CN110307857A - 指南针校准方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

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倪佳欢
杨沙
何从华
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Shenzhen Quchuang Technology Co Ltd
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C17/00—Compasses; Devices for ascertaining true or magnetic north for navigation or surveying purposes
    • G01C17/38—Testing, calibrating, or compensating of compasses

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Abstract

本发明提供了一种指南针校准方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：指针样本数据收集，收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；指针位置数据拟合，通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；指针位置校准，根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。本发明的有益效果在于：通过采用这样的累积回归算法，可以让用户在使用过程中，使用时间越久，数据越精确，而不是以前那样的散乱跳动数据，可以给用户最佳的体验。

Description

指南针校准方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其是指一种指南针校准方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
目前的市场上大部分手机中的指南针软件，都有一指针乱跳，或者指针不准，或者校准失效的现象出现，这样会带来用户使用体验感不好，同时对于用户如果真的处于沙漠等野外环境里，还会给用户带来危险的指引。
因此，需要对现有的手机中的指南针校准方法进行改进。
发明内容
本发明提供了一种指南针校准方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在提供一种更加精准的指南针校准方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种指南针校准方法，所述指南针校准方法包括，
指针样本数据收集，收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
指针位置数据拟合，通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
指针位置校准，根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
进一步的，所述指针位置数据拟合，为通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
进一步的，所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
进一步的，所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
为了解决上述技术问题，本发明采用的另一个技术方案为：一种指南针校准装置，所述指南针校准装置包括，
指针样本数据收集模块，用于收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
指针位置数据拟合模块，用于通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
指针位置校准模块，用于根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
进一步的，所述指针位置数据拟合模块，具体用于通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
进一步的，所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
进一步的，所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的指南针校准方法。
一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如上所述的指南针校准方法。
本发明的技术效果在于：通过采用这样的累积回归算法，可以让用户在使用过程中，使用时间越久，数据越精确，而不是以前那样的散乱跳动数据，可以给用户最佳的体验。
附图说明
下面结合附图详述本发明的具体结构。
图1为本发明一具体实施例的指南针校准方法流程图；
图2为本发明一具体实施例的指南针校准装置模块框图。
具体实施方式
为详细说明本发明的技术内容、构造特征、所实现目的及效果，以下结合实施方式并配合附图详予说明。
参阅图1，本发明的一具体实施例为：一种指南针校准方法，包括，
S10、指针样本数据收集，收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
S20、指针位置数据拟合，通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
S30、指针位置校准，根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
本实施例中，每一次指南针启动的时候，指南针软件重新进行软件快速校准，同时对相关的前面收到的数据进行迭代计算；把离散数据点进行误差校准，也许精度没有军事上的定位仪那么高，但是对于野外行走等，已经足够，只要拿着校正好的罗盘定向和定位仪定向，看是否一致即可，这样就可以大大的提高指南针的数据准确性，而不再是以前的那种离散跳动的随即数据。
在一具体实施例中，所述指针位置数据拟合，为通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
在一具体实施例中，所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
优选的，所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
本实施例中，采用回归算法进行动态调整，下面假设我们有N个二维训练数据点，我们的预测函数为h(x)＝m*x+b；通过采用这样的累积回归差分算法，可以让用户在使用过程中，使用时间越久，数据越精确，而不是以前那样的散乱跳动数据，可以给用户最佳的体验；
对于获取的指南针的样本点数据，我们不妨假设离散样本点数据的关系是线性的，那么我们需要计算出一条直线L,使得L距离每一个离散点都很近，最好的情况，我们希望所有的离散点都在L上，也就是满足L的方程，但是一条直线去拟合所有的点肯定是不现实的，不可能所有的点都满足线性关系，所以我们希望找到的L离所有的数据点尽可能的靠近，既找到每一个点(xi，yi)和L距离最小值d＝|yi-(m*xi+b)|，我们对N个d进行求和，由最小二乘法来表示误差函数为:
其中i表示第i个点，N表示样本总数，我们将Loss求和平均来作为最终的损失：
现在我们有了预测函数h(x)和损失函数Loss，那么我们怎么求出这条直线L来最好的拟合数据集，这里涉及复合函数求导和求和求导，可以直接解出m和b，就可以得到L的方程。
利用梯度下降算法来优化Loss函数后，也得到了相应的m和b的值，那么也就找到了直线L＝m*x+b，使得L以最小的误差去拟合训练数据。
参阅图2，本发明的另一具体实施例为：一种指南针校准装置，包括，
指针样本数据收集模块，用于收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
指针位置数据拟合模块，用于通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
指针位置校准模块，用于根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
在一具体实施例中，所述指针位置数据拟合模块，具体用于通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
在一具体实施例中，所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
优选地，所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的指南针校准方法。
一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如上所述的指南针校准方法。
本发明的技术效果在于：通过采用这样的累积回归算法，可以让用户在使用过程中，使用时间越久，数据越精确，而不是以前那样的散乱跳动数据，可以给用户最佳的体验。
此处第一、第二……只代表其名称的区分，不代表它们的重要程度和位置有什么不同。
此处，上、下、左、右、前、后只代表其相对位置而不表示其绝对位置。以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种指南针校准方法，其特征在于：所述指南针校准方法包括，
指针样本数据收集，收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
指针位置数据拟合，通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
指针位置校准，根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
2.如权利要求1所述的指南针校准方法，其特征在于：所述指针位置数据拟合，为通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
3.如权利要求2所述的指南针校准方法，其特征在于：所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
4.如权利要求3所述的指南针校准方法，其特征在于：所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
5.一种指南针校准装置，其特征在于：所述指南针校准装置包括，
指针样本数据收集模块，用于收集指南针每次启动时的指针位置数据，形成指针样本数据；
指针位置数据拟合模块，用于通过最小二乘法对指针样本数据进行拟合，得到指针位置的拟合曲线；
指针位置校准模块，用于根据指针位置的拟合曲线，对指南针的指针位置进行校准。
6.如权利要求5所述的指南针校准装置，其特征在于：所述指针位置数据拟合模块，具体用于通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合,得到指针位置的一元线性拟合曲线。
7.如权利要求6所述的指南针校准装置，其特征在于：所述通过最小二乘法对指针样本数据进行一元线性拟合；其中，一元线性拟合的预测函数为：
h(x)＝m*x+b；其中，h(x)为指针的位置；
一元线性拟合的损失函数为：
其中，N代表指针样本数据的个数，i代表第几个指针样本数据，m为系数。
8.如权利要求7所述的指南针校准装置，其特征在于：所述指针位置的拟合曲线为：L＝m*x+b。
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4中任意一项所述的指南针校准方法。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1至4任意一项所述的指南针校准方法。
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