P+F洗车机传感器转个方向还有一张ID码，这个可是你的监控头唯一一个识别码可以用于绑定手机APP操控。如果家中有多个九安VR CAM可以直接在APP中输入这个ID号绑定即可。使用的时候最好把这个ID撕下来贴在说明书中易于保存。
（P+F 超声波传感器 UC4000-30GM-IUEP-IO-V15）
服务和过程数据 IO-link 接口,可通过带 PACTWARE 的 DTM 编程,开关输出和模拟量输出,可选声锥宽度,同步选项,温度补偿
感应范围 : 200 ... 4000 mm 调整范围 : 240 ... 4000 mm 死区 : 0 ... 200 mm 标准目标板 : 100 mm x 100 mm 换能器频率 : 大约 85 kHz 响应延迟 : 最小值 : 115 ms
出厂设置： 225 ms 非易失性存储器 : EEPROM 写循环 : 100000 绿色 LED : 常亮：通电
闪烁：待机模式或 IO-Link 通信 黄色 LED 1 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 黄色 LED 2 : 常亮：物体在评估范围内
闪烁：学习功能，检测到物体 红色 LED : 红色常亮：错误
红色闪烁：程序功能，未检测到物体 工作电压 : 10 ... 30 V DC ，纹波 10 %SS
15 ... 30 V 输出电压 空载电流 : ≤ 60 mA 功耗 : ≤ 1 W 可用前的时间延迟 : ≤ 150 ms 接口类型 : IO-Link 协议 : IO-Link V1.0 传输速率 : 非周期性： 典型值 54 Bit/s 循环时间 : 最小 59,2 ms 模式 : COM 2 (38.4 kBaud) 过程数据位宽 : 16 位 SIO 模式支持 : 是 输入/输出类型 : 1 个同步连接，双向 同步频率 : 输出类型 : 1 路推挽（4 合 1）输出，短路保护，反极性保护
电流输出 4 mA ...20 mA 或
电压输出 0 V ...10 V 可配置 额定工作电流 : 200 mA ，短路/过载保护 电压降 : ≤ 2,5 V 分辨率 : 电流输出：评估范围 [mm]/3200，但 ≥ 0.35 mm
电压输出：评估范围 [mm]/4000，但 ≥ 0.35 mm
特性曲线的偏差 : ≤ 0,2 % 满量程值 重复精度 : ≤ 0,1 % 满量程值 开关频率 : ≤ 2 Hz 范围迟滞 : 调节后工作范围的 1%（默认设置），可编程 负载阻抗 : 电流输出： ≤ 300 Ohm
电压输出： ≥ 1000 Ohm 温度影响 : ≤ 1,5 满量程值的 %（带温度补偿）
≤ 0.2%/K（无温度补偿） 符合标准 : EAC 符合性 : TR CU 020/2011
TR CU 037/2016 UL 认证 : cULus 认证，2 类电源 CCC 认证 : 额定电压 ≤ 36 V 时，产品不需要 CCC 认证/标记 环境温度 : -25 ... 70 °C (-13 ... 158 °F) 存储温度 : -40 ... 85 °C (-40 ... 185 °F) 连接类型 : 连接器插头 M12 x 1 ， 5 针 外壳直径 : 40 mm 防护等级 : IP67 材料 : 质量 : 95 g 输出 1 : 近开关点： 240 mm
远端开关点： 4000 mm
输出模式： 窗口 模式
输出特性： 常开触点 输出 2 : 近极限： 500 mm
远极限： 2000 mm
输出模式： 上升斜坡
输出特性： 电流输出 4 mA ...20 mA 光束宽度 : 宽
威海洗车机传感器同期成功研发出带有存储功能的温度传感器芯片GX20ME04，该芯片是一款具有1024B存储空间的分布式温度传感器芯片，每颗芯片具有全球唯一64位ID码；每颗芯片具有1024B的存储空间可用于存储二次校准温度信息或者用户自定义信息。工作在温度校正模式时，可在128℃的温度范围内每0.5℃温区调节-0.4375℃～+0.4375℃，校准步进0.0625℃，可使传感器在极宽的温度范围内达到0.1℃的精度。GX20ME04在-10℃～+70℃范围内的出厂不二次校准精度可以达到±0.4℃。芯片静态待机功耗小于1uA。
报价洗车机传感器EPC产品追溯系统发放唯一产品ID码，导入MASO标签标识管理系统，再由MASO标识系统进行标签标识的规范化设计以及标签模板管理，最终由MASO标识管理系统下发打印指令到指定品牌型号的打印机完成标签标识的打印。指定品牌型号的打印机，可搭载CIS标签质量检测软硬件系统对标签质量进行即时检测，做到即打即检测！
P+F洗车机传感器虽然UHF RFID辅助电子标签也是无源标签，节点无需电池，通过TID码和电子标签代码(EPC)实现独一无二的ID，但被工作吸附材料表面反射会降低有效读取距离，且无传感器功能;智能无源传感器无工作吸附材料表面反射，从而升级有效读取距离，且集成湿度、压力、距离和温度检测等传感器功能。
威海洗车机传感器思创医惠的水洗标签也在洗涤过程中做出了重要作用。除了耐高温、耐冲洗、耐压、耐折等质量保证，思创医惠还以RFID技术让每个水洗标签都拥有了唯一身份识别的“身份ID码”，ID码配合三网合一的物联网大平台及数据采集硬件，让布料的洗涤过程、交接管理、事件追踪更可靠，管控流程更加系统化、智能化。
报价洗车机传感器2.1 光源信号调制方式高精度非成像VLP系统中的PD需要接收多个VLC光源的信号，如果多个光源发送定位信息在时域和频域上存在重叠，会造成互相干扰，无法构成通信定位系统。因此，基于多个光源的非成像VLP系统需要统一光源编码调制[3]，利用信道复用的方式完成信号传输。VLC信号复用分为时分复用、频分复用、波分复用及码分复用。其中，时分复用需要系统内的光源轮流发送信号，将造成一定的时间延时，当系统内光源数量增多时，延时更为明显，难以满足照明需要。波分复用VLC系统意味着要使用可见光不同的波段，需要RGB光源和特殊的感光PD。正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)技术具有抵抗多径干扰的特点，是一种常用的VLC调制方式。文献[8]利用非对称限幅光OFDM调制奇载波，将调制后的子载波进行成对编码，并在接收端使用RSS技术获取位置信息，提高了定位精度。文献[9]提供了一种基于高速VLC系统的定位方案，即利用离散多音(discrete multi tone, DMT)调制技术，在不影响通信效率的情况下通过功率衰减模型确定每个子载波信号RSS，从而实现距离估计，得到厘米级定位结果。文献[10]提出了基于CDMA调制的方法，即利用CDMA调制中扩频码的正交性，对每个VLP光源的ID定位信息进行特定的正交码直接扩频处理，然后在接收端经自适应滤波器分辨出各VLP光源的ID码和对应的信号强度。2.2 定位算法优化针对VLP系统易受背景光和漫反射影响的问题，文献[6]提出了使用相关函数检测和小波分析降低信号噪声的方法。文献[24]针对散粒噪声和热噪声等干扰因素，采用自适应滤波和互相关检测等数字信号处理方法提高了系统定位精度，将系统定位误差控制在0.01 m以内，一定程度上克服了环境光对定位结果的影响。针对指纹定位匹配效率的问题，文献[12]使用机器学习方法提高了指纹定位的效率。文献[21]采用粒子群优化重构信号，提高了指纹定位的稳健性。为了减少指纹库数量，基于光RSS指纹匹配的定位方法通常只考虑平面定位计算。针对基于光RSS测距三维定位的精度和计算效率问题，文献[11, 23]采用机器学习与智能算法，降低了环境对接收功率的影响，提高了定位精度和计算效率。2.3 定位方法融合在基于PD的VLP方法中，相较于单一定位方法，混合信息定位方法能够提高定位精度和稳健性。文献[18]提供了一种基于混合TOA+RSS信息融合的定位方法，采用前置无迹卡尔曼滤波的粒子滤波算法将TOA信息与RSS信息进行融合，然后修正由于多路径效应产生的非线性误差，在5 m×5 m×3 m的测试条件下平均误差达2 cm。文献[19]提出了一种基于TDOA+AOA的混合定位算法，通过引入半定松弛因子(semi-definite relaxation，SDR)的方法寻找最优解，在10 m×10 m×3 m的仿真环境中平均定位误差为1.39 cm。文献[20]研究了基于混合AOA+ RSS的方法，根据RSS信息采用加权最小二乘法，从而提高AOA的定位精度。2.4 多PD传感器终端定位方法文献[16]基于圆形PD阵列实现了基于AOA的VLP系统，系统的测角定位精度受PD数量的影响。文献[22]研究了基于多PD传感器的VLP定位方法，并应用在电网巡检工作环境中。如图 7(a)所示，将5个PD分布在四棱台表面组成接收机，通过探索接收功率和相对位置建立多PD接收定位的通用模型，在信道去噪后根据泰勒公式和隐函数存在定理提出线性迭代方法，在确保计算效率的情况下提高了定位结果精度。文献[25]针对移动机器人定位需求，提出了一种基于旋转云台的多PD定位系统。如图 7(b)所示，在云台旋转过程中，接收机可以感知到空间中定位光源的光强功率值并接收光源的定位信息，当接收到某个光源的光强最大时，认为此时PD正对该光源，进而记录此时相对该光源的方位角，基于AOA方法实现定位，在5 m空间距离内定位误差小于15 cm。多PD定位方案在一定程度上克服了基于单个PD的接收角度限制，具有较好的场景适用性。图 7 多PD接收机Fig. 7 Multi-PD receiver图选项 2.5 技术应用实践LED_ID方法逻辑简单、实现方便、系统简洁，定位精度取决于光源的布设密度，是一种最先商用化的可见光定位方式之一，主要用于文博展馆定位导览，但定位精度低。基于时间到达方法的定位系统对时间同步要求较高，系统复杂度和成本较高，难以推广应用。基于角度达到的多PD传感器方案，定位适应性较强，但对光源定位信息发送端和接收端都具有较高要求，目前仍处于研究阶段。基于光RSS测距的方法对PD光功率测量的精度要求较高，且需要建立离线标定关系，定位系统容易受背景光干扰，可移植性较差，但适用特定封闭环境，如隧道环境下对地铁列车的定位[7]、电厂高压电线路巡检[22]、无人化超市定位导引[38]等场景。3 基于成像的VLP方法基于IS的VLP方式包括光源成像识别和测量定位两个阶段。成像识别阶段主要利用成像传感器卷帘快门效应获取VLP光源成像的条纹图像，然后通过分析光源条纹特征获取光源ID；成像定位阶段根据定位所参考光源的数量分为单光定位和多光源定位两种方法。3.1 基于IS的VLP光源识别定位方法成像法VLP系统一般使用CMOS成像传感器作为接收端，发送端将调制的LED_ID信息以亮灭闪烁的方式不断广播，CMOS成像传感器通过卷帘快门工作机制对VLP光源成像，卷帘快门从上到下按行依次曝光逐行感知VLP光源的明暗闪烁，得到灰度条纹图像。图 8(a)为不同形状光源的成像效果。成像识别阶段主要通过数字图像处理方法提取VLP光源的图像区域、几何特征点及明暗条纹信息(图 8(b))，然后对光源条纹进行解码，获取光源的LED_ID信息及其对应的光源坐标信息，为成像定位提供坐标参考。图 8 VLP光源识别定位方法Fig. 8 VLP light source identification and positioning method图选项 测量定位阶段根据摄影测量原理，利用相机内参数和VLP光源参考点坐标信息计算相机位姿实现定位。室内常用的LED光源主要分为小尺寸圆形灯和较大尺寸的矩形灯，布局方式多样。因此，根据VLP系统所用光源的形状、尺寸、数量及空间布局，分为单光源VLP方法和多光源VLP方法，同时根据VLP系统中所用的IS数量，分为单目VLP和双目VLP系统。基于单光源的VLP方法中，多数成像VLP系统的定位终端需要增加IMU姿态传感器辅助成像提高定位精度。3.2 基于IS的多光源VLP方法基于多个光源成像的VLP系统如图 9(a)所示，一般使用4个以上尺寸较小的圆形光源，要求定位终端成像范围至少涵盖3个以上光源，满足空间后方交会成像位姿计算需要。定位终端相机对多个VLP光源成像后，定位计算流程如图 9(b)所示。首先，分别提取每个VLP光源区域图像，计算每个VLP光源图像的中心坐标，并解析明暗条纹信息，获取光源LED_ID及其对应的空间坐标；然后，根据成像几何关系计算相机位姿，得到定位结果，光源图像的中心像点一般取光斑轮廓几何中心或重心，LED_ID可以根据条纹图像解码或基于规则匹配的方法识别；最后，进行成像位姿计算，输出定位结果。图 9 多光源成像定位原理及计算流程Fig. 9 The principle and calculation process of multi-light source imaging positioning图选项 成像几何关系如下 (6)式中，ZC表示相机坐标中目标点到摄影中心的距离；[u v]T表示像点坐标；fx、fy、s、u0、v0为相机内参数；R3×3、T3×1为相机坐标系与世界坐标系的旋转和平移关系；[XWYWZW]T为目标点世界坐标。成像位姿估计可以根据参与计算的光源数量采用不同的解法。当光源数量为3时，可以使用单像空间后方交会、角锥体等方法计算；当光源数量大于3时，可以采用EPNP、四元数等方法进行计算[29]。基于成像的VLP系统的定位精度与成像距离、成像分辨率、光源分布等因素有关，位置估计误差一般处于厘米量级，方位旋转角估计误差可小于1°[40]。3.3 单光源VLP_IS方法建筑走廊等室内区域光源分布距离较远，成像区域难以覆盖3个以上的VLP光源。当成像视野中仅有一个圆形VLP光源时，理论上只能提供一个定位参考，不能提供定向参考。针对单个小尺寸圆形VLP系统，文献[30]基于智能手机提供的方位角和倾斜角，结合CMOS传感器提出了一种AOA测量定位方法，文献[31]提出了一种基于双目视觉和IMU辅助的成像定位方法。如图 10(a)所示，将双目视觉传感器与IMU姿态传感器集成为成像定位模块，在双目视觉坐标系中测量模块圆点O到VLP光源中心P的空间距离L，同时记录此时IMU的空间姿态角，将OP转换为世界坐标系中的空间向量，从而得到O点的世界坐标，实现定位。当使用矩形光源作为定位参考时，可以直接利用矩形光源4个顶点实现成像定位，但需要在图像上能够确定矩形顶点的像点与其空间坐标的对应关系。文献[29]在光源上设置参考标记，解决光源4个像点与其世界坐标点的对应关系，实现基于矩形光源的成像定位，如图 10(b)所示。图 10 单光源成像定位Fig. 10 Visual positioning based on single light source图选项 4 成像VLP系统关键技术研究与应用光源图像轮廓提取和ID识别是基于IS的VLP系统的关键性技术，不同性能的成像传感器获取的光源条纹清晰度存在较大差异。现有的成像法VLP技术多采用高性能成像传感器和圆形光源，基于普通成像传感器和矩形平板光源的VLP系统构建研究较少，限制了成像VLP方法的推广应用。针对这一问题，本节在总结成像VLP系统关键技术的基础上，介绍一种基于普通成像传感器和矩形平板光源的定位系统构建方法。4.1 光源图像提取VLP光源轮廓计算和光源条纹提取是IS方法的首要步骤，主要使用数字图像方法获取光源区域，截取光源区域条纹信息。针对圆形VLP光源，文献[31]采用自适应二值化方法分离出圆形光斑区域，然后计算图像中光源区域轮廓，并计算轮廓圆度，设定圆度阈值滤除非光源区域。矩形VLP光源区域的提取与圆形光源的流程类似，提取光源轮廓后，需要根据轮廓点序列之间的角度关系确定矩形的顶点[29]。圆形光源的中心像点和矩形光源的顶点像点称为视觉关键点，这些关键点的图像提取精度直接影响成像定位精度。4.2 基于成像的LED_ID识别4.2.1 VLP光源条纹特点VLP光源成像条纹明暗间隔与LED_ID信号调制发送频率、成像传感器的帧率及分辨率等因素有关，与成像距离无关；但VLP光源图像条纹的数量与光源尺寸和成像距离有直接关系，在同等成像条件下光源尺寸越大，成像距离越近，光源图像条纹数量越多，能够发送的LED_ID容量越大。多数CMOS相机有一个门限延时，导致条纹图像在规律性移动，给解码带来一定困难。条纹图像的清晰度与CMOS的性能有较大关系，如图 11(a)所示，左边条纹为高性能CMOS对VLP光源的成像条纹，右边为普通CMOS成像传感器对同一VLP光源的成像效果。将条纹图像转化为灰度曲线，如图 11(b)所示。高性能CMOS条纹灰度曲线区分度较大，周期性明显，容易转化为高低信号进行解码；普通CMOS条纹曲线区分度较小，虽然具有明显的周期特征，但难以设置固定阈值进行二值化区分高低信号，难以满足解码需要。因此，根据条纹图像是否清晰可以将基于成像的LED_ID识别分为成像解码法和信号模板匹配法。图 11 条纹图像与灰度曲线Fig. 11 The fringe image and grayscale curve图选项 4.2.2 基于高性能CMOS的LED_ID识别方法多数基于成像的VLP定位研究都使用较高性能的CMOS传感器。针对尺寸较小的圆形光源，文献[26]提出了一种基于频率调制的占空比法，通过控制光源调制频率得到间距不同的条纹图像，实现了对光源LED_ID的识别。该方法实现较简单，但为了兼顾照明需要，占空比法可用的LED_ID容量较小。文献[27]针对圆形小尺寸光源成像LED_ID容量小、识别率低的问题，提出了扩展LED_ID双频调制方法，能够得到C182种ID组合，具有较强的抗干扰能力。为进一步扩展成像法LED_ID容量，文献[28]使用RGB_LED光源引入颜色特征。当采用大尺寸矩形LED光源时，成像通信容量有一定提升，可参考ITF、ENA13等编码方式，使用更多规则的编码。目前基于大尺寸矩形VLP光源的成像识别研究较少。4.2.3 基于普通CMOS光源LED_ID匹配方法针对普通CMOS传感器对VLP光源成像的条纹难以解码的问题，本文提出一种基于信号自相关序列的匹配方法。根据数字信号处理方法离散周期信号序列{x(n)}与其自相关序列{rxx(l)}周期相同，只要离散周期信号序列数量n大于其周期数，即可计算其自相关序列，且自相关序列计算结果基本不受n的影响。因此，将VLP光源条纹图像的灰度值序列(visible light positioning light source imaging fringe signal sequence，VLP_IFS)抽象为离散周期信号，分析其自相关序列特征，可以克服CMOS传感器门限延时对信号分析的影响。使用普通CMOS传感器，4个不同LED_ID光源成像条纹灰度序列的自相关序列波动情况如图 12所示。周期对应光源信号调制频率，波动特征代表不同的LED_ID数据，可以通过周期数和波动特征作为光源LED_ID匹配依据。因此，可以通过VLP光源CMOS成像灰度信号的自相关序列(visible light positioning light source imaging fringe signal autocorrelation sequence，VLP_IFSAS)建立VLP光源LED_ID匹配规则。图 12 基于VLP_IFS的自相关序列分析Fig. 12 Autocorrelation sequence analysis based on VLP_IFS图选项 通过计算VLP_IFSAS的周期推断出VLP_ IFS的周期后，理论上提取一个周期数量的VLP_ IFS序列作为模板是一种理想的方式，但稳定提取一个周期的VLP_IFS信号对CMOS成像传感器和软件算法的要求较高；而一个周期的VLP_IFSAS能够直接计算，对成像质量要求不高，且具有一定抗噪声干扰能力，能够解决成像质量较差无法满足直接解码的CMOS传感器的可见光通信光源识别问题。基于VLP_IFSAS的光源识别匹配流程如图 13所示。运用数字图像处理方法提取VLP光源图像区域，根据条纹图像区域逐行计算灰度平均值，得到VLP_IFS序列v(n)={v1, v2, …, vn}, v∈[0, 255]；根据序列v(n)进行自相关计算，得到VLP_IFSAS rvv(l)={n1, n2, …, nT, …}，并计算rvv(l)的周期数T；提取序列rvv(l)中前T个数值，并进行归一化处理，得到标准化序列X={x1, x2, …, xT}, x∈[0, 1]；以{X, T}为LED_ID匹配模板，进行匹配计算得到对应LED_ID对应的光源空间信息。图 13 基于VLP_IFSAS的光源匹配流程Fig. 13 Light source matching process based on VLP_ IFSAS图选项 基于模板{X, T}信息，周期数T可作为模板匹配的初步条件，定义相同周期数的模板匹配度序列为 (7)式中，X为待匹配序列；XM为模板序列；DS={d1, d2, …, dT}, d∈(-1, 1)。显然，在建立光源模板时，采集多张光源图像平均化计算XM可提高模板的稳健性，若待匹配序列和模板光源一致，DS序列必然整体数值较小，反之会出现局部较大值。光源匹配判别可以视为SVM分类问题，使用多组光源数据相互计算DS序列，生成关于DS序列的正负样本进行SVM训练，匹配的DS序列视为正样本，非匹配的视为负样本，变换SVM核函数找到最佳的分类效果，进而实现基于VLP_IFSAS的光源匹配识别。4.3 基于矩形平板VLP光源的成像识别与定位方法基于多光源成像的VLP方法需要考虑光源布局与成像姿态，工程化应用受到较大限制。基于单个光源的成像定位方法需要使用IMU辅助成像定位计算[29-33]或限定成像姿态[34-35]。多数成像VLP系统均使用圆形光源，文献[29]研究了基于矩形平板光源的成像定位方法，在此基础上本文提出一种基于平板VLP光源的成像识别与定位计算方法。如图 14所示，通过数字图像处理和基于VLP_IFSAS方法已经完成光源的LED_ID识别，并提取了矩形角点的像点坐标，如何确定矩形角点的像点坐标与其世界坐标的对应关系是一个关键问题。针对这一问题，本文提出一种基于IMU磁方位角对应关系的判别方法，流程如图 15所示。在确定矩形光源的角点世界坐标与其像点坐标的对应关系时，首先假定一种对应关系进行成像定位计算，得到定位模块的航向角，然后计算航向角H与IMU传感器的地磁偏转角M的差值，如果差值角度E小于一定阈值，则为正确关系，否则继续假定计算。矩形VLP光源4个角点的逆时针像点序列与其世界坐标逆时针序列的对应关系共有4种，因此最多计算4次即可确定对应关系。图 14 矩形VLP光源视觉识别与顶点提取Fig. 14 Visual recognition and vertex extraction of rectangular VLP light sources图选项 图 15 基于IMU辅助的矩形光源角点匹配流程Fig. 15 The matching process of corner points of rectangular light sources with IMU assistance图选项 通常情况下，当参考点空间坐标与其像点坐标对应一致时，成像定位计算出来的航向角H与IMU提供的地磁方位角M相差不大，一般不超过10°，即E=|H－M| < 10。当磁方向传感器受到较强的磁场干扰时，会导致地磁方位角不准确。若地磁方位角误差大于45°，则基于磁方位角的判别方法将无法工作，出现系统判断错误的情况，因此偏差角度C的阈值设置为45°。4.4 成像VLP系统应用在VLP_IS系统中，每个光源都是一个独立的发射单元，无须进行光源同步，不同光源信号叠加对定位结果没有影响，因此光源系统布设便捷、成本较低、易于工程化应用。智能手机等搭载CMOS成像传感器终端的广泛应用，为基于成像的VLP系统奠定了硬件基础。文献[33]基于成像解码方法获取了光源LED_ID确定定位区域，然后根据光照度模型及手机陀螺仪获得的方向角推算出具体位置信息，用于室内定位导航。文献[29, 31]研究了针对不同形状光源的高精度成像VLP方法，用于室内移动机器人定位导航。文献[33—34]将成像VLP系统用于地下停车导航，兼顾照明与位置服务。文献[36]利用井下防爆摄像仪采集LED矿灯的可见光通信条纹图像，通过成像解码确定矿灯编号对应人员信息，结合成像几何原理实现了矿井人员监控定位。5 总结本文总结了基于PD和IS的VLP方法，系统分析了两种定位方法的关键技术与应用情况。两种方法在定位精度、对系统硬件的要求及可移植性方面的比较见表 1。表 1 不同VLP定位系统方法比较Tab. 1 Comparison of different VLP positioning system methodsVLP定位系统方法定位精度/m光源调制要求接收终端要求可移植性LED_ID0.5~2低低强RSS_测距法0.03~0.3较高较高中RSS_指纹法0.03~0.3较高较高弱光信号时间到达法0.04~0.3高高中光信号角度到达法0.15~0.3较高较高中点状光源单目成像法0.01~0.15低较低强点状光源双目成像法0.02~0.15低较低强矩形平板单目成像法0.03~0.15低较低强表选项 两种法均能达到厘米级定位精度，各有优点和不足。基于PD的VLP方法定位速率较高，计算量小，定位终端容易集成，但对光源发送端的信号调制要求较高，光源分布的密度对定位算法影响较大，适合专用场景部署，需要进一步研究抗环境光干扰的信号滤波方法，以提高定位系统的稳健性，基于多个PD与IMU传感器融合的定位方法是多传感器融合室内定位应用研究的方向之一。基于IS的VLP方法无须考虑光源之间的信号干扰问题，定位精度较高，但需要考虑光源布局并解决光源视觉跟踪识别等问题。基于IMU辅助的成像定位方法对光源布局要求不高，适合用于移动智能手机、移动机器人等终端的定位需求。受室内光源布局和成像视角的限制，基于成像的定位方案往往存在定位盲区，在移动定位中容易出现光源失锁情况，导致移动定位过程不够连续。针对这一问题，基于广角相机[41]的VLP光源成像识别与定位方法值得进一步研究。矩形平板光源具有尺寸大、视觉特征明显的特点，能够提供定位和定向参考，适合作为基于成像技术的VLP光源。光源视觉识别跟踪效率制约了成像定位的速率，VLP光源的快速视觉识别和跟踪是工程化应用研究的主要方向。光源作为空间位置固定的室内基础设施，可以作为全局定位参考。两种VLP定位方法相结合，以及视觉导航、惯性导航等系统相融合是室内多技术融合定位导航发展的主要方向之一。作者简介第一作者简介：李广云(1965—), 男, 教授, 博士生导师, 研究方向为精密工程与工业测量。E-mail：guangyun_li_chxy@163.com
分析该车在三种情况下会储存故障码“B2799”，一是发动机ECU在与收发器钥匙ECU的通讯中检测到故障；二是发动机ECU在通讯中检测到故障；三是收发器钥匙ECU与发动机ECU之间的通讯ID码不同，且尝试启动发动机。需要从该故障码对应的三个故障部位来检查排除故障，即发动机ECU、收发器钥匙ECU(空调蒸发器后部)及相关线束。
电子标签由内置的芯片和天线组成，皮革货物的电子标签拥有唯一的RFID码，方便进行精准识别，同时可以对电子标签内的存储信息进行修改和更新，同时由于电子标签样式多、外观小、成本低，可用作皮革物流货物中的贴签，对货物的录入及配送追踪过程达到精准化识别。
在MASO标签标识管理系统中事先做好口罩等医疗防疫物资的出口标签标识的国际规范化设计，可以以敖维科技的EPC产品追溯系统为辅助系统进行可变数码的唯一码发码，形成口罩等医疗防疫物资的唯一产品ID码，为后期口罩等医疗防疫物资防伪追溯奠定可实现基础。
经过反复检查，发现是由于换下来的轮胎仍然放在汽车上。由于该轮胎及其胎压传感器仍然处在系统的检测范围之内，系统认为胎压传感器的数量超过了规定值，无法完成自适应学习，所以指示灯报警。因此，奥迪A6L轿车在更换了胎压传感器或者轮胎换位后，需要对轮胎气压监测系统重新进行自适应学习，其方法是：从MMI中选择“轮胎调换位置”，系统会自动将原来的记忆清除，重新接收信号最强的4个胎压传感器的ID码，并确定反馈的轮胎气压值。
