什么是VPS定位规则？

定位技术类型	精度范围	适用环境	主要特点
VPS	厘米级	室内/室外	基于视觉特征匹配，无累积误差
GPS	米级	室外开阔环境	全球覆盖，受建筑物遮挡影响
SLAM	厘米级	各类环境	实时定位与地图构建，有累积误差
磁场定位	中等精度	室内	需要磁罗盘设备，需校准
WiFi定位	中等精度	室内	依赖现有WiFi热点，对基础设施更新敏感
信标定位	中等精度	室内	成本较高，需要维护电源

视觉定位系统(VPS)的完整应用指南

视觉定位系统(Visual Positioning System)是一种通过摄像头采集环境图像，提取特征点并与预先存储的地图进行匹配的高精度定位技术。与传统的GPS定位相比，VPS在室内环境中表现更优，且不会产生误差累积。

VPS定位的核心步骤

步骤序号	步骤名称	主要功能
1	环境建模	创建环境的数字地图
2	图像采集	获取实时环境图像数据
3	特征提取	从图像中识别关键特征点
4	特征匹配	将实时特征与地图特征进行比对
5	位置计算	确定设备的精确位置和姿态

步骤一：环境建模

操作说明： 环境建模是VPS定位的基础阶段，需要通过三维扫描或视觉SLAM算法创建环境的数字地图。这个过程通常需要提前对目标区域进行数据采集。 使用工具提示：

• ARCore环境理解功能
• 专业3D扫描设备
• 移动设备摄像头

环境建模工具界面示例：
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VPS环境建模工具 v2.1
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[ ] 开始扫描
[ ] 暂停采集
[ ] 保存地图数据
采集状态：正在进行
已采集特征点：12,458个
地图覆盖面积：150平方米
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步骤二：图像采集

操作说明： 使用设备的摄像头实时采集周围环境的图像信息。为了保证定位精度，建议在光线充足、特征明显的环境下进行操作。 使用工具提示：

• 智能手机摄像头
• 专业视觉传感器
• 工业级相机设备

图像采集控制面板：
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摄像头状态：已连接
分辨率：1920x1080
帧率：30fps
[开始采集] [停止采集]
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步骤三：特征提取

操作说明： 从采集到的图像中提取具有代表性的特征点，如角点、边缘等视觉特征。 使用工具提示：

• OpenCV特征检测算法
• 机器学习模型
• 专用视觉处理芯片

特征提取处理界面：
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处理进度：██████ 100%
提取特征点：245个
特征质量：良好
[重新提取] [确认使用]
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步骤四：特征匹配

操作说明： 将实时提取的特征点与预先存储的地图特征进行匹配，通过算法确定当前位置与已知位置的对应关系。 使用工具提示：

• 特征匹配算法
• 相似度计算工具
• 位置验证模块

```text 特征匹配结果： ===================== 匹配成功率：92.3% 定位置信度：高 估计位置误差：