Получите предполагаемую скорость и сопоставленную неопределенность
velocity = getVelocity(map,coordinates,'local')
[ дополнительно возвращает дисперсию velocity,velocityVariance] = getVelocity(___)velocity 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 предполагаемую скорость для целой карты, определенных координат и определенных индексов.
velocity = getVelocity(map)
velocity =
velocity(:,:,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 -5.7765 NaN
-9.4460 -7.7867 -9.6640 NaN NaN -5.9016 NaN
NaN NaN -8.0144 -7.8042 NaN -5.8151 -5.9798
-9.3564 -8.7850 -6.5221 -6.9631 -5.9697 -7.0450 -4.4573
-8.3585 -8.3095 -7.5494 -7.0138 -6.3751 -5.2919 -4.7748
-8.2934 -8.7347 -7.3488 -7.1872 -6.4913 -5.9328 -5.9468
-7.5831 -8.1700 -7.0900 -7.0711 -6.5712 -6.2782 -5.8680
-7.7344 -8.1042 -7.3150 -6.8991 -6.8513 -6.3264 -6.1424
-8.2320 -7.4160 -7.1838 -7.0370 -6.6699 -6.4291 -6.2505
-8.3720 -7.7405 -7.1468 -6.7738 -6.7280 -6.4625 -6.2756
NaN -7.9376 -7.4071 -6.9777 -6.7136 -6.3766 -6.2068
-8.2859 -8.0981 -7.4354 -7.1810 -6.8086 -6.4950 -6.1749
-7.6913 -7.8940 -7.3768 -7.2084 -6.8280 -6.5565 -6.1408
-8.8662 NaN -7.4471 -7.5980 -7.1016 -6.6280 -6.1323
-8.6126 -8.3294 -7.9390 -7.5270 -6.4115 -6.7507 -6.2211
-8.7828 -8.7124 -8.3827 -6.5218 -6.3634 -6.2801 -4.7576
-9.1299 NaN -7.8404 NaN -5.7423 -5.2494 -3.9330
NaN -8.3918 -6.9748 -8.1737 -5.9177 -5.6707 -5.0686
-9.5385 -7.8742 -8.8745 -7.9431 -5.1967 -7.4142 -3.9476
NaN -9.0061 -6.5813 NaN -5.3531 NaN -4.9429
NaN -8.2685 -8.2262 -9.1734 -8.1666 -6.5215 -4.8926
-9.4631 NaN -8.6150 -8.1450 -6.9323 -6.0202 -5.7884
NaN NaN -8.2334 -7.7075 -6.5859 -6.6001 -6.5767
NaN -8.9493 NaN NaN -5.5261 -4.3579 NaN
-9.1419 NaN NaN NaN -7.1551 -5.8556 -6.0196
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN -8.7648 NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN 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 -0.4961 NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN 1.9488 NaN
-2.3827 -4.8949 -1.2686 0.4485 1.6775 NaN NaN
-3.8707 NaN -2.0147 NaN -0.5792 -0.3086 NaN
NaN -2.5779 -1.8853 -0.9488 0.5608 0.3828 1.3901
-3.0732 -5.8266 -1.7241 -2.7439 -0.3360 -0.0806 2.4912
-5.8637 -5.0946 -3.2848 -0.5420 -0.1304 1.6187 0.9263
-5.8750 -5.4940 -5.0443 -2.1108 -2.0451 1.0962 0.9974
-5.9742 -5.6335 -5.0782 -3.9478 -1.1994 -0.7127 0.0633
-6.0572 -5.6738 -5.1902 -4.5000 -2.8581 0.5333 0.8797
-6.0177 -5.6887 -5.1559 -4.5120 -2.3154 -0.8873 2.0835
-5.9033 -5.5908 -5.1471 -4.4204 -2.7281 0.4503 2.2152
-5.8186 -5.4946 -5.0552 -4.2604 -1.7325 -2.1899 1.9631
-5.8085 -5.3200 -4.8432 -3.1607 -1.7630 -1.3480 1.0681
-5.9343 -5.0405 -4.2087 -2.0955 -1.9795 0.4875 1.9186
-5.1814 -4.0522 -2.4180 -1.0018 0.6679 -1.1491 1.1441
-4.5064 -2.7064 -3.3969 -3.7048 -1.3136 0.2981 0.1740
-3.2459 -2.6256 -2.1749 -0.7150 -0.3888 1.7026 0.5570
-4.8164 -4.2127 -4.1384 -0.7158 -0.7763 0.3990 2.6718
-3.8035 -4.2646 -2.6890 -0.7127 -1.2136 1.2862 0.5161
-4.2111 -2.3995 -2.1776 -0.1348 -1.2906 0.7705 0.8269
-3.1377 -3.8695 -1.2061 1.0288 -1.1728 -0.1143 3.7736
-1.8155 -4.0612 -4.4843 -1.3649 NaN NaN 2.5042
-4.8798 -3.5007 -1.6671 -1.5261 -0.1062 0.5939 2.9749
NaN 0.0759 -6.3409 -1.1908 NaN 0.9130 1.9123
NaN -4.4576 NaN -1.6139 -2.6699 -1.3847 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN -2.9381 NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN 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 4.7323 NaN NaN NaN NaN
3.5320 3.2502 5.8797 6.0726 7.4258 NaN NaN
NaN 6.1812 NaN 4.5768 6.0016 7.2219 NaN
2.8869 7.3711 4.0383 3.5726 NaN 6.7618 NaN
2.4465 2.2922 2.1444 7.5771 5.3642 9.1352 8.7402
0.9093 2.9986 3.0852 4.7446 8.2192 8.6830 9.6136
4.4351 3.3413 5.4735 4.8449 7.3876 5.7318 6.8749
3.2414 2.9683 NaN 5.3216 7.0160 6.0132 7.1924
1.7151 2.2600 4.6050 3.3646 7.0335 NaN 6.9966
3.8693 2.0347 3.7835 5.7685 6.7274 7.6875 6.1378
5.0966 1.3663 5.7108 5.4622 NaN 8.3264 8.2615
2.9528 1.9395 6.6935 5.3127 6.3335 8.1517 8.0026
2.6325 2.4797 4.1608 4.5302 8.0259 5.5730 7.4366
2.2761 2.8091 5.9543 4.3326 4.8794 5.5820 8.9785
2.0189 2.7845 2.9219 5.8134 4.7863 9.4982 7.0498
0.2918 5.1671 4.5519 4.4856 7.9950 5.2268 7.2937
0.7461 4.6356 3.7636 3.3203 3.6734 6.1254 7.3683
2.9638 0.5971 4.6412 5.6004 4.6256 7.6847 8.3592
1.1572 2.7907 4.3625 5.2689 5.4212 7.8212 NaN
1.3933 2.3702 4.4804 3.9443 5.1185 7.5447 NaN
1.0399 3.6214 5.3920 6.1116 6.1449 NaN NaN
NaN 0.3258 NaN NaN NaN 7.4487 NaN
NaN 1.6713 2.4468 3.9862 NaN NaN NaN
0.0755 2.0775 4.1456 NaN 4.1001 5.5697 8.9235
NaN NaN NaN NaN NaN 3.7663 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN 5.8850 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN 4.4373 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN 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
9.7583 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN 8.6554 NaN NaN NaN NaN
NaN NaN 8.9416 NaN NaN 9.9384 NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.3886 NaN 9.6108 9.6947 NaN NaN NaN
6.5199 8.8871 9.7015 NaN NaN NaN NaN
7.3996 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
7.3122 8.1602 NaN NaN NaN NaN NaN
8.7463 NaN 8.8035 NaN NaN NaN NaN
8.1081 NaN 8.9839 NaN NaN NaN NaN
7.0487 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
8.0722 8.6510 9.8283 9.5933 NaN NaN NaN
8.0936 8.2189 NaN 7.7270 NaN NaN NaN
9.4239 8.8510 NaN NaN 9.7117 NaN NaN
NaN 9.6664 NaN NaN 8.1284 NaN NaN
6.9588 7.5396 NaN NaN NaN NaN NaN
8.4006 NaN 8.8990 8.7074 NaN NaN NaN
8.6315 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6.0941 9.2010 9.5605 NaN NaN NaN NaN
7.7710 9.5422 NaN NaN 9.2029 NaN NaN
6.9440 NaN 7.7696 NaN 9.6395 NaN NaN
NaN NaN 7.1842 NaN NaN NaN NaN
8.5940 NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
NaN NaN NaN NaN 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
velocity = getVelocity(map,[10 10;20 20],'local');
squeeze(velocity(1,1,:))ans = 2×1
NaN
NaN
velocity= getVelocity(map,[10 10; 72 8],'grid');
squeeze(velocity(1,1,:))ans = 2×1
-0.4961
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]
velocity — Оценки скорости точек или ячеек сеткиОценки скорости точек или ячеек сетки, возвращенных как N-by-M-by-2 массив или N-by-1-by-2 массив.
Если входом является map только, velocity возвращен как N-by-M-by-2 массив, где N является количеством ячеек в направлении X карты, и M является количеством ячеек в направлении Y карты.
Если вход содержит coordinates, velocity возвращен как N-by-1-by-2 массив, где N является количеством координат, заданных в coordinates аргумент.
Если вход содержит indices, velocity возвращен как N-by-1-by-2 массив, где N является количеством ячеек, заданных в indices аргумент.
velocityVariance — Ковариация оценок скоростиКовариация оценок скорости, возвращенных как N-by-M-by-2-by-2 массив или N-by-1-by-2-by-2 массив.
Если входом является map только, velocityVariance возвращен как N-by-M-by-2-by-2 массив, где N является количеством ячеек в направлении X карты, и M является количеством ячеек в направлении Y карты.
Если вход содержит coordinatesДисперсия возвращен как N-by-1-by-2-by-2 массив, где N является количеством координат, заданных в coordinates аргумент.
Если вход содержит indices, velocityVariance возвращен как N-by-1-by-K-by-K массив, где N является количеством ячеек, заданных в indices аргумент.
dynamicEvidentialGridMap | getEvidences | getOccupancy | getState | 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.