Los sectores en una baliza se incorporan en el algoritmo como la estimación de ubicación del punto usando las otras balizas. 
Para un punto de ejemplo, dado que baliza ‘gtwRECT’ tiene sectores, se usan las otras balizas ‘gtwFIEC’ y ‘gtwFCNM’ para estimar la ubicación y el ángulo que permite aproximar el sector donde se ubicaría el punto.
Este sector se usa para aplicar la ecuación que corresponde al ‘gtwFIEC’.
El desarrollo continua desde la sección anterior con solo intervalos y se incorpora el concepto.
Algoritmo Python
# Localización por trilateración # Ubicación de puntos en el mapa # Girni 2020-10-07 propuesta: edelros@espol.edu.ec import numpy as np import sympy as sym import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import json import girni_lora_libreria as girni # INGRESO # revisar parametros al inicio modo = 'rx' medida = 'rssi' # archivos de entrada arch_medUbAtrib = 'rsmP06_'+medida+'UbicaUsarSector01.txt' arch_ecuaciones = 'rsmP06_ecuacionSector01.json' # archivos de salida arch_trilatera = 'rsmP07_'+medida+'trilateraSector01.txt' # Parametros de grafica mostrargrp = ['FIEC'] #['FIEC','FCNM','RECT','CIRC'] mostrartip = ['punto'] mostrarfuera = [0,1] #[0,1] tolera_error = 2 # decimales en error # Referencias baliza = {'d1':'gtwRECT', 'd2':'gtwFIEC', 'd3':'gtwFCNM'} # Parámetros de grafica tipograf = '2D' # '2D','' sin grafica # PROCEDIMIENTO baliza_key = list(baliza.keys()) baliza_val = list(baliza.values()) # leer datos with open(arch_ecuaciones) as json_file: ecuacion = json.load(json_file) tabla = pd.read_csv(arch_medUbAtrib, index_col='etiqueta') tabla = pd.DataFrame(tabla) # coordenadas de baliza coordbaliza = {} for cadabaliza in baliza: cualbaliza = baliza[cadabaliza] coordbaliza[cadabaliza] = [tabla['c_este'][cualbaliza]] coordbaliza[cadabaliza].append(tabla['c_norte'][cualbaliza]) # inicializa ubicados,encontrados, intervalos fuera, errores # ubicados tiene [distancia, distancia+1s, distancia +2s,total] ubicados = np.zeros(shape=(3,4),dtype=int) tabla['interv_fuera'] = '' tabla['encontrado'] = np.nan tabla['ensector'] = '' # suma de errores sumatrilat = np.zeros(shape=(2,4),dtype=float) sumagps = np.zeros(shape=(2,4),dtype=float) sumagpsdx = np.zeros(shape=(2,4),dtype=float) sumagpsdy = np.zeros(shape=(2,4),dtype=float) # distancias y errores a cada baliza for unabaliza in baliza_val: donde = baliza_val.index(unabaliza) cualbaliza = baliza_key[donde] columna = medida+'_'+modo+'_'+cualbaliza tabla['dist0_'+cualbaliza] = np.nan tabla['dist1_'+cualbaliza] = np.nan tabla['dist2_'+cualbaliza] = np.nan # distancia estimada por punto for cadapunto in tabla.index: p_rssi = tabla[columna][cadapunto] esgrupo = tabla['grupo'][cadapunto] estipo = tabla['tipo'][cadapunto] unsector = 's0' if not(np.isnan(p_rssi)): ecuacion_rssi = ecuacion[unabaliza][unsector] if (esgrupo in mostrargrp) and (estipo in mostrartip): ubicados[2,donde] = ubicados[2,donde] + 1 dist = girni.dist_rssi(p_rssi,ecuacion_rssi) [distancia,e_mean,e_1std,e_2std,interv_fuera] = dist dist1 = distancia + e_1std dist2 = distancia + e_2std tabla.loc[cadapunto,'dist0_'+cualbaliza] = distancia tabla.loc[cadapunto,'dist1_'+cualbaliza] = dist1 tabla.loc[cadapunto,'dist2_'+cualbaliza] = dist2 if interv_fuera>0: if len(tabla['interv_fuera'][cadapunto])==0: separador='' else: separador=',' tabla.loc[cadapunto,'interv_fuera'] = tabla['interv_fuera'][cadapunto]+separador+cualbaliza procesados = np.max(ubicados[2,:]) # Revisa un sector_estimado columnas = list(tabla.keys()) for cadapunto in tabla.index: for cualbaliza in baliza: sector_baliza = 'sector_'+cualbaliza unsector = 0 if sector_baliza in columnas: unsector = tabla['sector_'+cualbaliza][cadapunto] if unsector!=0: # evalua en sector donde = baliza_key.index(cualbaliza) otrasbalizas = baliza_key.copy() otrasbalizas.pop(donde) # coordenadas de baliza coord_otrasbalizas = {} for cadaotrabaliza in otrasbalizas: cualotrabaliza = baliza[cadaotrabaliza] coord_otrasbalizas[cadaotrabaliza] = [tabla['c_este'][cualotrabaliza]] coord_otrasbalizas[cadaotrabaliza].append(tabla['c_norte'][cualotrabaliza]) # cada punto a i*std punto = {} sumabaricentro = np.nan for i in range(0,3,1): punto[i] = {} cuenta = 0 for cadaotrabaliza in otrasbalizas: punto[i][cadaotrabaliza] = tabla['dist'+str(i)+'_'+cadaotrabaliza][cadapunto] # si existe distancia if not(np.isnan(punto[i][cadaotrabaliza])): cuenta = cuenta + 1 # Hay 3 mediciones a baliza if cuenta==2: localiza = girni.trilatera(punto[i], coord_otrasbalizas, tolera = 10e-4) baricentro = localiza['baricentro'] barerror = localiza['barerror'] poligono = localiza['poligono'] sumabaricentro = np.sum(baricentro) if not(np.isnan(sumabaricentro)): break if not(np.isnan(sumabaricentro)): # coordenadas baliza para identificar ángulo b_este = tabla['c_este'][baliza[cualbaliza]] b_norte = tabla['c_norte'][baliza[cualbaliza]] # coordenadas del punto entre otras balizas p_este = baricentro[0] p_norte = baricentro[1] dx = p_este-b_este dy = p_norte-b_norte theta = np.arctan2(dy,dx) if theta<0: theta = theta + 2*np.pi sectores = ecuacion[baliza[cualbaliza]]['sector_rad'] nsectores = len(sectores) otrosector = '' for i in range(0,nsectores-1,1): a = sectores[i] b = sectores[i+1] if theta>=a and theta<b: otrosector = i+1 if otrosector !='': tabla.loc[cadapunto,'sector_'+cualbaliza] = otrosector # recalcula distancia con sector columna = medida+'_'+modo+'_'+cualbaliza p_rssi = tabla[columna][cadapunto] ecuacion_rssi = ecuacion[baliza[cualbaliza]]['s'+str(otrosector)] dist = girni.dist_rssi(p_rssi,ecuacion_rssi) [distancia,e_mean,e_1std,e_2std,interv_fuera] = dist dist1 = distancia + e_1std dist2 = distancia + e_2std tabla.loc[cadapunto,'dist0_'+cualbaliza] = distancia tabla.loc[cadapunto,'dist1_'+cualbaliza] = dist1 tabla.loc[cadapunto,'dist2_'+cualbaliza] = dist2 # trilateración. localiza cada punto # cada punto a i*std for i in range(0,3,1): tabla['trilat_este_'+str(i)] = np.nan tabla['trilat_norte_'+str(i)] = np.nan tabla['trilat_error_'+str(i)] = np.nan tabla['ubicado_'+str(i)] = np.nan tabla['trilat_gps_error_'+str(i)] = np.nan tabla['trilat_gps_dx_'+str(i)] = np.nan tabla['trilat_gps_dy_'+str(i)] = np.nan # procesa cada punto for cadapunto in tabla.index: esgrupo = tabla['grupo'][cadapunto] # coordenadas GPS del punto c_este = tabla['c_este'][cadapunto] c_norte = tabla['c_norte'][cadapunto] if esgrupo in mostrargrp: # cada punto a i*std punto = {} for i in range(0,3,1): punto[i] = {} cuenta = 0 for unabaliza in baliza: punto[i][unabaliza] = tabla['dist'+str(i)+'_'+unabaliza][cadapunto] # si existe distancia if not(np.isnan(punto[i][unabaliza])): cuenta = cuenta + 1 # Hay 3 mediciones a baliza if cuenta==3: localiza = girni.trilatera(punto[i], coordbaliza, tolera = 10e-4) baricentro = localiza['baricentro'] barerror = localiza['barerror'] poligono = localiza['poligono'] sumabaricentro = np.sum(baricentro) # Hay coordenadas de baricentro if not(np.isnan(sumabaricentro)): tabla.loc[cadapunto,'trilat_este_'+str(i)] = baricentro[0] tabla.loc[cadapunto,'trilat_norte_'+str(i)] = baricentro[1] tabla.loc[cadapunto,'trilat_error_'+str(i)] = np.round(barerror,tolera_error) # error trilatera hacia gps dx = baricentro[0] - c_este dy = baricentro[1] - c_norte error_gps = np.sqrt(dx**2+dy**2) tabla.loc[cadapunto,'trilat_gps_error_'+str(i)] = np.round(error_gps,tolera_error) tabla.loc[cadapunto,'trilat_gps_dx_'+str(i)] = np.round(dx,tolera_error) tabla.loc[cadapunto,'trilat_gps_dy_'+str(i)] = np.round(dy,tolera_error) # cuenta error si encuentra primera vez cond1 = np.isnan(tabla['encontrado'][cadapunto]) cond2 = len(tabla['interv_fuera'][cadapunto])>0 k = int(cond2) #intervalo extendido if cond1: tabla.loc[cadapunto,'encontrado'] = i ubicados[k,i] = ubicados[k,i]+1 sumatrilat[k,i] = sumatrilat[k,i] + np.round(barerror,tolera_error) sumagps[k,i] = sumagps[k,i] + np.round(error_gps,tolera_error) sumagpsdx[k,i] = sumagpsdx[k,i] + np.round(np.abs(dx),tolera_error) sumagpsdy[k,i] = sumagpsdy[k,i] + np.round(np.abs(dy),tolera_error) # contabiliza errores de localizados ubicasuma = np.zeros(2) ubicasumporc = np.zeros(2) ubicaporc = np.zeros(shape=(2,3)) for k in range(0,2,1): ubicados[k,3] = int(np.sum(ubicados[k,0:3])) ubicasuma[k] = np.sum(ubicados[k,0:3]) ubicasumporc[k] = np.round(100*ubicasuma[k]/ubicados[k,3],1) for i in range(0,3,1): ubicaporc[k,i] = np.round(100*ubicados[k,i]/ubicasuma[k],1) if ubicados[k,i]>0: sumatrilat[k,i] = np.round(sumatrilat[k,i]/ubicados[k,i],1) sumagps[k,i] = np.round(sumagps[k,i]/ubicados[k,i],1) sumagpsdx[k,i] = np.round(sumagpsdx[k,i]/ubicados[k,i],1) sumagpsdy[k,i] = np.round(sumagpsdy[k,i]/ubicados[k,i],1) # SALIDA print('Errores localizacion') import prettytable as ptt print('Errores estimado: Cota-Trilatera-polígono y Trilatera_vs_GPS') mostrar = ptt.PrettyTable(['punto','i*std','fuera','trilat', 'gps','gps_dx','gps_dy','sect_d1','sect_d2','sect_d3']) for cadapunto in tabla.index: # selecciona puntos a mostrar encontrado = tabla['encontrado'][cadapunto] esgrupo = tabla['grupo'][cadapunto] interv_fuera = int(len(tabla['interv_fuera'][cadapunto])!=0) cond1 = not(np.isnan(encontrado)) cond2 = esgrupo in mostrargrp cond3 = interv_fuera in mostrarfuera if cond1 and cond2 and cond3: encontrado = int(encontrado) mostrar.add_row([cadapunto, str(int(tabla['encontrado'][cadapunto])), tabla['interv_fuera'][cadapunto], str(tabla['trilat_error_'+str(encontrado)][cadapunto]), str(tabla['trilat_gps_error_'+str(encontrado)][cadapunto]), str(tabla['trilat_gps_dx_'+str(encontrado)][cadapunto]), str(tabla['trilat_gps_dy_'+str(encontrado)][cadapunto]), tabla['sector_d1'][cadapunto], tabla['sector_d2'][cadapunto], tabla['sector_d3'][cadapunto] ]) print(mostrar) print('puntos con medidas: ',procesados) loc_alg = np.round(100*np.sum(ubicados[:,3])/procesados,1) print('localizados con algoritmo: ', np.sum(ubicados[:,3]), ' , '+str(loc_alg)+'%' ) print('Errores Promedio:') resumen = ptt.PrettyTable(['error+i*std','cant','%','trilat', 'gps','gps_dx','gps_dy']) for k in range(0,2,1): if k == 0: texto = 'dentro' if k == 1: texto = 'fuera' resumen.add_row(['interv_'+texto,ubicados[k,3],'', '','','','']) for i in range(0,3,1): resumen.add_row(['error_'+str(i),ubicados[k,i], str(ubicaporc[k,i])+'%', sumatrilat[k,i],sumagps[k,i], sumagpsdx[k,i],sumagpsdy[k,i], ]) print(resumen) # salida hacia archivo tabla.to_csv(arch_trilatera) # Grafica ubicados ------------ # Referencias para gráfica grupo = ['FIEC' ,'FCNM' ,'RECT','CIRC'] colores = ['green','orange','grey','magenta'] tipo = ['punto','1m' ,'gtw','dispositivo'] marcas = [ 'o','D' ,'D' ,'*' ] colorstd = ['lightblue', 'lightgreen','orange'] colorlin = ['lightblue', 'lightgreen','orange'] if tipograf == '2D': figura,grafica = plt.subplots() # balizas for unabaliza in coordbaliza: g_este = coordbaliza[unabaliza][0] g_norte = coordbaliza[unabaliza][1] grafica.scatter(g_este,g_norte, color = 'red', marker = 'D', label = cadapunto) grafica.annotate(unabaliza, (g_este,g_norte)) # Puntos for cadapunto in tabla.index: g_este = tabla['c_este'][cadapunto] g_norte = tabla['c_norte'][cadapunto] # selecciona puntos a mostrar encontrado = tabla['encontrado'][cadapunto] esgrupo = tabla['grupo'][cadapunto] interv_fuera = int(len(tabla['interv_fuera'][cadapunto])!=0) cond1 = not(np.isnan(encontrado)) cond2 = esgrupo in mostrargrp cond3 = interv_fuera in mostrarfuera if cond1 and cond2 and cond3: encontrado = int(encontrado) p_este = tabla['trilat_este_'+str(encontrado)][cadapunto] p_norte = tabla['trilat_norte_'+str(encontrado)][cadapunto] grafica.scatter(p_este,p_norte, color = colorstd[encontrado], label = cadapunto) grafica.plot([p_este,g_este], [p_norte,g_norte], color = colorstd[encontrado], linestyle='dotted') grafica.scatter(g_este,g_norte, color = 'blue', label = cadapunto) grafica.annotate(cadapunto,(g_este,g_norte), color='blue') grafica.set_xlabel('UTM_este') grafica.set_ylabel('UTM_norte') grafica.grid() grafica.set_title('Puntos Ubicados') plt.show()