高精度定位网络PAS的经济模式_RTK基站网络共享奖励模式

本文介绍了基于区块链的高精度定位网络PAS和分布式存储项目FileStorm。PAS利用区块链的共享经济模式,通过RTK技术提供厘米级定位服务,降低建设和维护成本。FileStorm则是基于IPFS协议的分布式存储网络,通过区块链实现共享经济和奖励机制。两者均展示了区块链在降低行业门槛、促进资源共享方面的潜力。

原文标题:“区块链100分”第二十期——《区块链的实际应用》

引言

中关村大数据产业联盟秘书长赵国栋:

本次分享由中关村大数据产业联盟联手 BITCLUB联合举办(或战略合作),布洛克、天使城邦、31区、数据观等机构提供社群与传播支持,覆盖30+人数超过10000人的天使投资人社群及20+覆盖超过20000人区块链产业人士。本次分享内容,将在布洛克网站专栏、天使联盟旗下媒体矩阵再次传播。北美周”转眼就到了最后一天,今天墨客的团队一下子排出了两位专家的豪华阵容,一同分享。这几天的安排一脉相承,从总体方向的概述,到墨客公链的架构,再到基于墨客链的应用创新,给我们展示了区块链改变未来的潜力。在过6天就是联盟的年度活动12.12大会,这次会议以”突破”为主题。由内而外的突破,是破壳而生,由地向上的突破,是破土而出。都意味着新生命的诞生突破,就在于打破“边界”。

这几天嘉宾的分享,无论是井大对于未来的描画,还是墨客团队对于技术的执着,都显示了“突破”的内涵。北美周的收官分享,就由杨歆乐、傅献农二位给大家连袂奉献,讲讲墨客链上的两个明星应用。

杨歆乐: 好,大家好,我叫杨歆乐。昨天正鹏讲了一下我们MOAC的各种应用产品和工具。

今天我和献哥会介绍MOAC的两大快速发展的应用。我会介绍高精度定位项目PAS,献哥一会儿会来介绍基于MOAC子链和IPFS技术的文件存储项目FileStorm。我相信这两个项目都是打破了边界的突破项目,属于面向未来的项目。

第二十期:《区块链的实际应用》

主持人:赵国栋

赵国栋,中关村大数据产业联盟秘书长、国家大数据战略1142工程副组长、现任上市公司朗新科技、富邦股份、奥维云网独立董事、工信部专家库成员,中国计算机学会大数据专家委员会委员,首辅智库理事,盘古智库发起人兼学术委员。北京邮电大学经济管理学院特聘导师。《大数据时代的历史机遇》、《产业互联网》、《数字生态论》、《区块链世界》、《区块链与大数据》作者。

分享嘉宾:杨歆乐、傅献农

分享者简介:

杨歆乐,MOAC(墨客)公链CTO。北京大学学士,纽约城市大学硕士;十五年以上的软件研发和架构经验;曾分别任职于IMTT、Walmart、Intel及Nike等公司,负责软件开发和管理;2015年参与井通区块链底层的开发,擅长软件架构、系统设计以及具体应用的开发实现。

傅献农,MOAC公链架构师,首席产品官,FileStorm创始人,清华大学毕业,获美国佐治亚州立大学计算机硕士学位,在美国IT行业工作二十年,有丰富的行业经验。曾任美国银行技术副总裁,搭建全美最大的商业银行数据仓库。他是微软,谷歌和亚马逊云服务认证架构师,曾自己创业建立咨询公司,为波音,可口可乐,丰田,中国移动等国际知名企业提供技术服务。2018年加入美国MOAC区块链,参与实现区块链底层公链,并与团队一起申请多项国内外专利。后主导开发了基于IPFS的存储应用链,即FileStorm。

第一部分

PAS系统

今天我就来介绍一下墨客的一个重要的应用项目是PAS系统。PAS的全称是Planet Accuracy Simpler。网站是https://pasnet.io。PAS是一个提供厘米级定位精度及纳秒级时间精度的高精度定位网络。

它的经济模型是区块链下的协议性的共享经济。就是说广大群众提供服务,广大群众同时使用服务。

这里先粗略的讲一点卫星定位的背景知识。卫星定位全世界有这么几个主要的系统,一个是美国的GPS,一个是中国的北斗,一个是俄罗斯格洛纳斯(Glonass),还有欧洲的伽利略。

本质上都差不太多。他们理论上都能把精确度做到毫米级。 但是,问题是现实当中做不到。为什么做不到呢?做不到主要是因为地球的大气层和电离层对卫星信号的各种折射和各个时钟的不准确造成的。这就导致了,不管是GPS还是北斗,还是什么系统。他的误差都在3米到10米左右。这个精度对于很多应用就不够用了。那么就产生了一种技术,叫做RTK技术(Real-time Kinematics)。就是利用一些固定的基站对定位的误差进行修正。这个修正一般能把定位误差降到1到3个厘米。

我们合作的上海井融的技术稍微好一些,可以到1个厘米甚至是毫米级。

RTK是上个世纪90年代初就有的技术,算到今天已经是快30年的老技术了。那么这么一个老技术,为啥拿到今天说呢?

拿到今天说RTK这个一个老技术的原因是:技术的生命力来自于需求。那么具体是什么需求呢?高精度定位的需求有这么几个地方:

测绘,大地测量,就是我们平时看见施工现场一些人用的黄色的三脚架的那种测量工具。
精准农业,这个体量就大了。农民把高精度导航系统放在方向盘上,然后拖拉机自己就能自动驾驶耕地。不仅降低了各种成本,比如农药,农机成本,还能极大降低农民的劳动强度。在农业本质是大宗商品,低利润,同质化。价格竞争严重。所以,一旦有降低成本的办法,农民基本上是一拥而上的。
自动驾驶和辅助驾驶。自动驾驶和辅助驾驶的一个最重要的需求就是得知道我开车在哪条道上开。那么这个时候对定位的要求就是需要精确度要超过8厘米。那么这个时候1厘米的高精度定位就有用了。你看今年国庆阅兵的时候每个车辆上面都有两个小蘑菇头。那就是RTK的高精度导航天线。看体量,北京一个城市,保有车辆数目是4百万辆。全球有14亿辆车。
无人机配送。现在美团、亚马逊、阿里、京东都在做无人机运送技术。因为未来肯定是无人机递送。那么无人机递送的一个最重要的需求就是高精度定位。双十一刚过,我们现在的生活基本每人家里隔三差五的就来个包裹。这个体量就太大了。我同学创业做无人机递

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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