SIVIA algorithm（SIVIA.py） В алгоритме используется такая структура данных, как стек. Это динамическая структура, для которой возможны 3 операции:
положить элемент на стек, снять верхний элемент со стека, проверить стек на пустоту.

Систему вида AI=b, нужно построить матрицу A и матрицу b, и найти I по методу обращения, значит решить обратную задачу b=AI,здесь

В файле FindMatrixA.py получается матрица A,из файла data/matrix_b.txt мы выбрали значение интервала b.Figure（3,4,5）соответствует разным массивам A и b,результат получен из файла InverseTor.py

Рассмотрим p маяков m(i), расположенных на позициях (m_1 (i), m_2 (i)), робота на позиции x= (x_1, x_2). Множество позиций связи робота с метками:
IXI=[f]^(-1)(IY^⊂,Y^⊃ I), где Y^⊂=[0,10],Y^⊃=[0,20].

Голубая область соответствует зоне, где робот не может связываться со всеми метками, т. е. если ||x - m(i)|| > 20;
Красная область соответствует зоне, где робот может связываться со всеми метками, т. е. если ||x - m(i)|| < 10;
Желтый область соответствует зоне между роботом и маяком находится в интервале [10,20] м, Связь не точная, т. е. если 10 < ||x - m(i)|| < 20;
В файле Text.py мы показываем взаимосвязь между количеством точек меток и размером красной области на графике.

Ocean_exp.py
Меньший образец представлен на (https://github.com/noc-mars/aurora_dataset_sample ).
• M86 содержит образец данных многолучевого эхолота и навигационных данных в формате .csv. в файле(data/M86)
• M87 содержит образец данных камеры и гидролокатора бокового обзора. в файле(data/side-scan-sonar-index.csv) Примерная траектория робота AUV в (Figure_6), Исследования зона робота AUV в (Figure_7)
Красная область соответствует чистой зоне, жёлтая область – полутени, синяя – тёмной области, чёрная область – меток.

Location.py Мы даем 2 набора данных в таблице (Положение метки случайное) и стороим рисунки.

Скачать или клонировать данный репозиторий
Запустить main.py