视化二维三边测量。
这段代码是用于进行二维三点定位的。其中,A和B分别代表了方程组Ax=B中的系数矩阵和常数矩阵。通过奇异值分解(SVD)的方法求解该方程组,得到位置的坐标值。具体地,该方法通过计算三个定位点与目标点之间的距离,以及三个定位点的坐标值,构建一个二次方程组来求解目标点的位置坐标。这种方法可以应用于无线传感器网络等领域中的目标定位问题。
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