Отсюда: По состоянию на 2011 г. протяженность улично-дорожной сети в городе составляет 3620,3 км при плотности 3,32 км/км2 от всей территории города, протяженность магистральной улично-дорожной сети — 1331,4 км при плотности 1,22 км/км2
Даже если возьмем в качестве средней ширины проезжей части, доступной автомобилям, 20 метров, а это 4-5 полос для движения, то получаем 3.32*20 = 0.0664, то есть меньше 7 процентов.
Спасибо большое за замечания!
Мы рассматриваем достаточно большие области (единицы и десятки километров), поэтому дальняя многолучевость для нас сильно вариативна — мы не пытаемся компенсировать ошибки, связанные с ней.
По поводу работы с псевдодальностями — в статье я постарался наиболее простым способом донести основную идею. Непосредственно наша технология разбивается на два решения — с группировкой по рабочим созвездиям и на работу с псеводальностями. Каждое имеет свои плюсы и минусы. Нам видится, что непосредственная работа со значениями псевдодальностей, что стало, наконец, возможной с Android 7, принесет более точные результаты, хоть и будет дороже в плане затрат на дополнительные вычисления.
К сожалению, похвастаться готовыми результатами, которые прямо сейчас показывали практическую применимость решения, мы не можем. Все исследования проводятся за наш собственный счет, без привлечения внешнего финансирования в виде инвестиций и грантов. Поэтому, наша основная задача на данный момент — это зарабатывание денег, которые будут направляться в том числе и для доведения результатов до ума.
У нашего решения, как и любой другой технологии, есть области, где они работают не так хорошо. Скорее всего, случай с плотной городской застройкой, где хорошо просматривается только небольшая часть небосклона, а многолучевое распространение становится преобладающим фактором, является такой областью ограничений для нашего решения. Основная задача в нашей технологии — это научиться компенсировать ошибки, связанные со спутниками и состоянием тропосферы и ионосферы, без применения дополнительного дорогостоящего оборудования с использованием одних только математических вычислений.
Кажется, что в случае с геопозиционированием для бюджетных устройств сработает применение ансамбля из различных технологий, когда разные решения в совокупности будут нивелировать ошибки разной природы.
Информация
В рейтинге
Не участвует
Откуда
Саров (Нижегородская обл.), Нижегородская обл., Россия
Даже если возьмем в качестве средней ширины проезжей части, доступной автомобилям, 20 метров, а это 4-5 полос для движения, то получаем 3.32*20 = 0.0664, то есть меньше 7 процентов.
Мы рассматриваем достаточно большие области (единицы и десятки километров), поэтому дальняя многолучевость для нас сильно вариативна — мы не пытаемся компенсировать ошибки, связанные с ней.
По поводу работы с псевдодальностями — в статье я постарался наиболее простым способом донести основную идею. Непосредственно наша технология разбивается на два решения — с группировкой по рабочим созвездиям и на работу с псеводальностями. Каждое имеет свои плюсы и минусы. Нам видится, что непосредственная работа со значениями псевдодальностей, что стало, наконец, возможной с Android 7, принесет более точные результаты, хоть и будет дороже в плане затрат на дополнительные вычисления.
У нашего решения, как и любой другой технологии, есть области, где они работают не так хорошо. Скорее всего, случай с плотной городской застройкой, где хорошо просматривается только небольшая часть небосклона, а многолучевое распространение становится преобладающим фактором, является такой областью ограничений для нашего решения. Основная задача в нашей технологии — это научиться компенсировать ошибки, связанные со спутниками и состоянием тропосферы и ионосферы, без применения дополнительного дорогостоящего оборудования с использованием одних только математических вычислений.
Кажется, что в случае с геопозиционированием для бюджетных устройств сработает применение ансамбля из различных технологий, когда разные решения в совокупности будут нивелировать ошибки разной природы.