Получите полное оцененное состояние и сопоставленную неопределенность
state = getState(map,coordinates,'local')
[ дополнительно возвращает дисперсию state,stateVariance] = getState(___)state оценки.
Загрузите evidentialGridMap объект из файла данных.
load gridMapData.mat
mapmap =
dynamicEvidentialGridMap with properties:
NumStateVariables: 4
MotionModel: 'constant-velocity'
GridLength: 100
GridWidth: 100
GridResolution: 1
GridOriginInLocal: [-50 -50]
Получите предполагаемое состояние для целой карты, определенных координат и определенных индексов.
state = getState(map)
state =
state(:,:,1) =
Columns 1 through 7
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN -44.9310 NaN
-49.3437 -48.0357 -47.1274 NaN NaN -44.7319 NaN
NaN NaN -47.7574 -46.7267 NaN -44.0067 -43.4499
-49.3603 -48.2260 -47.3426 -46.6451 -45.5367 -44.1629 -43.7923
-49.4465 -48.3435 -47.3772 -46.4274 -45.3380 -44.3559 -43.7650
-49.4391 -48.7502 -47.2983 -46.3112 -45.6130 -44.5588 -43.6736
-49.3197 -48.4783 -47.3817 -46.4914 -45.3673 -44.5853 -43.5142
-49.3291 -48.4833 -47.3772 -46.3618 -45.5425 -44.5167 -43.4594
-49.2627 -48.4742 -47.5194 -46.5041 -45.4612 -44.4474 -43.4781
-49.4466 -48.4021 -47.4104 -46.4431 -45.4820 -44.5039 -43.4576
NaN -48.5578 -47.4516 -46.4174 -45.4701 -44.4458 -43.4574
-49.2875 -48.3795 -47.3828 -46.3499 -45.4090 -44.4492 -43.4679
-49.0663 -48.4361 -47.2718 -46.4199 -45.3979 -44.3968 -43.4594
-49.5103 NaN -47.3529 -46.3692 -45.3422 -44.3668 -43.4363
-49.3178 -48.1971 -47.7538 -46.4345 -45.3732 -44.4089 -43.4109
-49.5338 -48.4538 -47.3618 -46.4912 -45.5347 -44.5266 -43.3706
-49.3066 NaN -47.6717 NaN -45.7525 -44.2212 -43.5210
NaN -48.2859 -47.2756 -46.4426 -45.8397 -44.3730 -43.4122
-49.5725 -48.3122 -47.8688 -46.3934 -45.4919 -44.4014 -43.4535
NaN -48.1837 -47.3745 NaN -45.4874 NaN -43.6679
NaN -48.3368 -47.1665 -46.3887 -45.1124 -44.6865 -43.4745
-49.3208 NaN -47.3561 -46.4543 -45.6528 -44.4784 -43.7794
NaN NaN -47.3459 -46.9762 -45.9096 -44.2510 -43.5018
NaN -48.9019 NaN NaN -45.3800 -44.6487 NaN
-49.9552 NaN NaN NaN -45.9973 -44.5559 -43.3867
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN -45.5351 NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 8 through 14
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN -40.5690 NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN -37.6226 NaN
-42.2144 -41.7425 -40.4222 -39.2862 -38.5739 NaN NaN
-42.3617 NaN -40.5661 NaN -38.2827 -37.3344 NaN
NaN -41.5633 -40.4269 -39.5959 -38.5912 -37.3344 -36.4249
-42.5179 -41.8538 -40.2566 -39.7027 -38.1758 -37.6275 -36.3765
-42.4493 -41.6089 -40.6302 -39.2956 -38.4721 -37.9148 -36.5407
-42.4955 -41.5845 -40.7200 -39.6228 -38.8998 -37.5024 -36.4529
-42.5088 -41.5086 -40.5776 -39.7126 -38.7840 -37.4058 -36.3923
-42.4413 -41.4744 -40.6238 -39.7379 -38.6775 -37.4332 -36.4485
-42.4476 -41.5060 -40.5861 -39.7425 -38.5936 -37.6159 -36.6711
-42.4856 -41.5066 -40.6117 -39.7335 -38.6481 -37.7948 -36.3123
-42.5056 -41.5466 -40.6096 -39.6401 -38.6983 -37.8110 -36.4529
-42.5169 -41.6114 -40.6416 -39.4716 -38.5993 -37.7201 -36.5609
-42.5586 -41.5926 -40.6645 -39.5357 -38.5980 -37.5414 -36.2385
-42.2354 -41.2096 -40.5253 -39.3564 -38.6747 -37.4229 -36.2080
-42.4188 -41.4656 -40.3919 -39.9575 -38.5615 -37.6530 -36.5812
-42.6346 -41.3269 -40.5492 -39.7003 -38.4644 -37.1156 -36.6404
-42.3921 -41.4298 -40.5912 -39.5469 -38.3694 -37.6139 -36.3286
-42.5261 -41.5421 -40.7092 -39.6637 -38.4777 -37.0967 -36.7747
-42.4675 -41.5046 -40.7818 -39.5947 -38.3139 -37.3473 -36.6496
-42.4518 -41.2236 -40.2540 -39.4694 -38.5837 -37.4182 -36.6290
-42.1320 -41.2774 -40.1559 -39.8397 NaN NaN -36.5800
-42.9931 -41.6956 -40.0526 -39.3183 -38.1266 -37.0204 -36.4311
NaN -41.8584 -40.5827 -39.6275 NaN -37.6081 -36.7837
NaN -41.6654 NaN -39.5031 -38.5446 -37.5013 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN -39.8867 NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 15 through 21
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN -33.1709 NaN NaN NaN NaN
-35.2945 -34.6757 -33.7031 -32.6682 -31.6699 NaN NaN
NaN -34.3512 NaN -32.1593 -31.7656 -30.6085 NaN
-35.5596 -34.6590 -33.6025 -32.3237 NaN -30.5977 NaN
-35.5148 -34.1984 -33.4064 -32.8313 -31.8478 -30.4694 -29.2467
-35.5423 -34.8756 -33.4154 -32.7894 -31.4683 -30.3761 -29.5711
-35.7730 -34.5010 -33.1144 -32.2811 -31.5109 -30.5483 -29.4174
-35.0009 -34.7224 NaN -32.6453 -31.6646 -30.7162 -29.2895
-35.3332 -34.2971 -33.1743 -32.7921 -31.5256 NaN -29.9137
-35.5551 -34.3368 -33.6243 -32.6910 -31.3121 -30.7335 -29.4029
-35.4451 -34.4899 -33.3544 -32.5866 NaN -30.5855 -29.5006
-35.3106 -34.4619 -33.3277 -32.5001 -31.5699 -30.7323 -29.6162
-35.7234 -34.6012 -33.2994 -32.6603 -31.5382 -30.7296 -29.9080
-35.4214 -34.1162 -33.5206 -32.8699 -31.6002 -30.5393 -29.6875
-35.7036 -34.5017 -33.8461 -32.6091 -31.6043 -30.4615 -29.6962
-35.4360 -34.5802 -33.6234 -32.5656 -31.4359 -30.5624 -29.2850
-35.6337 -34.4725 -33.6859 -32.9517 -31.9855 -30.1949 -29.4992
-35.3119 -34.4973 -33.7313 -32.6864 -31.5539 -30.6213 -29.3485
-35.8623 -34.7566 -33.5959 -32.5072 -31.6883 -30.3619 NaN
-35.5885 -34.8459 -33.5775 -32.4915 -31.6260 -30.2042 NaN
-35.3962 -34.1159 -33.5746 -32.3455 -31.3904 NaN NaN
NaN -34.0299 NaN NaN NaN -30.6335 NaN
NaN -34.4424 -33.6361 -32.2845 NaN NaN NaN
-35.7977 -34.3710 -33.6301 NaN -31.9206 -30.4726 -29.1657
NaN NaN NaN NaN NaN -30.9016 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN -30.6340 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN -30.2236 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 22 through 28
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
-28.0166 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN -26.3933 NaN NaN NaN NaN
NaN NaN -26.5260 NaN NaN -23.0813 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
-28.8829 NaN -26.1035 -25.5215 NaN NaN NaN
-28.7349 -27.3956 -26.5633 NaN NaN NaN NaN
-28.8161 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
-28.9178 -27.5449 NaN NaN NaN NaN NaN
-28.9674 NaN -26.8917 NaN NaN NaN NaN
-28.3730 NaN -26.2996 NaN NaN NaN NaN
-28.1773 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
-28.4721 -27.3729 -26.7756 -25.7084 NaN NaN NaN
-28.4346 -27.5138 NaN -25.4650 NaN NaN NaN
-28.5100 -27.6948 NaN NaN -24.9734 NaN NaN
NaN -27.4671 NaN NaN -24.4254 NaN NaN
-28.6747 -27.1764 NaN NaN NaN NaN NaN
-28.4750 NaN -26.8004 -25.8063 NaN NaN NaN
-28.3304 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
-28.0696 -27.5794 -26.2118 NaN NaN NaN NaN
-28.9573 -27.2236 NaN NaN -24.8213 NaN NaN
-28.4165 NaN -26.4705 NaN -24.3901 NaN NaN
NaN NaN -26.2755 NaN NaN NaN NaN
-28.4603 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 29 through 35
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 36 through 42
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 43 through 49
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 50 through 56
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Columns 57 through 63
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
state = getState(map,[10 10;20 20],'local');
squeeze(state(1,1,:))ans = 4×1
NaN
NaN
NaN
NaN
state= getState(map,[10 10; 72 8],'grid');
squeeze(state(1,1,:))ans = 4×1
-40.5690
-0.4961
40.6397
9.8387
map — Динамическая очевидная карта сеткиdynamicEvidentialGridMap объектДинамическая очевидная сетка сопоставляет в виде dynamicEvidentialGridMap объект.
coordinates — Координаты системы координат локальной ссылкиКоординаты локальной ссылки структурируют в виде N-by-2 матрицу с действительным знаком.
Пример: [1 1;2.5 3]
indices — Индексы ячейки сеткиИндексы ячейки сетки в виде N-by-2 матрица положительных целых чисел.
Пример: [1 1;2 3]
state — Оценки состояния точек или ячеек сеткиОценки состояния точек или ячеек сетки, возвращенных как N-by-M-by-D массив или N-by-1-by-D массив.
Если входом является map только, state возвращен как N-by-M-byD массив, где N является количеством ячеек в направлении X карты, M является количеством ячеек в направлении Y карты, и D является размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
Если вход содержит coordinates, state возвращен как N-by-1-by-D массив, где N является количеством координат, заданных в coordinates аргумент и D являются размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
Если вход содержит indices, state возвращен как N-by-1-by-D массив, где N является количеством ячеек, заданных в indices аргумент и D являются размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
stateVariance — Ковариация оценок состоянияКовариация оценок состояния, возвращенных как N-by-M-by-D-by-D массив или N-by-1-by-D-by-D массив.
Если входом является map только, stateVariance возвращен как N-by-M-by-D-by-D массив, где N является количеством ячеек в направлении X карты, M является количеством ячеек в направлении Y карты, и D является размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
Если вход содержит coordinatesДисперсия возвращен как N-by-1-by-D-by-D массив, где N является количеством координат, заданных в coordinates аргумент и D являются размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
Если вход содержит indices, stateVariance возвращен как N-by-1-by-D-by-D массив, где N является количеством ячеек, заданных в indices аргумент и D являются размерностью состояния, определенного MotionModel свойство map.
dynamicEvidentialGridMap | getEvidences | getOccupancy | getVelocity | show
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.