如何检查参考路径内的 3D 绘图？

问题描述

对于无人机比赛，我有：

A- 参考 3D 轨迹（大约 30 点或更少）
B- 理想轨迹的公差（比如厘米或更小）
C- 从无人机 GPS 读取的实验 3D 点（约 5000 点）

有点像：

红色：参考（A）
蓝色：实验性 (C)
绿色：“宽容”（A+B，其实不是，但你懂的……）

我想知道检查“实验 3D 点”(C) 是否都在“参考 3D 轨迹”(A) 加/减预期“容差”(B) 内的最佳方法。>

我在这里找到的最接近的匹配是：

• Finding out if a curve is inside or outside a boundary in python. X axis with different resolutions (python)
  
• Approximating data with a multi segment cubic bezier curve and a distance as well as a curvature contraint
  
• Fit Curve-Spline to 3D Point Cloud
  
• How to compare two 3D curves in Python?
  
• https://stackoverflow.com/questions/8980101/what's-the-best-method-to-compare-original-trajectory-with-two-compressed-trajec
  

从 github 我发现了一些接近的东西：

• https://pypi.org/project/similaritymeasures/

但我想确定我可以比较不同点数的轨迹（“参考”+/-“公差”提供了一个简化的“隧道”）。数据集的差异是主要缺点，因为无人机可以停止，甚至可能在恢复比赛之前向后退一点。

也许也可以使用 Mathpy 和/或 Payton 来显示结果。

虽然时间是一个因素，但最好做一些统计数据，例如与“参考 3D 轨迹”(A) 的最小/最大偏差。

可能超出范围，但是：

• https://www.researchgate.net/publication/281188521_Model_Predictive_Path-Following_Control_of_an_ARDrone_Quadrotor
  
• https://www.researchgate.net/publication/247935750_UAV_Motion_Estimation_using_Hybrid_Stereoscopic_Vision
  

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！

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