一、
目前市面上主流的智能跟随技术有5种
1）
蓝牙，WIFI定位
2）
GPS定位
3）
UWB定位
4）
视觉定位
5）
超声波定位
二、
几种技术的原理和对比
蓝牙(iBeacon)，WIFI定位
目前来说这两种技术定位精度非常差，蓝牙5.0及以前版本是利用RSSI信号强度来定位距离，精度很难做到米级以上，如果还要定位角度的话，需要有定向天线。有两种方法，一直是两个蓝牙模块，定向天线朝向不同，根据天线接收的信号强度比例来计算信号源角度；另一种方法是天线加装旋转机构，类似雷达旋转扫描方式找到信号最强的方向。WIFI定位原理类似。还可以根据多个设备组网提高定位精度，但实用性确实不算太好。所以目前这两种方法定位不理想，没有做跟随产品。
以后蓝牙5.1技术成熟后，会有机会。蓝牙5.1支持天线阵列，天线阵列接收RF信号时有相位差异，根据相位差异可以计算出信号源的距离和角度。从蓝牙5.1新公布的技术标准，定位精度可以达到CM级别，角度精度可以达到5度以内。目前蓝牙技术联盟已经公布蓝牙5.1标准，还没有产品推出，按照半导体器件推出进度规律，一般两年后市场有望推出成熟量产的蓝牙5.1芯片或模块，还是挺让人期待的。不过从其原理来看，蓝牙5.1也不会很完美，有个多径反射问题，在室内空间不大的情况下或者周围有柱子，金属等等电磁波发射物会对信号源的信号多径反射，最后天线接收到的信号来自多个方向，会造成定位错误。
成熟应用案例：无
1）GPS定位
GPS定位非常成熟，应用也很多。不过做跟随只能在室外，因为室内无法接收卫星信号。并且GPS定位精度低，一般情况只能做到3米级以上。对距离误差不敏感的产品可以使用。例如植保无人机定位，并且还有摄像头做辅助定位才能达到足够精度。
成熟应用案例：大疆植保无人机
参考网址：https://www.dji.com/cn/products/spraying-solutions?site=brandsite&from=nav
2）UWB定位
UWB最初的定义是来自于60年代兴起的脉冲通信技术，又称为脉冲无线电（Impulse Radio）技术。这种技术用上升沿和下降沿都很陡的基带脉冲直接通信。定位精度可以做到CM级别。
做跟随技术的话，除了定位距离还需要确定信号源角度，所以信号接收端一般是两个或两个以上间隔一定距离的接收模块，依靠这个距离差用三角法可以计算出信号源的相对角度。
UWB技术已经比较成熟，做自动跟随的产品也非常适合。缺点主要有两点，1.成本比较高，系统至少需要一个发射模块+两个接收模块，成本就更高了，对成本敏感的产品会有压力。2.对角度的定位精度不理想，这是其定位原理决定的。在接近0度的时候精度有机会做到5度，如果偏角较大精度就会迅速下降。所以用UWB原理做的跟随产品，如果被跟随的人移动稍快的情况下，会造成跟随体验不够好。
小米9 号平衡车为此做了一些改进并申请了专利，就是原UWB基础上加装了天线旋转装置，扫描寻找信号最强的方案来辅助定位。当然这样成本就更加高了。
成熟应用案例：爱尔威 智能跟随行李箱 小米 9号平衡车
参考网址：http://www.airwheel.cn/product/sr5
UWB方案板：
UWB原理跟随行李箱：
3）视觉定位跟随
因为需要知道距离信息，所以做视觉定位跟随的是用到带3D深度信息的视觉识别。用视觉识别来做定位算法上会难度很高。业界也有一些产品做了一些巧妙的改进来降低难度，例如酷哇的跟随行李箱，用了单线的红外激光做标记，辅助摄像头做深度计算。用到原理是激光发射器发射一束一字线性激光，经漫反射回来被红外摄像头接收，用三角测距法计算一维的深度信息。
视觉定位有个非常突出的优点，不用携带信号源或者遥控器。不过缺点也同样明显。1.成本很高，摄像头本身贵，单个摄像头可视角不大一般需要至少2-3个摄像头才能很好的覆盖比较大角度，成本就跟高了。2.需要做视觉处理运算量大，计算平台成本也高。3.视觉识在跟随的时候是识别人的背后，人多的时候，穿插走动，容易误判跟丢。4.对室外阳光干扰非常敏感，环境光线太强摄像头会饱和失效。
成熟应用案例：酷哇智能跟随行李箱方案
参考网址：http://www.cowarobot.com/solution.html
基于视觉识别的跟随方案
视觉识别的跟随行李箱
4）超声波跟随定位
超声波定位技术原理是利用接收阵列接收超声波信号的时间差异来计算信号源的角度，再配合无线信号与超声波信号传递时间差可以定位距离。
超声波跟随定位方案非常大的优势是成本非常低廉，价格远远低于视觉识别和UWB定位，体积小，并且定位精度非常高。距离精度可达到CM级别，角度精度可做到2度。并且超声波技术经过那么长时间研究已经非常稳定成熟，非常适合做智能跟随产品。缺点是周围不能持续有同频的超声波干扰。
成熟应用案例：深圳市乐太智能科技 智能跟随行李箱
参考网址：www.letae.com
超声波跟随方案板：
超声波跟随行李箱：
一、
目前市面上主流的智能跟随技术有5种
1）
蓝牙，WIFI定位
2）
GPS定位
3）
UWB定位
4）
视觉定位
5）
超声波定位
二、
几种技术的原理和对比
蓝牙(iBeacon)，WIFI定位
目前来说这两种技术定位精度非常差，蓝牙5.0及以前版本是利用RSSI信号强度来定位距离，精度很难做到米级以上，如果还要定位角度的话，需要有定向天线。有两种方法，一直是两个蓝牙模块，定向天线朝向不同，根据天线接收的信号强度比例来计算信号源角度；另一种方法是天线加装旋转机构，类似雷达旋转扫描方式找到信号最强的方向。WIFI定位原理类似。还可以根据多个设备组网提高定位精度，但实用性确实不算太好。所以目前这两种方法定位不理想，没有做跟随产品。
以后蓝牙5.1技术成熟后，会有机会。蓝牙5.1支持天线阵列，天线阵列接收RF信号时有相位差异，根据相位差异可以计算出信号源的距离和角度。从蓝牙5.1新公布的技术标准，定位精度可以达到CM级别，角度精度可以达到5度以内。目前蓝牙技术联盟已经公布蓝牙5.1标准，还没有产品推出，按照半导体器件推出进度规律，一般两年后市场有望推出成熟量产的蓝牙5.1芯片或模块，还是挺让人期待的。不过从其原理来看，蓝牙5.1也不会很完美，有个多径反射问题，在室内空间不大的情况下或者周围有柱子，金属等等电磁波发射物会对信号源的信号多径反射，最后天线接收到的信号来自多个方向，会造成定位错误。
成熟应用案例：无
1）GPS定位
GPS定位非常成熟，应用也很多。不过做跟随只能在室外，因为室内无法接收卫星信号。并且GPS定位精度低，一般情况只能做到3米级以上。对距离误差不敏感的产品可以使用。例如植保无人机定位，并且还有摄像头做辅助定位才能达到足够精度。
成熟应用案例：大疆植保无人机
参考网址：https://www.dji.com/cn/products/spraying-solutions?site=brandsite&from=nav
2）UWB定位
UWB最初的定义是来自于60年代兴起的脉冲通信技术，又称为脉冲无线电（Impulse Radio）技术。这种技术用上升沿和下降沿都很陡的基带脉冲直接通信。定位精度可以做到CM级别。
做跟随技术的话，除了定位距离还需要确定信号源角度，所以信号接收端一般是两个或两个以上间隔一定距离的接收模块，依靠这个距离差用三角法可以计算出信号源的相对角度。
UWB技术已经比较成熟，做自动跟随的产品也非常适合。缺点主要有两点，1.成本比较高，系统至少需要一个发射模块+两个接收模块，成本就更高了，对成本敏感的产品会有压力。2.对角度的定位精度不理想，这是其定位原理决定的。在接近0度的时候精度有机会做到5度，如果偏角较大精度就会迅速下降。所以用UWB原理做的跟随产品，如果被跟随的人移动稍快的情况下，会造成跟随体验不够好。
小米9 号平衡车为此做了一些改进并申请了专利，就是原UWB基础上加装了天线旋转装置，扫描寻找信号最强的方案来辅助定位。当然这样成本就更加高了。
成熟应用案例：爱尔威 智能跟随行李箱 小米 9号平衡车
参考网址：http://www.airwheel.cn/product/sr5
UWB方案板：
UWB原理跟随行李箱：
3）视觉定位跟随
因为需要知道距离信息，所以做视觉定位跟随的是用到带3D深度信息的视觉识别。用视觉识别来做定位算法上会难度很高。业界也有一些产品做了一些巧妙的改进来降低难度，例如酷哇的跟随行李箱，用了单线的红外激光做标记，辅助摄像头做深度计算。用到原理是激光发射器发射一束一字线性激光，经漫反射回来被红外摄像头接收，用三角测距法计算一维的深度信息。
视觉定位有个非常突出的优点，不用携带信号源或者遥控器。不过缺点也同样明显。1.成本很高，摄像头本身贵，单个摄像头可视角不大一般需要至少2-3个摄像头才能很好的覆盖比较大角度，成本就跟高了。2.需要做视觉处理运算量大，计算平台成本也高。3.视觉识在跟随的时候是识别人的背后，人多的时候，穿插走动，容易误判跟丢。4.对室外阳光干扰非常敏感，环境光线太强摄像头会饱和失效。
成熟应用案例：酷哇智能跟随行李箱方案
参考网址：http://www.cowarobot.com/solution.html
基于视觉识别的跟随方案
视觉识别的跟随行李箱
4）超声波跟随定位
超声波定位技术原理是利用接收阵列接收超声波信号的时间差异来计算信号源的角度，再配合无线信号与超声波信号传递时间差可以定位距离。
超声波跟随定位方案非常大的优势是成本非常低廉，价格远远低于视觉识别和UWB定位，体积小，并且定位精度非常高。距离精度可达到CM级别，角度精度可做到2度。并且超声波技术经过那么长时间研究已经非常稳定成熟，非常适合做智能跟随产品。缺点是周围不能持续有同频的超声波干扰。
成熟应用案例：深圳市乐太智能科技 智能跟随行李箱
参考网址：www.letae.com
超声波跟随方案板：
超声波跟随行李箱：
这里写自定义目录标题
- 欢迎使用Markdo
- 新的改变
- 功能快捷键
- 合理的创建标题，有助于目录的生成
- 如何改变文本的样式
- 插入链接与图片
- 如何插入一段漂亮的代码片
- 生成一个适合你的列表
- 创建一个表格
- 设定内容居中、居左、居右
- SmartyPants
- 创建一个自定义列表
- 如何创建一个注脚
- 注释也是必不可少的
- KaTeX数学公式
- 新的甘特图功能，丰富你的文章
- UML 图表
- FLowchart流程图
- 导出与导入
- 导出
- 导入
欢迎使用Markdo
一、
目前市面上主流的智能跟随技术有5种
1）
蓝牙，WIFI定位
2）
GPS定位
3）
UWB定位
4）
视觉定位
5）
超声波定位
二、
几种技术的原理和对比
蓝牙(iBeacon)，WIFI定位
目前来说这两种技术定位精度非常差，蓝牙5.0及以前版本是利用RSSI信号强度来定位距离，精度很难做到米级以上，如果还要定位角度的话，需要有定向天线。有两种方法，一直是两个蓝牙模块，定向天线朝向不同，根据天线接收的信号强度比例来计算信号源角度；另一种方法是天线加装旋转机构，类似雷达旋转扫描方式找到信号最强的方向。WIFI定位原理类似。还可以根据多个设备组网提高定位精度，但实用性确实不算太好。所以目前这两种方法定位不理想，没有做跟随产品。
以后蓝牙5.1技术成熟后，会有机会。蓝牙5.1支持天线阵列，天线阵列接收RF信号时有相位差异，根据相位差异可以计算出信号源的距离和角度。从蓝牙5.1新公布的技术标准，定位精度可以达到CM级别，角度精度可以达到5度以内。目前蓝牙技术联盟已经公布蓝牙5.1标准，还没有产品推出，按照半导体器件推出进度规律，一般两年后市场有望推出成熟量产的蓝牙5.1芯片或模块，还是挺让人期待的。不过从其原理来看，蓝牙5.1也不会很完美，有个多径反射问题，在室内空间不大的情况下或者周围有柱子，金属等等电磁波发射物会对信号源的信号多径反射，最后天线接收到的信号来自多个方向，会造成定位错误。
成熟应用案例：无
1）GPS定位
GPS定位非常成熟，应用也很多。不过做跟随只能在室外，因为室内无法接收卫星信号。并且GPS定位精度低，一般情况只能做到3米级以上。对距离误差不敏感的产品可以使用。例如植保无人机定位，并且还有摄像头做辅助定位才能达到足够精度。
成熟应用案例：大疆植保无人机
参考网址：https://www.dji.com/cn/products/spraying-solutions?site=brandsite&from=nav
2）UWB定位
UWB最初的定义是来自于60年代兴起的脉冲通信技术，又称为脉冲无线电（Impulse Radio）技术。这种技术用上升沿和下降沿都很陡的基带脉冲直接通信。定位精度可以做到CM级别。
做跟随技术的话，除了定位距离还需要确定信号源角度，所以信号接收端一般是两个或两个以上间隔一定距离的接收模块，依靠这个距离差用三角法可以计算出信号源的相对角度。
UWB技术已经比较成熟，做自动跟随的产品也非常适合。缺点主要有两点，1.成本比较高，系统至少需要一个发射模块+两个接收模块，成本就更高了，对成本敏感的产品会有压力。2.对角度的定位精度不理想，这是其定位原理决定的。在接近0度的时候精度有机会做到5度，如果偏角较大精度就会迅速下降。所以用UWB原理做的跟随产品，如果被跟随的人移动稍快的情况下，会造成跟随体验不够好。
小米9 号平衡车为此做了一些改进并申请了专利，就是原UWB基础上加装了天线旋转装置，扫描寻找信号最强的方案来辅助定位。当然这样成本就更加高了。
成熟应用案例：爱尔威 智能跟随行李箱 小米 9号平衡车
参考网址：http://www.airwheel.cn/product/sr5
UWB方案板：
UWB原理跟随行李箱：
3）视觉定位跟随
因为需要知道距离信息，所以做视觉定位跟随的是用到带3D深度信息的视觉识别。用视觉识别来做定位算法上会难度很高。业界也有一些产品做了一些巧妙的改进来降低难度，例如酷哇的跟随行李箱，用了单线的红外激光做标记，辅助摄像头做深度计算。用到原理是激光发射器发射一束一字线性激光，经漫反射回来被红外摄像头接收，用三角测距法计算一维的深度信息。
视觉定位有个非常突出的优点，不用携带信号源或者遥控器。不过缺点也同样明显。1.成本很高，摄像头本身贵，单个摄像头可视角不大一般需要至少2-3个摄像头才能很好的覆盖比较大角度，成本就跟高了。2.需要做视觉处理运算量大，计算平台成本也高。3.视觉识在跟随的时候是识别人的背后，人多的时候，穿插走动，容易误判跟丢。4.对室外阳光干扰非常敏感，环境光线太强摄像头会饱和失效。
成熟应用案例：酷哇智能跟随行李箱方案
参考网址：http://www.cowarobot.com/solution.html
基于视觉识别的跟随方案
视觉识别的跟随行李箱
4）超声波跟随定位
超声波定位技术原理是利用接收阵列接收超声波信号的时间差异来计算信号源的角度，再配合无线信号与超声波信号传递时间差可以定位距离。
超声波跟随定位方案非常大的优势是成本非常低廉，价格远远低于视觉识别和UWB定位，体积小，并且定位精度非常高。距离精度可达到CM级别，角度精度可做到2度。并且超声波技术经过那么长时间研究已经非常稳定成熟，非常适合做智能跟随产品。缺点是周围不能持续有同频的超声波干扰。
成熟应用案例：深圳市乐太智能科技 智能跟随行李箱
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超声波跟随方案板：
超声波跟随行李箱：
wn编辑器
你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。
新的改变
我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：
- 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验；
- 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示；
- 增加了 图片拖拽 功能，你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示；
- 全新的 KaTeX数学公式 语法；
- 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能；
- 增加了 多屏幕编辑 Markdown文章功能；
- 增加了 焦点写作模式、预览模式、简洁写作模式、左右区域同步滚轮设置 等功能，功能按钮位于编辑区域与预览区域中间；
- 增加了 检查列表 功能。
功能快捷键
撤销：Ctrl/Command + Z
重做：Ctrl/Command + Y
加粗：Ctrl/Command + B
斜体：Ctrl/Command + I
标题：Ctrl/Command + Shift + H
无序列表：Ctrl/Command + Shift + U
有序列表：Ctrl/Command + Shift + O
检查列表：Ctrl/Command + Shift + C
插入代码：Ctrl/Command + Shift + K
插入链接：Ctrl/Command + Shift + L
插入图片：Ctrl/Command + Shift + G
合理的创建标题，有助于目录的生成
直接输入1次#，并按下space后，将生成1级标题。
输入2次#，并按下space后，将生成2级标题。
以此类推，我们支持6级标题。有助于使用TOC语法后生成一个完美的目录。
如何改变文本的样式
强调文本 强调文本
加粗文本 加粗文本
标记文本
删除文本
引用文本
H2O is是液体。
210 运算结果是 1024.
插入链接与图片
链接: link.
图片: 
带尺寸的图片:
居中的图片: 
居中并且带尺寸的图片:
当然，我们为了让用户更加便捷，我们增加了图片拖拽功能。
如何插入一段漂亮的代码片
去博客设置页面，选择一款你喜欢的代码片高亮样式，下面展示同样高亮的 代码片.
// An highlighted block
var foo = 'bar';生成一个适合你的列表
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目
- 项目1
- 项目2
- 项目3
- 计划任务
- 完成任务
创建一个表格
一个简单的表格是这么创建的：
| 项目 | Value |
|---|---|
| 电脑 | $1600 |
| 手机 | $12 |
| 导管 | $1 |
设定内容居中、居左、居右
使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右
| 第一列 | 第二列 | 第三列 |
|---|---|---|
| 第一列文本居中 | 第二列文本居右 | 第三列文本居左 |
SmartyPants
SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如：
| TYPE | ASCII | HTML |
|---|---|---|
| Single backticks | 'Isn't this fun?' | ‘Isn’t this fun?’ |
| Quotes | "Isn't this fun?" | “Isn’t this fun?” |
| Dashes | -- is en-dash, --- is em-dash | – is en-dash, — is em-dash |
创建一个自定义列表
- Markdown
- Text-to- HTML conversion tool Authors
- John
- Luke
如何创建一个注脚
一个具有注脚的文本。2
注释也是必不可少的
Markdown将文本转换为 HTML。
KaTeX数学公式
您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:
Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n−1)!∀n∈N 是通过欧拉积分
Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=∫0∞tz−1e−tdt.
你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.
新的甘特图功能，丰富你的文章
- 关于 甘特图 语法，参考 这儿,
UML 图表
可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图：:
这将产生一个流程图。:
- 关于 Mermaid 语法，参考 这儿,
FLowchart流程图
我们依旧会支持flowchart的流程图：
- 关于 Flowchart流程图 语法，参考 这儿.
导出与导入
导出
如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ，生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。
导入
如果你想加载一篇你写过的.md文件或者.html文件，在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入，
继续你的创作。
mermaid语法说明 ↩︎
注脚的解释 ↩︎
