首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在R中计算UTM动物运动数据的日尺度旅行距离

,首先需要理解UTM坐标系统和动物运动数据的结构。

UTM坐标系统(Universal Transverse Mercator)是一种地理坐标系统,通常用于将地球表面划分为多个区域,并为每个区域分配一个唯一的坐标。UTM坐标系统将地球表面划分为60个纵向区域,每个区域的宽度为6度。每个区域都有一个中央经线作为基准线,通过这个基准线将区域划分为东半球和西半球。UTM坐标由纵向区域号、东西方向偏移量、北方向偏移量三个值组成。

动物运动数据通常包含动物在一段时间内记录的位置坐标。这些位置坐标可以使用UTM坐标系统表示,其中每个坐标都包含东西方向和北方向的偏移量。为了计算日尺度旅行距离,我们可以通过计算相邻两个位置坐标之间的直线距离,并将所有相邻位置的距离相加来得到结果。

以下是在R中计算UTM动物运动数据日尺度旅行距离的示例代码:

代码语言:txt
复制
library(geosphere)

# 读取动物运动数据,假设数据存储在一个包含UTM坐标的数据框中,列名为"UTM_Easting"和"UTM_Northing"
animal_data <- read.csv("animal_data.csv")

# 将UTM坐标转换为经纬度坐标
animal_coordinates <- data.frame()
animal_coordinates$lon <- NULL
animal_coordinates$lat <- NULL
for (i in 1:nrow(animal_data)) {
  utm_coords <- c(animal_data$UTM_Easting[i], animal_data$UTM_Northing[i])
  lonlat_coords <- utm2lonlat(utm_coords, zone = 0)
  animal_coordinates$lon[i] <- lonlat_coords[1]
  animal_coordinates$lat[i] <- lonlat_coords[2]
}

# 计算相邻两个位置之间的距离
distances <- c()
for (i in 1:(nrow(animal_coordinates)-1)) {
  coords1 <- c(animal_coordinates$lon[i], animal_coordinates$lat[i])
  coords2 <- c(animal_coordinates$lon[i+1], animal_coordinates$lat[i+1])
  distance <- distGeo(coords1, coords2)
  distances <- c(distances, distance)
}

# 计算日尺度旅行距离
daily_distance <- sum(distances)

# 打印结果
print(paste("日尺度旅行距离为:", daily_distance, "米"))

这段代码使用了geosphere包中的utm2lonlat函数将UTM坐标转换为经纬度坐标,并使用distGeo函数计算两个经纬度坐标之间的直线距离。通过循环遍历动物运动数据中的位置坐标,并将相邻位置之间的距离相加,最终得到日尺度旅行距离。

腾讯云的相关产品和产品介绍链接地址:

  • 腾讯云计算平台(https://cloud.tencent.com/product/cvm)
  • 腾讯云数据库(https://cloud.tencent.com/product/cdb)
  • 腾讯云对象存储(https://cloud.tencent.com/product/cos)
  • 腾讯云人工智能(https://cloud.tencent.com/product/ai)
  • 腾讯云物联网(https://cloud.tencent.com/product/iot)
  • 腾讯云移动开发(https://cloud.tencent.com/product/mad)
  • 腾讯云区块链(https://cloud.tencent.com/product/baas)
  • 腾讯云音视频处理(https://cloud.tencent.com/product/vod)
  • 腾讯云服务器运维(https://cloud.tencent.com/product/hpc)
  • 腾讯云云原生(https://cloud.tencent.com/product/tke)
  • 腾讯云网络安全(https://cloud.tencent.com/product/cfw)
  • 腾讯云存储(https://cloud.tencent.com/product/cfs)
  • 腾讯云元宇宙(https://cloud.tencent.com/product/metaverse)

请注意,以上链接仅供参考,具体的产品选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Nature再发DeepMind研究:AI复现大脑网格细胞模拟导航!

即:让大脑计算出到达目的地距离和方向,“像乌鸦飞行一样”,即使以前没有走过确切路线,动物也可以不同地点之间直接旅行。...研究人员首先训练了一个循环网络来执行在虚拟环境定位自身任务,主要使用与运动相关速度信号。哺乳动物处于不熟悉地方或不容易发现地表地方(如在黑暗中行走)时,这种能力会自然地激发。...例如,当网络网格单元被掐断时,agent导航能力就会受损,而且对目标的距离和方向判断等关键指标的表示变得不那么准确。 图:具有网格单元基于矢量导航图示。...中科院自动化所何晖光: 在这项工作,研究人员首先训练循环神经网络基于运动速度信息虚拟环境定位。这与哺乳动物不熟悉环境运动定位所用到信息非常类似。...中科院计算所研究员、中科视拓创始人、董事长兼 CTO 山世光: 基于数据进行学习后得到的人工神经网络规律和模式与长期进化而来生物神经系统有相似之处——出现这样可能性是偶然还是必然,这确实是很有趣

59240

70款ChatGPT plus插件评测:惊艳开发过程与宏大商业化愿景

Wolfram插件存在,解决了GPT模型处理实时数据和复杂计算方面的限制,因为GPT模型知识库是训练时固定,无法获取训练后数据,也无法进行复杂数学计算。...中午运动: 椭圆机上进行30分钟运动,可根据您体重和运动强度估算卡路里消耗。一般来说,每30分钟消耗的卡路里180-380之间。为了准确计算,需要知道您体重和运动强度。.../),未受破坏冰岛荒野徒步旅行,前往Falljökull冰川。...A:[Used Turo]以下是我为您找到洛杉矶从2023年5月20到2023年5月25租车选项:2017 Ford Mustang - 每日价格$45(不包括税费和费用),距离您4.97英里...用户想要确认一个动物运输商是否拥有 USDA 认证,他可以通过这个插件搜索 USDA 认证数据库。用户想要查看一个动物运输商是否 FMCSA 数据,他可以通过这个插件搜索 FMCSA 数据库。

1.3K30
  • 用Python做一只真·多足机器人,钢铁蜈蚣能弯曲还能蠕动

    数据文摘出品 来源:declanoller 编译:徐玲、李世林、陈若朦 足式机器人是如今机器人设计热点,相较于轮式和履带式机器人,足式设计优势在于其极强地形通过能力。...然后,定义一个脉宽调制幅度(pwm_amplitude),该幅度会决定它在这个循环中相对于中点上下移动距离。...伺服系统相位偏移变量设计,Adimin表示分层设置实在是太炫酷了——它能使多条腿连贯运动! 每个腿伺服对象之间需要一定相位偏移,而每条腿相对于其他腿也存在相位偏移。...自然生物学为机器人设计提供了黄金标准,我们需仍要很长时间才能制造出完成一切动物行为动作多足机器人。而另一方面,机器人不受生物学限制,这意味着它们总有可能学习动物天生就不会新行为。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

    74230

    用Python做一只真·多足机器人,钢铁蜈蚣能弯曲还能蠕动

    数据文摘出品 来源:declanoller 编译:徐玲、李世林、陈若朦 足式机器人是如今机器人设计热点,相较于轮式和履带式机器人,足式设计优势在于其极强地形通过能力。...然后,定义一个脉宽调制幅度(pwm_amplitude),该幅度会决定它在这个循环中相对于中点上下移动距离。...伺服系统相位偏移变量设计,Adimin表示分层设置实在是太炫酷了——它能使多条腿连贯运动! 每个腿伺服对象之间需要一定相位偏移,而每条腿相对于其他腿也存在相位偏移。...而另一方面,机器人不受生物学限制,这意味着它们总有可能学习动物天生就不会新行为。...utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

    65410

    基于整合IMU运动动力学无监督单目深度估计

    通过训练过程利用IMU,DynaDepth不仅学习了绝对尺度,还提供了更好泛化能力和对光照变化和移动物体等视觉退化鲁棒性。...算法分析 如图1所示是作者提出单目尺度感知深度估计和自我运动预测方法DynaDepth概述,该系统以相机为中心扩展卡尔曼滤波器(EKF)框架下,将IMU运动动力学显式集成到基于视觉系统。...KITTI和Make3D数据集上大量实验和仿真证明了DynaDepth有利于:绝对尺度学习;泛化能力;对诸如照明变化和移动物视觉退化鲁棒性;自我运动不确定性度量学习。...值得注意是DynaDepth达到了一个近乎完美的绝对尺度尺度感知方面甚至R18版本也优于G2S R50 ,而后者使用了更重编码器。...针对光照变化和运动物体,这两种情况违反了光度损失底层假设。作者通过0.5范围内随机交替图像对比度来模拟光照变化,通过随机插入三个150x150黑色方块来模拟运动物体,结果如表5所示。

    89920

    很稳没摔,机器狗ANYmal爬山比人还快4分钟,登上Science子刊

    来自苏黎世联邦理工学院机器人系统实验室四足机器人 ANYmal 正在这样环境完成一次「徒步旅行」,总距离 2.2 千米: 31 分钟时间内,ANYmal 毫不费力地攻克了 120 米垂直距离...对于足式机器人来说,外部感知使它们能够完成很酷事情,鉴于好外部感知和时间 (以及计算) 做一些非常棒运动规划,机器人可以动态而快速地移动。...尽管不确定 SubT 终极对决是否比瑞士某些登山运动更具挑战性,但视频表现令人印象深刻: 研究者训练这只四足动物爬上了附近海拔约 1098 米埃策尔山。...: 上台阶: 爬起山来也是非常迅速: 和山上动物建立了真挚友谊: 尽管外部感知数据显示这些地形到处都是障碍物并且地面高度不一,但 ANYmal 机器人依靠该本体感知数据能够保持平稳行走。...这种规划算法了解运动控制器功能,并使用几何提示来安全地引导机器人。」 未来,该研究团队将致力于环境理解更复杂山区环境,不依赖人们帮助,让 ANYmal 机器人实现自主远足。

    20730

    优秀课件笔记旅游者行为Tourist BehaviorChapter Behavior「建议收藏」

    国内旅游者指在本国某目的地旅行超过 24 h24 h而少于1 年的人,其目的是娱乐、度假、运动、商务、会议、学习、探亲访友、健康或宗教。 .....指来华旅游入境海外游客我国旅游住宿 设施内至少停留一夜外国人、华侨、港澳台同 胞。 .. 海外一游游客 .....四、旅行距离决策模式 .. 旅游者旅程长短是根据一定条件决定,最重 要条件是时间、费用和旅途不适。德国经济学 者霍斯特 ·托特认为,如果时间限定,则旅行距离也是限定。...一、旅游空间行为尺度划分 表3-1 不同尺度旅游空间行为所涉及空间大小尺度涉及空间范围大尺度尺度尺度省级、全国、国际省内、地区(市)内县(市)内、风景区内 2006-12-5 Geography...三、 、小尺度旅游空间行为 .. 除了同大尺度旅游空间行为一样外,中小尺度 旅游空间行为还有两个大尺度空间行为没有的特 征: .. 1、采用节点状路线旅游 ..

    37540

    专栏 | CVPR 2017论文解读:基于视频无监督深度和车辆运动估计

    而今天分享这篇论文,采用了无监督方法针对视频数据进行训练,从而对单张图片深度以及连续帧之间车辆运动进行估计,可以对大量已知相机内参视频数据进行训练,为 CNN 自动驾驶领域应用带来启发...mask, 用于解决图像运动物体以及随视角变化遮挡情况。...值得一提是论文提出 explainability mask, 我们知道,这种 warping 图像方式,如果两帧图像存在运动物体或者有较大随视角变化遮挡情况,那即使利用 ground-truth...也就是说,只有 single-view depth network 输出正确深度,Pose network 输出了正确帧间转移,同时 explainability mask 正确覆盖了运动物体及遮挡区域以及算法无法解释区域时...最后,该方法提出 explainability mask,该 mask 可以解决 SLAM 重要问题,即如何滤除场景运动物体,并且更近一步来看,如果该 mask 确实得到了不利与计算帧间转移图像部分

    1.2K30

    RD-VIO: 动态环境下移动增强现实稳健视觉惯性里程计

    其次,为了处理纯旋转问题,我们检测运动类型,并在数据关联过程采用适应性延迟三角化技术,将纯旋转帧转换为特殊子帧,解决视觉惯性捆绑调整时,它们为纯旋转运动提供了额外约束。...最后,系统通过边缘化旧关键帧状态来限制计算复杂度。 VIO初始化包括对重力向量追踪、全局尺度解决以及初始状态的确定。...为了实现这一目标,特征跟踪增加了第三次RANSAC,第三次RANSAC用于解算匹配点之间旋转矩阵。具体地首先计算最新两帧之间平移量 t,并计算共同地标 p 到 t 所在直线距离 D。...纯旋转检测 为了仔细研究纯旋转检测和稳定效果,我们依赖于EuRoC数据集提供高质量地面真实数据。我们从地面真实数据计算运动速度并绘制速度曲线。...EuRoC和ADVIO数据集上取得了明显更好结果,这证明了我们系统有效性,我们算法计算成本上也表现良好,可以实时移动设备上运行,iPhone X上AR演示进一步展示了算法挑战性场景稳健性

    25911

    从DeepNet到HRNet,这有一份深度学习“人体姿势估计”全指南

    estimation)计算机视觉界备受关注。...结果 本文使用了LSP(Leeds sports dataset,利兹[2]运动数据集)和FLIC(Frames Labeled In Cinema,电影院标记帧)数据集进行实验,并以PCP(Percentage...用于识别人方向,肢体排列以及相邻关节关系等内容线索,最好是图像不同尺度寻找(较小分辨率捕获更高阶特征和全局背景)。...其中di是检测到关键点与相应标准真值之间欧几里德距离,vi是标准真值可见性标志,s是对象尺度,ki控制衰减每个关键点常量。 简而言之,OKS扮演角色与IoU在对象检测扮演角色相同。...它是根据人尺度标准化预测点和标准真值点之间距离计算出来

    1.4K30

    波士顿动力太贵?把自家狗子放上电脑,在家远程均可撸!

    计算机模型在网上重现狗子,四足动物皆“可撸” 这项视觉捕捉技术由巴斯大学研究人员开发,能把你家狗子进行数字化处理,完全搬到网上,即使身在千里之外也能无压力撸狗,而你要用,也无需复杂又昂贵运动捕捉套装...收集到狗子们这些移动数据后,研究人员创建了一个计算机模型,该模型可以狗子们脱下运动服后准确地复制和预测它们3D真实姿势和动作,再通过一个RGBD相机记录颜色和每个像素与相机距离,创造出狗子3D...大家一定很关心效果对不对,俗话说有对比才有伤害,大家可以自行对比看看效果: “娱乐业,该项研究可以帮助电影和游戏产生更真实虚拟动物,除此之外,狗主人还可以使用这项技术计算机上对重建自家宠物,想想就很有趣...CVPR演讲:基于动物视觉还原还有很大开发潜能 这项技术怎么可以被世界领先AI会议之一CVPR放过呢。于是6月14,该团队就这项技术做了正式介绍和发表。...而对于包括波士顿动力在内机器狗设计过程,也不可避免地需要用到真实狗子们数据。 可以说,目前这一领域还存在很大开发潜力,想象一下快乐撸狗生活,是不是又有了继续研究动力!

    41420

    动态场景无监督单目深度图学习 (附FB和华盛顿大学SIGGRAPH论文)

    如下是其方法概括图:单目视频作为输入,对一对(相对距离远)帧采样,用预训练单目深度估计模型获得初始深度图。从这对图像中用光流与前后一致性检查建立对应关系。...为改善有动态运动视频姿态估计,应用Mask R-CNN进行人群分割并删除这些区域,以实现更可靠关键点提取和匹配,因为视频动态运动占了大多数。此步骤提供了准确摄像头内/外参以及稀疏点云重构。...另外,还使用光流估计成对帧之间密集对应关系,相机标定和密集对应关系可计算出几何损失项。SfM重建第二个作用是提供场景比例。因为单目输入重构尺度是不确定。...基于学习深度估计网络输出也是尺度不变。因此,为限制网络必须改变范围,调整SfM重建尺度使其平均稳健意义上与基于学习方法相匹配。...2 测试时间训练:在此阶段,对预训练深度估计网络进行微调,为特定输入视频产生几何上一致深度。每次迭代,采样一对图像帧并用当前网络参数估计深度图。

    1.1K20

    视觉里程计简介

    汽车中有一个里程计, 记录着汽车行驶距离, 可能计算方式就是通过计算车轮滚动次数乘以轮子周长, 但是里程计会遇到精度问题, 例如轮子打滑, 随着时间增加, 误差会变得越来越大。...另外对于立体 VO 计算轨迹通常更精确 (因为提供了更多数据), 但是在有些情况下, 如相机与观测物体距离相距太远 (与立体 VO 两个相机之间距离进行对比), 这样立体 VO 就退化为单目...计算. (2) 输出 计算每相邻两帧之间相机旋转矩阵 R 和平移矩阵 t, 表示两帧之间设备运动情况....R , t R, t R,t 表示估计出相机运动. s c a l e scale scale 表示相机平移运动尺度信息....在这篇文章, 使用 KITTI 数据集中 poses ground truth 信息附带尺度信息. 7.

    2.2K10

    距离-视觉-惯性里程计:无激励尺度可观测性(ICRA2021)

    一个重要理论结果表明,对于零加速度或恒加速度运动尺度不再位于可观察性矩阵右零空间中。实际上,这意味着恒速运动下可以观察到尺度,从而可以在任意地形上进行简单而稳健自主操作。...我们新颖距离-视觉-惯性里程计算法甚至可以零或恒定加速度轨迹下观察尺度。它使用一维激光测距仪 (LRF),使传感器套件保持轻量化,同时有效地利用 VIO 稀疏结构估计。...我们主要贡献是: 一个距离测量模型,可防止 VIO 标度漂移并适应任何场景结构;线性化距离- VIO 可观测性分析,显示尺度没有激励情况下是可观测真实数据集上进行户外演示;使用全状态真值进行室内案例分析...我们之前为 NASA Ingenuity Mars Helicopter [1] 所做工作,我们实施了一种距离-视觉-惯性里程计算法,该算法集成了 LRF 测量值,使尺度可观。...图1 距离-视觉-惯性里程计架构。距离和视觉测量z~、雅可比矩阵 J 和协方差矩阵 R 用于校正 EKF 惯性导航误差。

    86750

    【科技】研究人员利用黑猩猩改进动物模拟技术 效果显著!

    AiTechYun 编辑:nanan 曼彻斯特大学研究人员正在利用计算机模拟黑猩猩行走,来提高我们对动物行走方式理解,同时也提高我们用来做实验技术。...《英国皇家社会开放科学》杂志发表研究表明,“机器学习”算法简单变化可以产生更美观、更精确计算机生成动物模拟。...它还将帮助研究人员调查所有灵长类动物行走“奇特方式”, 以及这可能与树木中移动时稳定性有关。...来自地球与环境科学学院Bill Sellers教授说:“从动物骨骼开始,使用机器学习计算机现在可以重建动物移动方式。”然而,它们并不总是做得很好。...之后用它来分析黑猩猩步态,以及动物(包括人类)在行走时动作模式。 进化生物力学——通过运动过程进化研究,人们通常认为,所有动物步态演变为旅行时使用最少能量。

    49340

    基于平面几何精确且鲁棒尺度恢复单目视觉里程计

    尺度模糊情况下,由图像特征计算相机高度h*与真实高度h保持一定比值,因此,尺度恢复实质是计算比例尺度s,其关键在于对地平面的准确估计。 B、 系统结构 本工作中提出系统如图1所示。...为了进一步提高地面点质量,采用基于RANSAC方法对点集进行优化,使平面距离误差最小化如下: ? 实现过程,我们随机选择三个点,用公式估计一个新平面,然后计算剩余点到估计平面的总距离。...GPA算法细节 基于滤波尺度恢复 计算出每一帧相对相机高度h后,再由s_t=h∗/h恢复每一帧运动尺度比例 ? 通过绘制每一帧相机高度尺度,发现该尺度并不严格遵循高斯分布。...总结 在这项工作,我们提出了一个轻量单目视觉里程计系统,该系统具有精确和鲁棒尺度恢复,旨在减少尺度漂移,并在无回环闭合距离导航中提供精确里程计。...提出轻型单目视觉里程计系统有助于低成本自主车辆距离场景定位和导航。

    1K20

    光流法原理概述「建议收藏」

    它是空间运动物观察成像平面上像素运动瞬时速度,是利用图像序列像素时间域上变化以及相邻帧之间相关性来找到上一帧跟当前帧之间存在对应关系,从而计算出相邻帧之间物体运动信息一种方法。...一般而言,光流是由于场景前景目标本身移动、相机运动,或者两者共同运动所产生。 简单来说,光流是空间运动物观测成像平面上像素运动“瞬时速度”。...光流研究是利用图像序列像素强度数据时域变化和相关性来确定各自像素位置运动”。研究光流场目的就是为了从图片序列近似得到不能直接得到运动场。...根据各个像素点速度矢量特征,可以对图像进行动态分析。如果图像没有运动目标,则光流矢量整个图像区域是连续变化。当图像中有运动物体时,目标和背景存在着相对运动。...运动物体所形成速度矢量必然和背景速度矢量有所不同,如此便可以计算运动物位置。需要提醒是,利用光流法进行运动物体检测时,计算量较大,无法保证实时性和实用性。

    2.7K21

    生成图像动力学:Generative Image Dynamics

    由此产生频率空间纹理可以转化为密集距离像素运动轨迹,这些轨迹可用于合成未来帧,将静态图像转化为逼真的动画。...首先根据从训练集中计算统计数据,对每个频率傅立叶系数进行独立归一化。...每个频率 f_j 上,计算所有输入样本傅立叶系数幅度 97^{th} 百分位数,并将该值作为傅立叶系数第 97 个百分位数,并使用该值作为每个频率缩放因子 s_{f_j} 。...对于每个尺度 j 特征图 M_j ,根据 M_j 分辨率调整预测 2D 运动场 F_t 大小和尺度。...{L}_g^n\\\mathcal{L}_g^n=||F^n_T-F^n_1||_1+||\nabla F^n_T-\nabla F^n_1||_1\quad(5) 单张图像生成交互式动画 从一个振动物观察视频得到图像空间运动谱近似于该物体物理振动模态基

    1.8K40

    “平台崩坏”时代(一)来自生物学商业建议

    他们行为对于商业领导者来说,是一部关于何时以及如何追求新选择启示录: 1.预期耗竭——资源耗尽之前找到新天地 许多动物物种“斑块环境”觅食,他们必须不断决定是否从现有的斑块中继续觅食——资源会逐渐消耗殆尽...例如,蜜蜂采花时候会在大量距离运动穿插着一些长距离运动,以减少对任何单个区域依赖。...这种运动被称为“列维搜索模式”,这种“长尾”步骤分布可以产生最佳搜索结果——尤其当斑块价值不确定时候,动物可以利用从各个斑块搜索信息更好地理解环境。...商业上,创新努力不应该仅局限于“大步”或“小步”,相反,企业应该同时利用两种运动方式——“大步”探索未知区域,“小步”以低成本开发邻近选项——并从一次次尝试找出新机会。...在下一篇文章,我们将介绍来自计算机科学商业建议。敬请期待!

    41540

    Suma-MOS: 可嵌入SLAM实时高精度动态物体分割网络框架(20Hz)

    Content 网络框架 首先将点云投影成距离图像,然后为了分离运动物体和非运动物体,基于时序信息计算当前帧和前序帧残差,最终将这个残差与距离信息链接在一起作为segementation CNN输入...,即: C、残差图像 残差图像和lidar点云均输入情况下,可以利用现有的分割网络通过利用残差图像时序信息来区分运动物体和背景上像素。...可视化结果如下图所示(j表示帧数): 在上图中,可以看出由于场景物体运动(例如移动汽车),共同视点中这些点之间位移相对于静态背景比较大。...MINet使用是一个轻量高效多通道架构。 使用上述网络进行分割之后,采用一个基于GPU快速KNN搜索来删除点云距离图像对应伪影。上述网络都可以一般lidar上实现10hz实时性能。...使用数据集是SemanticKITTI数据集,序列 00-07 和 09-10 上使用超过 150 个 epoch 特定训练超参数训练每个网络,并将序列 08 作为验证集。

    38010
    领券