Облачка вектор: облако Векторы, 31000+ облако Бесплатно векторное Изображения в форматах AI, EPS

Содержание

Векторный дизайн облака ai | UIDownload

Векторный дизайн облака ai

ключевые слова

книга
климат
облака векторов
облака
комический
милый
капли
пушистый
игра
дождливый
просто
небо
Погода
Векторный дизайн облака
ai
Векторный
дизайн

DMCA Contact Us

бесплатная загрузка ( ai, 857.49KB )

Связанная векторная графика

Белые облака с векторным фоном голубого неба eps
Nuage / облако svg
Наброски облака eps svg
org/ImageObject»> Белые облака с векторным фоном голубого неба eps
Набор векторных иллюстраций реалистичные облака eps
Мультфильм облако вектор svg eps
Бесплатный мультфильм облака вектор svg ai
Загрузить в облако psd
комический фон с облаками и лучами eps
Радуга в облаках eps
Мультфильм облака коллекции вектор eps
org/ImageObject»> Фон облаков eps
Облако иллюстрации дизайн вектор eps
Голубое небо с облаками векторных фонов
Коллекция белых облаков eps
Белый мультфильм облака вектор eps
Облако svg
Мультфильм облака вектор eps
Бесплатные векторные облака набор eps

Китайские облака вектор eps
org/ImageObject»> Аннотация радуги с облаками svg eps ai
Реалистичные облака векторные иллюстрации набор eps
Радуга в облаках Радужные облака svg eps
Китайские облака вектор eps
Белые мультипликационные облака svg ai
PSD облака значок psd
Марио облака векторов ai
Бесплатные векторные погода с солнцем и облаками ai eps svg
org/ImageObject»> Зеленый пейзаж с деревьями облака цветы eps
Бесплатные облака вектор ai svg
Синие и серые облака svg ai
Голубое небо и облака размывает фон вектор eps
Белые облака с фоном вектор голубого неба eps
Бесплатные китайские облака векторов ai
Голубое небо и облака векторные фоны eps
Радужные облака фон ai
org/ImageObject»> Реалистичные белые облака иллюстрации вектор ai
Коллекция белых облаков eps
Вектор сцены облака лес eps ai

Симпатичные Облако Акварель Радуга Векторные Иллюстрации ai svg
Китайские облака вектор eps
Фон синих облаков svg ai
Векторные узоры китайские облака eps ai
Реалистичные облака векторные иллюстрации набор eps
org/ImageObject»> Мультяшные дети с облаком вектор ai
Голубое небо и облака векторные фоны eps
Солнце, волны, облака eps
Набор векторных иллюстрации белые облака eps
Векторные облака — дым eps

Фон ночного неба с белыми облаками и вектором луны eps

Загрузи больше

Реализация подхода к сканированию объектов выносным сканером / Хабр

Цель написания данной статьи — показать, как на реальном оборудовании реализовывать системы сканирования объектов и создавать их трехмерные модели выносным сканером профильного типа.

Существует несколько различных подходов к сканированию, но мы рассмотрим только облака точек. Набор точек, полученных в результате сканирования, описывает поверхность сканируемого объекта, которая легко поддается обработке (фильтрация, удаление выбросов, т. д.). Однако при использовании выносных сканеров, как правило, возникают проблемы искажения получаемых моделей в связи с движением сканера над поверхностью исследуемого объекта. Решение данной проблемы мы и рассмотрим в рамках этой статьи.

Постановка задачи

Разработать подход к пересчету координат точек из системы координат сканера в абсолютную систему координат выносного узла
Сихронизовать импульсы сканера с тактом движения выносного узла

В качестве методологической базы были использованны сканер профильного типа Gocator-2380A и манипулятор Mitsubishi-RV-2FB-D, который выступает в качестве выносного узла для транспортировки датчика сканера над поверхностью объекта. Основная идея, лежащая в основе решения, заключается в реализации единного источника правды, который должен синхронизировать такты движения робота со сканирующим импульсом и пересчетом системы координат сканера в систему координат робота.

Описание процесса взаимодействия

Процесс обмена данными построен на принципе взаимодействия между сервером на Python и роботом. Данный сервер позволяет удаленно управлять движением робота посредством передачи команд на управляющий контроллер по протоколу TCP/IP. Сам же процесс работы системы состоит в приеме управляющей программой команды и точки, а передвижение завершается установкой высокого уровня напряжения на логический выход для запуска процесса сканирования. Схематично система с установленным сканером в схват робота может быть изображена в следующем виде:

Системы координат робота и сканера

Такт движения робота равен 0,5 мм, а завершение такта сопряженно с установкой высокого уровня на контактном разъеме контроллера робота.

В качестве объекта для сканирования выбрана деталь, напечатаная на 3D-принтере, изображенная ниже:

Объект сканирования

Во время сканирования робот будет передвигать сканер вдоль оси абсолютной системы координат. Запустив процесс, получим модель поверхности:

Модель поверхности после сканирования

Теперь повернем сканер вокруг оси Z на 15°, в результате чего получим следующую модель:

Модель после поворота сканера по оси Z на 15°

Как видно, объект искажен. Это вызвано тем, что в системе не учтены повороты сканера. Для решения данной проблемы необходимо каждый раз производить пересчет координат точек из связанной системы координат сканера в абсолютную систему координат робота, чем мы и займемся ниже.

Преобразование координат

Для преобразования искаженных моделей к эталоному виду необходимо будет решить две задачи:

Поворот с помощью матрицы направляющих косинусов
Смещение облака

Рассмотрим эти этапы поподробнее. C начала опишем вращение вектора вокруг трех ортогональных осей. Для описания сложного поворота используется матрица, равная произведению трех матриц, соответствующих этим поворотам.

Матрицы поворота вектора вокруг каждой из осей выглядят следующим образом:

Для оси X:

Для оси Y:

Для оси Z:

Так как используется сканер профильного типа, то для отображения высоты каждой точки и ее расположения вдоль оси X вектор фиксируемых значений можно представить в виде:

Для совпадения направления осей с направлением осей абсолютной системы координат необходимо инвертировать ось и развернуть систему координат на +90°. Таким образом вектор примет вид:

Так как умножать матрицы нужно строго в порядке совершения поворота вектором сканера в абсолютной системе координат, то следует обратится к документации к роботу для определения порядка поворотов. Порядок поворотов для использованного робота определяется как поворот вокруг оси Z на угол C, затем вокруг оси Y на угол B и вокруг оси X на угол A. Таким образом, результирующая матрица поворота примет вид:

В результате транспонирования матрицы М получается матрица, позволяющая преобразовать координаты вектора из связанной системы координат сканера в абсолютную систему координат робота.

Также следует учесть смещение точки, относительно которой сканер производит снятие профиля. Эта величина является смещением излучателя лазера относительно центра сканера и равна 97 мм. Вектор смещений тогда можно записать как:

где = 97мм

Таким образом, для расчета координат повернутого вектора сканера в абсолютной системе координат робота необходимо умножить транспонированную матрицу обобщенного поворота на вектор сканера с учетом смещения излучателя:

А результирующие варажения для X, Y, Z будут выглядеть следующим образом:

Для X:

Для Y:

Для Z:

В результате применения описанных выше преобразований скан объекта с поворотом по оси Z на 15° изменится следующий образом:

Скан модели после применения преобразования

Как видно, искажение пропало, а значит пересчет выполнен корректно. Но все же проверим это, наложив сканы моделей при различных углах поворота сканера:

Наложение сканов друг на друга при разных углах ориентации

Как можно заметить, сканы почти совпадают, а отклонение от эталонного измерения связано с неточностью крепления сканера в схвате робота и составляет 1,4 мм по оси X и 0,9 мм по оси Y.

Для решения этой проблемы будем использовать метод ICP.

Метод ICP является итеративным и позволяет определить поворот и смещение между облаками точек. В его основе лежит принцип нахождения такой трансформации точек одного облака, что квадрат ошибки расстояния до соответствующих точек другого облака будет минимальным.

Итеративность метода заключается в том, что в процессе решения ошибка постепенно сводится к локальному минимуму. Как и другие оптимальные методы, например метод наискорейшего спуска, ICP хорошо работает в случае, когда начальные условия заданы наиболее удачно.

Применение алгоритма IPC выполняется в 6 основных шагов:

Расчет начального смещения и поворота между парой выбранных точек (Point Selection)

Для успешного выбора пар точек существует несколько методов, и использовать их нужно в зависимости от типа данных. Например, для RGB-D отлично подходит метод Henr2010, а для определения совпадений точек, содержащих выпуклости и вогнутости, лучше использовать метод Rusi2001.

Объедение точек в пары (Matching Points)

Процесс состоит в нахождении двух соответствующих друг другу точек и представляет собой нахождение общих точек облаков либо их пересечений итерационно, что не очень опитимально и на больших объемах данных может работать довольно медленно. Поэтому процесс нахождения общих точек может быть ускорен путем представления облака точек в виде k-d дерева.

Оценка точности найденных пар (Weighting of Pairs)

Производится путем оценки множества совпадающих точек и проставления весов для каждой из найденных пар. Для этого так же существует несколько способов. Один из них заключается в том, чтобы дать большую оценку тем точкам, которые наиболее близки друг к другу. Другой способ заключается в оценке близости точек в соответствии с заданным пороговым значением.

Оторжение несовпадающих точек (Rejecting of Pairs)

Большинство проблем при использовании ICP возникают из-за наличия шумов измерений либо неполного перекрытия облаков. Основной подход к их решению заключается в том, чтобы отклонить пары точек, в которых одна из точек лежит на границе облака. Данный шаг основан на пороговом значении оценки расстояния, как было описано выше.

Расчет ошибки (Error Metric)

Для этого задается начальная величина ошибки, которая должна быть минимизирована. В рамках данной статьи используется сумма квадратов расстояний между каждой парой точек, что может быть представлено в виде двух множеств A и B, принадлежащих множеству Rⁿ:

Задача нахождения ошибки будет состоять в поиске вектора , который будет минимизировать функцию ошибки , где функция ошибки имеет вид:

где является функцией, которая обеспечивает ближайшего соседа точек a точкам b в множестве B.

Минимизация ошибки (Minimization Algorithm)

Пусть изначально t = 0, а ближайшие пары определены. Расчитаем производную dt и сведем ее к нулю в соответствии с методом наименьших квадратов. Затем сдвинем все точки множества A на dt и начнем процесс сначала, то есть найдем новые пары точек и для них рассчитаем новую производную dt. Процесс будем продолжать до тех пор, пока не будет достигнут локальный минимум.

Применение метода ICP

Отсканируем модель с различной ориентацией сканера и совместим модели на одном графике:

Модели детали, полученные при различных углах поворота сканера

Эталонной будет являться модель, полученная при нулевом угле отклонения сканера и на графике выше изображенная желтым цветом.

Далее, применяя алгоритм описанный выше, получим наложение облаков точек друг на друга:

Совмещенные облака точек

Полученный результат говорит о том, что метод ICP успешно справился с поставленной задачей и позволил найти трансформацию между двумя облаками точек, полученными при сканировании поверхности под различными углами ориентации сканера. Облака точек полностью совместились, даже несмотря на то, что модели содержали в себе шумы.

Вместо выводов

В результате рассмотрения описанной проблемы можно сказать, что использование комбинированных подходов к совмещению результатов сканирования может дать вполне неплохой результат, который может быть полезен в оценке дефектов исследуемого объекта програмными средствами.

Хрустальный вернисаж | Рязанские ведомости

Скульптура Николая и Татьяны Торховых «Вышел месяц из тумана»

Фестиваль ледовых скульптур в центре Рязани прошел с большим успехом

Субботнее утро, легкий морозец и пробивающееся сквозь облака низкое солнце. На Лыбедский бульвар приходят группы людей и с любопытством разглядывают выставку у подножия гигантской елки. Сказочные создания и реальные люди, узоры и грани – все блестит в утреннем свете так, что хочется фотографировать со всех сторон. Эту галерею целую неделю создавали команды рязанских скульпторов, и сложный и хрупкий материал – лед – раскрылся в их руках совершенно по-разному.

На подведении итогов собрались все мастера, и порой их сложно распознать в толпе: сегодня, как и всю предыдущую неделю, они очень тепло и по-спортивному одеты. Продуманная экипировка для ледового скульптора не менее важна, чем инструменты, ведь работать приходится по нескольку часов на улице. С 3 по 7 января рязанцы приходили на Лыбедский бульвар и наблюдали, как из глыб льда рождаются волшебные композиции, невзирая на ранние закаты, ветер, метель и оттепель.
Одни из авторов идеи фестиваля – братья Юрий и Владимир Мистрюковы, многократные призеры международных фестивалей ледовой скульптуры. «Рязанские ведомости» неоднократно писали об их успехах и вместе мечтали о возможности показать хрустальную сказку в нашем городе. А возможной она стала, рассказывает Юрий Мистрюков, благодаря Екатерине Фадеевой – главному художнику Рязани. «Мы долго продумывали все детали, а затем было много работы уже на месте. Отдельное спасибо хочу сказать Дирекции благоустройства города, которая помогла с выгрузкой льда, – отметил скульптор. – Все получилось отлично, мы счастливы».

Зрители все прибывают и рассматривают детали скульптур. Заслуженный художник РФ Раиса Лысенина в паре с молодым скульптором Сергеем Горловым создали живописный «Завтрак на поляне» – аппетитный настолько, насколько это возможно для ледовой композиции.

Николай Торхов и его супруга Татьяна удивляют размахом: «Вышел месяц из тумана» – это вариация образа Пегаса, которая никого не оставит равнодушным. Супруги Василий и Полина Горбуновы увековечили… зайцев – тех самых, что поют «А нам все равно!». Команда Николая Маныкина и Юрия Назаркина обратилась к эпосу «Калевала» и соединила в своей работе множество разных приемов. А братья Мистрюковы сделали для Рязани особый сюрприз, воплотив неофициальный символ улицы Почтовой – весовщика Иосифа Пятунина. К радости многих Иосиф Григорьевич приехал на праздник лично – и уже позирует у своего «портрета». «Я увидел репортаж по местному телевидению, узнал себя и решил посмотреть скульптуру вживую», – делится он.
Дипломы и подарки скульпторам вручают Дед Мороз и Снегурочка, Забава Путятишна и другие сказочные персонажи. Глава администрации Рязани Елена Сорокина поздравляет всех с успешным опытом проведения фестиваля. «У нас появилась целая команда замечательных ледовых скульпторов! И если город поддержит, мы сделаем это событие ежегодным», – обещает Елена Борисовна.

Теперь слово за нами: до 13 января в группе «Новый год в Рязани» «ВКонтакте» идет народное голосование за лучшую работу, победители получат приз.
Главный и самый искренний символ благодарности мастерам – неофициальный фестиваль снеговиков, который развернулся на бульваре. Вдохновленные дети и взрослые налепили десятки фигур, и многие сохранились до сих пор. Разве не это – истинное признание? А сами ледовые скульптуры останутся на своих местах до весны.

Два рязанских весовщика – ледяной и настоящий Новогоднее настроение с детским музыкальным театром «Созвездие добра»

Татьяна Кармашова
Фото автора

Мне нравится1Не нравится

Центр гостиприимства парка «Кудыкина гора»

Наше любимое здание, построенное в ушедшем году, — Центр гостеприимства парка «Кудыкина гора». Попросили владелицу парка и авторов проекта рассказать, как они создают новый русский стиль в архитектуре прямо сейчас.

Что такое парк «Кудыкина гора»?

Это парк природных чудес в Липецкой области, в 74 км от Липецка, у села Каменка. Открылся он в 2007 году. На территории 500 га расставлены арт-объекты от современных художников, так или иначе связанные с русской культурой. Есть здесь древний курган, кованые богатыри, крепость, храм, бетонный Змей Горыныч, который по вечерам плюется огнем.

На «Кудыкину гору» можно приезжать круглый год: купаться в купели, париться в бане, гулять по сафари-краю с множеством животных, кататься на лошадях, исследовать маршрут, составленный учеными-орнитологами, проходить 5-километровую тропу здоровья, нанизывающую главные достопримечательности. Обновленная концепция парка была разработана совместно с московским архитектурным бюро Megabudka в 2017 году.

Что такое Центр гостеприимства?

В Центре гостеприимства, построенном в 2021 году, разместились информационный пункт, сувенирный магазин, буфет, а также кафе, ресторан и фуд-трак. Второй и третий этаж сдаются в аренду или используются как лекционные пространства, в будущем здесь будет трансформируемый коворкинг для персонала и в случае запроса — и для гостей.

Юлия Уваркина

Владелица парка «Кудыкина гора»

Дарья Листопад

Артем Укропов

Кирилл Губернаторов

— Как вы решили построить Центр гостеприимства?

Юлия Уваркина: Идея возникла от вопиющей потребности удовлетворить растущий поток гостей, по-простому сказать — накормить. Спустя годы стало понятно, что нужно большое всесезонное пространство со всеми удобствами для комфортного принятия пищи.

Megabudka: До постройки парк уже несколько лет развивался хозяевами совместно с бюро. Идея переосмысленной национальной идентичности заложена в фундамент развития. Любой объект — логотип, талисман, еда, шрифт, архитектура — появляется в парке, только если соответствует общей концепции.

— Что вы хотели увидеть в проекте?

Юлия Уваркина: Безусловным требованием была стилизация русских хором (просторный деревянный дом, состоявший из отдельных строений, объединенных сенями и переходами. — Прим. ред.).

В центре нашего внимания —новое русское, размышления о традициях на современном языке.

Megabudka: Одной из важных проблем современной архитектуры в России считается отсутствие идентичности. Архитекторы нашего бюро провели исследовательскую работу и выработали свое видение нового русского стиля. Этот стиль не выращен искусственно, а основан на переосмыслении культуры и ценностей, присущих национальной архитектуре и менталитету.

— Из чего состоит комплекс?

Megabudka: Комплекс состоит из отдельных разновысоких блоков. Внутри каждого объема — своя функция. Объемы формируют уютный, комфортный по масштабу фронт застройки, напоминающий фрагмент улицы старого города. Позже появятся следующие блоки, это завершит композицию.

Все элементы стоят на едином стилобате (общем цокольном этаже. — Прим. ред.), их объединяет деревянная терраса, лежащая на его крыше. Высокая стилобатная часть отдана под технические и складские пространства и частично спрятана в рельеф. Благодаря использованию перепадов высот, терраса становится обзорной площадкой, с которой открываются драматичные виды на парк. Она нависает над высокой травой, напоминая ладью — парусно-весельное речное судно, используемое на Руси.

Общий вид здания напоминает русские хоромы. В них выделяли разные по функционалу помещения: горница, сени, светлицы, повалуша (чистая половина избы, помещение между жилой частью и крыльцом, светлая парадная, башня для пиров и приема гостей. — Прим. ред.). При постройке хором не соблюдалось никакого плана или симметрии, в своеобразности и самостоятельности частей и заключалась, по понятиям старинных русских зодчих, красота.

Для внешнего украшения хором с особой заботливостью возводили кровли, двускатные или в четыре ската. Так и Центр гостеприимства состоит из разных по высоте, длине, ширине и форме объемов, перетекающих друг в друга. Встречающий гостя величественный информационный центр — словно горница или светлица, широкое и основательное кафе — повалуша, завуалированный и как бы спрятанный от глаз ресторан — терем, пристроенный как крыльцо стрит-фуд.

Орнаменты треугольных окон, различные решетки, пояски, щели, многообразие способов укладки доски и, конечно, пропорции с характером удали — вот некоторые приемы нового прочтения архитектуры русской избы.

Панорамные окна, украшающие практически весь фасад, облегчают здание, делают его воздушным и прозрачным. Днем в огромных витражах отражаются облака, вечером закатный свет окрашивает объемы, а подсветка внутри и снаружи превращает кудыкинские хоромы в сказочный арт-объект. Все как и должно быть в месте, где живет чудо.

— Центр гостеприимства черный, это неожиданно. Почему вы выбрали этот цвет?

Megabudka: Фасад выполнен из черного дерева. Это цвет выгоревшей под солнцем доски, истинный цвет русской деревянной архитектуры. На белом снегу он выглядит максимально эпично, а в теплое время года сливается с линией стволов деревьев окружающего леса. Мы ставили себе задачу гармонично вписать комплекс в природное пространство, а не выпятить его на всеобщее обозрение.

— Как выглядит комплекс изнутри?

Megabudka: Смелый характер проявляет себя и внутри. «Гора» — первое здание в цепочке. Внутри лобби — пространство, наполненное вспышками, стрелами, лучами светильников. Деревянная отделка создает атмосферу гостеприимства: здесь встречают посетителей, помогают сориентироваться в парке, угощают в буфете.

Кафе — это здание с одним нефом, громадная изба. Внутри светлая, как помещение крестьянской горницы (аналог гостиной). Это пространство вмещает максимальное количество человек. Концепция открытой кухни у нас обыграна по-новому. Технические помещения позиционируются как арт-объекты. Они остеклены, подсвечены и просматриваются с улицы, словно витрины. В каждой витрине есть свой действующий герой: повара и их помощники.

Ресторан — та же изба, что и здание кафе, но более камерная. Глухие поверхности тут сдержанно украшены узорами. Свисающие светильники в общем нефе добавляют сказочности. В ресторане отсылка к русским хоромам: кирпичный тяжелый низ, пол-мостовая, ажурные воздушные окна, пояса богатых узоров по стенам, золото и латунь для солнечных цветов. В зал ресторана ведет длинный коридор вдоль видовых ниш кафе. К минималистичной поверхности рельефного зеркала добавлены символичные кружева на потолке.

Здание стритфуда — яркое и неожиданное. Площадка для общения, уличной еды, мероприятий и ярмарок. Вечером тут вспыхивают свои звезды и своя луна — огромный светильник-шар. Завершает комплекс в настоящем состоянии здание круглого туалета. Его форма кнопки или сустава позволяет гибко пристроить практически любой новый объем после.

Благодаря множеству отдельных входов с улицы, каждый блок может работать автономно и отделяться от соседних, например, во время мероприятий.

— Как здание вписывается в парк?

Юлия Уваркина: На наш взгляд, идеально и монументально вписывается, отражает вектор развития, четко обозначает концепцию — мы смелые новаторы. Что оно дало парку? В первую очередь, возможности для экономического роста и развития. Но также Центр гостеприимства — это новое чудо «Горы», которое заслуживает не меньше внимания, чем знаменитый пылающий 15-метровый Горыныч.

Megabudka: Комплекс Центра гостеприимства находится на отправной точке кругового маршрута. Он помогает понять направление движения без дополнительной навигации. Чтобы усилить эффект, первый от входа в парк блок здания развернут в сторону прогнозируемого движения гостей. Здания сдвинуты относительно центральной оси входа, чтобы не перекрывать вид на знаковую достопримечательность парка — крепость.

Подробности по теме

Посмотрите, как восстановили дом 1908 года в Мещанском районе. Теперь здесь книжный и кафе

Облака

Виды облаков

Облака — скопление взвешенных в атмосфере капелек воды или кристалликов льда, находящихся на значительной высоте над земной поверхностью. Образование облаков происходит следующим образом: воздух, нагретый от Земли, расширяется, становится легким и поднимается вверх. Известно, что температура воздуха с высотой понижается, поэтому поднимающийся воздух постепенно охлаждается, и вода из парообразного состояния переходит в жидкое, образуя скопление водяных капель. Причиной облакообразования является и вынужденный подъем во донасыщенного слоя атмосферы на горные преграды, при этом воздух, поднимающийся по горному склону, встречается с все более холодными слоями атмосферы. Водяной пар превращается в водяные капли, и образуются облака. Чаще всего образование облаков связано с наступлением теплого или холодного атмосферного фронта.

В зависимости от преобладания тех или других элементов облака делятся на водяные, ледяные, смешанные. Водяные облака состоят из очень мелких капелек диаметром 0,01 мм — 0,001 мм. В 1 см3 водяного облака их находится несколько сотен. Ледяные облака состоят из кристалликов льда. Такие облака обычно образуются на очень большой высоте, где воздух имеет температуру ниже 0°С. Смешанные облака содержат одновременно переохлажденные капельки воды разных размеров и кристаллики льда. Резкой границы между расположением жидких и твердых элементов в облаке нет, так как существуют мощные переходные слои.

Облака имеют различную форму, которая зависит от условий их образования, высоты, ветра. По международному соглашению облака по форме скопления разделяются на 10 родов.

Облачность — это степень покрытия неба облаками. Оценивают ее по 10-балльной шкале или в%. Высота и скорость движения облаков измеряются специальным прибором — нефоскопом. На основании анализа облаков можно определить предстоящую погоду: появление на небе перистых, а затем слоистых облаков предвещает дождь; когда облака увеличиваются, плотнеют, опускаются, быстро движутся, тяжелея и снижаясь, надо ожидать пасмурной, ненастной погоды.

1-3 род	перистые облака, образующиеся в верхнем ярусе атмосферы, на высоте более 6000 м. Это отдельные нежные облака, волокнистые или нитевидные, «без теней», обычно белые, реже образуют слои и гряды прозрачных хлопьев Все эти облака являются ледяными Иногда на высоте 20-30 км в стратосфере появляются перламутровые и серебристые перистые облака В их строении участвуют не только ледяные кристаллики, но и метеорная или вулканическая пыль.
4-5 род	высококучевые или волнослоистые облака, относящиеся к типу смешанных облаков Они располагаются на высоте от 2 до 6-8 км Представляют из себя гряды, шары, валы белого или более или менее серого цвета
6-8 род	слоистые облака. Они образуются в атмосфере не выше 2 км и представляют из себя бесформенные слои серого цвета Чаще всего это облака водяные.
9-10 род	кучевые облака Они представляют из себя плотные облачные клубы с почти горизонтальным основанием Если кучевое облако быстро разрастается в высоту, основание его становится темным, и кажется, что оно готово брызнуть дождем. В таких облаках нижняя часть водяная, а верхняя — ледяная

Зимой и ночью облака препятствуют понижению температуры земной поверхности и приземного слоя воздуха, так как предупреждают отток тепла из нижних слоев атмосферы, а летом и днем облака ослабляют нагревание земной поверхности, поскольку водяные капли в них, как линзы, отражают часть солнечных лучей. Облака смягчают климат внутри материков.

Необычные виды облаков — Блог с картинками — LiveJournal

Облака — это взвешенные в атмосфере продукты конденсации водяного пара, видимые на небе с поверхности земли. Облака состоят из мельчайших капель воды и/или кристаллов льда (называемых облачными элементами). Капельные облачные элементы наблюдаются при температуре воздуха в облаке выше −10 °C; от −10 до −15 °C облака имеют смешанный состав (капли и кристаллы), а при температуре в облаке ниже −15 °C состав облака кристаллический. При укрупнении облачных элементов и возрастании их скорости падения, они выпадают из облаков в виде осадков.

Лентикулярные облака
Лентикулярные (линзовидные) облака (Altocumulus lenticularis)— это термин, который обозначает довольно редко встречающееся природное явление. Образование лентикулярных облаков происходит на гребнях воздушных волн или между двумя слоями воздуха. Условием формирования лентикулярных облаков является влажный воздух, который проходит через горы или горную цепь, образуя несколько крупных стоячих волн на подветренной стороне. Если температура на гребне волны падает до точки росы, содержащаяся в воздухе влага может образовывать линзовидные облака.

Характерной особенностью облаков этого вида является то, что они не двигаются, несмотря на то, что ветер может быть очень сильным. Когда поток воздуха, который движется над земной поверхностью, минует препятствия, это вызывает образование воздушных волн. Как правило, она располагаются с подветренной стороны горных хребтов, на высоте от двух до пятнадцати километров, перпендикулярно направлению ветра. Лентикулярные облака метеорологами Соединенных Штатов подразделяются на высококучевые линзообразные (ACSL), слоисто-кучевые линзовидные (SCSL) и перисто-линзовидные (CCSL). Благодаря их форме, лентикулярные облака часто принимают за неопознанные летающие объекты.

Шероховатые волны (Undulatus asperatus)
Undulatus asperatus, известные так же, как «дьявольские облака», является формированием облаков нового типа, которое было классифицировано только в 2009 году, как отдельный вид основателем общества любителей облаков Cloud Appreciation Society. Именно он предложил ввести этот тип облаков в Международный атлас облаков из Всемирной метеорологической организации. Если это предложение будет принято, то первое образование облаков, добавленное в этот атлас с 1951 года, когда туда были внесены облака вида cirrus intortus. Название переводится с латыни приблизительно как «поднявшаяся волна»

Облака этого типа наиболее напоминают внешне волнистые облака. Несмотря на то, что они преимущественно темного оттенка и выглядят грозовыми, эти облака как правило быстро рассеиваются и не приносят грозу. Зловещего вида облака Undulatus asperatus были особенно распространены в равнинных штатах Соединенных Штатов Америки, часто их наблюдали в утренние или полуденные часы после конвективной грозовой активности.

Серебристые (ночные светящиеся или мезосферные) облака.
Это довольно редко встречающееся атмосферное явление. Такие облака можно наблюдать только в глубоких сумерках. Они обычно наблюдаются в летние месяцы в широтах между 50° и 70° северной и южной широты. Эти облака состоят из кристаллов водяного льда. Это самые высокие облака в атмосфере Земли. Серебристые облака, как правило, образуются в мезосфере на высоте около 85 километров. Они слишком бледные, чтобы наблюдать их невооруженным глазом. Эти облака видны только тогда, когда освещены солнцем из-за горизонта, в то время как более низкие слои атмосферы находятся в земной тени; днем такие облака наблюдать невозможно. При этом у них настолько низкая оптическая плотность, что через них чаще всего отчетливо видны звезды. Серебристые облака вплоть до 1885 года оставались абсолютно неизученным явлением. Вплоть до настоящего времени их природа полностью не изучена.

Серебристые облака могут образовываться только при очень жестких условиях, и их появление может быть знаком происходящих в верхних слоях атмосферы перемен, которые только предстоит изучить метеорологам. В настоящее время большинство ученых, занимающихся этим вопросом, полагают, что появление серебристых облаков связано с изменением климата. В ночь после Тунгусской катастрофы 30 июня 1908 года серебристые облака повсеместно наблюдались в западной Европе и России, став источником оптических аномалий.

Деформированное перисто-кучевое облако.
Для части перисто-кучевых облаков свойственен большой круговой разрыв. Такие дыры образуются, когда температура воды в облаках ниже нуля, но вода еще не замерзла в связи с отсутствием зарождения частиц льда.

Когда часть воды начинает замерзать, возникает эффект домино, в связи с процессом Бержерона, в результате чего водяной пар также замерзает и иногда оседает на землю. В результате возникает большое, часто округлой формы, отверстие в облаке. Такие облака не являются уникальными для любой географической области, и были сфотографированы на территории от Соединенных Штатов Америки до России. Из-за необычного внешнего вида, такие облака часто принимают за неопознанные летающие объекты.

«Вымяобразные» облака.
Вымяобразные облака (Mammatus clouds) – это метеорологический термин, применяемый к формированиям ячеистой структуры под основанием облака. Название mammatus, происходит от латинского mamma (что означает «вымя» или «грудь»), и относится к сходству между характерной формы этих облаков и грудью женщины. Встречаются редко и преимущественно в тропических широтах, т.к. они связаны с образованием тропических циклонов.

«Вымяобразные» облака могут расходиться по небу на сотни километров в разных направлениях, а сами их образования какое-то время остаются статичными. Чаще всего «вымяобразные» облака являются предвестниками надвигающегося урагана или других экстремальных погодных условий Они часто формируются на базе кучево-дождевых облаков, но также основой для их формирования могут стать высоко-кучевые, высоко-слоистые, слоисто-кучевые и перистые облака, а также облака вулканического пепла.

Волнистые облака.
Волнистые облака – облака, в возникновении которых участвуют волновые процессы в атмосфере, в противоположность слоистообразным облакам, связанным с восходящим скольжением, и кучевообразным, связанным с конвекцией.

Радужные облака.
Так называемые радужные облака или радужность в облаках – относительно редко встречающееся явление. Эти облака могут быть окрашены во все возможные цвета спектра, но чаще сего цвета пастельные. Радужные облака формируются из крохотных водяных капелек практически одинакового размера. Радужные облака появляются в том случае, когда солнце занимает строго определенное положение на небе и при этом практически полностью скрыто за более плотными облаками. В результате происходящей когерентной дифракции солнечного света на тонких облаках, эти облака окрашиваются в разные цвета, поскольку лучи света разных длин волн отклоняются под разными углами.

Часто бывает так, что радужные облака через некоторое время меркнут. Радужные облака могут формироваться на основе высоко-кучевых, перисто-кучевых облаков и линзовидных облаков, и очень редко в перистых облаках.

Трубчатые облака.
Трубчатые облака, которые также называют грозовым воротником или шкваловым воротом – низкие горизонтальные облака, по форме напоминающие трубу и встречающиеся довольно редко. Грозовой воротник может формироваться около наступающего холодного фронта. Если нисходящий поток воздуха от надвигающейся бури вынуждает теплый влажный воздух подниматься, то происходит его остывание ниже точки росы, вследствеи чего образуется облако. Когда это происходит одинаковым образом вдоль протяженного фронта, может возникать так называемый грозовой воротник. В таком облаке воздух вращается вокруг его длинной горизонтальной оси. Считается, что грозовой воротник не может превратиться в торнадо. В отличие от похожих выступающих облаков или шельфовых облаков, грозовой воротник полностью отделен от породивших его кучево-дождевых облаков.

Наиболее известным примером грозового воротника является Morning Glory или «Утренняя глория», который наблюдается в заливе Карпентария в Квинсленде, Австралия. Как правило, этот грозовой воротник находится на высоте в 100-200 метрах, может достигать значительной протяженности и быстро перемещаться. Прибрежные грозовые воротники были зафиксированы над Калифорнией, Ла-Маншем, Шетландскими островами, Литвой, Восточной Россией и другими регионами, в том числе, в Австралии, недалеко от мексиканского побережья в море Кортеса, в Уругвае, в канадской провинции Новая Шотландия и Онтарио, а также в Бразилии в заливе Coronel Vivida.

Шельфовые (выступающие) облака.
Выступающие или шельфовые облака – это горизонтальные низкие клиновидные облака, которые, как правило, являются грозовыми. Выступающие облака обычно можно увидеть перед шквалом. Тем не менее, они могут быть предвестниками любого значительного фронта сравнительно холодного воздуха. Выступающие облака отличаются от грозового воротника тем, что они всегда связаны с большей облачной системой, которая находится выше.

Нередко шельфовые облака путают с облачными валами. Главное отличие этих видов облаков в том, что шельфовые облака являются предвестниками шторма, тогда как как облачные валы приходят уже после бури.

Пирокумулятивные облака
Пирокумулятивные облака (pyrocumulus) или огненные облака — получили своё название благодаря тому, что пламя создает конвективные восходящие потоки, которые поднимаясь все выше и достигая уровня конденсации приводят к появлению облаков.

Появление пирокумулятивных облаков может быть вызвано извержениями вулкана, горение леса, промышленными пожарами, а кроме того, атомным взрывом.

Полярные стратосферные облака.
Полярные стратосферные облака, также известные как перламутровые облака, формируются на высотах от 15 до 25 километров в холодных областях стратосферы (температура ниже –78°). Они причастны к образованию озоновых дыр, их влияние на истощение озонового слоя обусловлено тем, что они поддерживают химические реакции, которые производят активный хлор, который катализирует разрушение озона. Воздух в стратосфере очень сухой, поэтому облака в ней обычно не формируются. Но в зимний период температура стратосферы иногда опускается до таких значений, что в ней все-таки начинают формироваться облака.

Наблюдать полярные стратосферные облака можно либо вечером сразу после захода солнца, либо незадолго до появления солнца, но появляются они очень редко. Дело в том, что в стратосфере концентрация водяного пара в несколько тысяч раз меньше, чем в нижней части атмосферы (тропосфере).

Облако-шляпа
Облака-шляпы или пилеолус представляют собой небольшие, горизонтальные, высоко-слоистые облака, которые могут оказаться выше кучевых и кучево-дождевые облаков. Они образуются, когда сильные восходящие потоки действуют на влажный воздух на более низких высотах, в результате чего воздух охлаждается до точки росы. Облака этого типа являются показателями приближающихся суровых погодных условий.

Облако-шапка может образоваться над облаком из пепла или огненного облака во время извержения вулкана.

Перистые облака
Перистые облака — раздельные, тонкие, нитеобразные облака в виде белых тонких волокон или чуть сероватых вытянутых гряд и клочьев, часто имеющие вид бородки пера, обыкновенно белого цвета; иногда располагаются полосами, пересекающими небесный свод подобно меридианам и, благодаря перспективе, кажутся тогда сходящимися в одной или двух диаметрально противоположных точках горизонта (чаще всего юго-запад и северо-восток). В рассветные и закатные часы перистые облака приобретают розовые и золотистые цвета.

При определённой ориентации кристалликов льда, из которых состоят перистые облака, на их фоне может наблюдаться такой оптический феномен, как округло-горизонтальная дуга.

Лучевые облака
Лучевые облака или аctinoform – обширные формирования низких облаков в прибрежных районах, которые принимают различные формы. Они получили свое называние в честь греческого слова «луч» в связи с их радиальной структурой. Лучевые облака могут распространяться на 300 километров. Увидеть их можно только с помощью спутника.

В настоящее время ученые не могут точно объяснить природу этих атмосферных образований.

Помимо Земли облака наблюдаются на всех планетах-гигантах, на Марсе, Венере, спутниках Титане и Тритоне. Внеземные облака имеют разную природу, например, на Венере наиболее мощный облачный слой состоит преимущественно из серной кислоты; облака Титана являются источником метановых дождей при температуре −180°С. Облачный рассвет на Марсе:

Редактирование векторных данных в MapTiler Cloud — MapTiler Data

Опубликовано 06 июня 2019 г.

Интуитивно понятный редактор данных для создания карт ваших магазинов, оцифровки аэрофотоснимков или создания тематической карты теперь доступен для всех в MapTiler Cloud.

Сохраняет местоположение или оцифровку аэрофотоснимков

Редактор векторных данных в MapTiler Cloud позволяет размещать, создавать или редактировать геоданные в интуитивно понятном веб-редакторе.Вы можете накладывать свои растровые изображения или использовать любую из наших карт, например. спутника и оцифровать его. Также поддерживаются удаленные источники TileJSON или XYZ.

Интерактивное векторное наложение можно легко добавить на ваш веб-сайт с помощью примера кода. Это самый простой способ показать расположение ваших магазинов, нарисовать аэрофотоснимки с дрона, оцифровать старую карту или создать небольшой тематический слой.

Данные можно создавать или редактировать с помощью онлайн-редактора, который является частью MapTiler Cloud, и вы можете попробовать его даже без входа в систему.Те же данные можно автоматически синхронизировать с новым мобильным приложением MapTiler, которое можно использовать для сбора полевых данных.

Оцифруйте фотографии с дрона

Данные для прямой публикации в Интернете

Все данные размещаются в надежной глобальной инфраструктуре в формате GeoJSON, который является открытым стандартом, определенным для публикации в Интернете.

Вы можете импортировать собственные данные в различных поддерживаемых форматах, включая GeoJSON, GeoPackage, GPX, KML, Shapefile или заархивированный Shapefile.Экспорт данных для использования в другом программном обеспечении или в Интернете возможен с использованием формата данных GeoJSON.

Если вы хотите отобразить большее количество объектов (более 5000 или файлы размером более 5 МБ), сначала обработайте их с помощью MapTiler Desktop в векторные листы, загрузите в MapTiler Cloud и стилизуйте их там.

Создайте интерактивную карту ваших магазинов или другой тематический слой

Начните строить с бесплатной учетной записью

Начните редактировать свои данные в MapTiler Cloud с бесплатной учетной записью.

Наконец-то настоящая унифицированная многовекторная защита данных в облачном мире

На этой неделе мы объявили о последнем выпуске MVISION Unified Cloud Edge, который включает в себя ряд замечательных улучшений защиты данных. Поскольку в 2020 году рабочие схемы и рабочие процессы с данными резко изменились, этот выпуск как нельзя более своевременен.

Согласно отчету Gartner, опубликованному ранее в 2020 году, 88% организаций поощряли или требовали от сотрудников работать из дома.А отчет PwC показал, что корпорации назвали усилия по удаленной работе в 2020 году в целом успешными. Многие руководители меняют планировку офисов, чтобы сократить вместимость вдвое или более, указывая на то, что удаленная работа останется частью рабочей жизни даже после того, как мы выйдем из ограничений, наложенных на нас пандемией.

Команды безопасности, пытающиеся не отставать от изменений в работе из дома, сталкиваются с многочисленными проблемами, ключевой из которых является защита корпоративных данных от кражи и соблюдение нормативных требований в этой новой парадигме работы из дома.Сотрудники работают в менее безопасных средах и используют несколько приложений и средств связи, которые, возможно, не разрешены в корпоративной среде. Что, если они загружают конфиденциальные корпоративные данные в менее чем безопасный облачный сервис? Что, если сотрудники используют свои личные устройства для загрузки содержимого электронной почты компании или контактов Salesforce?

McAfee Unified Cloud Edge предоставляет предприятиям всестороннюю защиту данных и угроз, объединяя свои флагманские безопасные веб-шлюзы, CASB и предложения DLP для конечных точек в единое интегрированное решение Secure Access Service Edge (SASE).Унифицированное решение для обеспечения безопасности, предлагаемое UCE, включает в себя унифицированную классификацию данных и управление инцидентами в сети, санкционированные и несанкционированные (Shadow IT) облачные приложения, веб-трафик и конечные точки, тем самым охватывая несколько ключевых векторов эксфильтрации.

UCE защищает от нескольких векторов кражи данных

1. Эксфильтрация в облачные службы высокого риска

Согласно недавнему отчету McAfee, 91 % облачных служб не шифруют хранящиеся данные, а 87 % облачных служб не удаляют данные после прекращения действия учетной записи, что позволяет облачной службе бессрочно владеть данными клиентов. McAfee UCE обнаруживает использование рискованных облачных служб, используя более 75 атрибутов безопасности, и применяет политики, блокируя, например, все службы с оценкой риска более 7, что помогает предотвратить утечку данных в облачные службы с высоким риском.

2. Эксфильтрация в разрешенные облачные сервисы

Некоторые облачные службы, особенно с высоким риском, могут быть заблокированы. Но есть и другие, которые могут не полностью санкционироваться ИТ-отделом, но удовлетворять потребности бизнеса или повышать производительность, и поэтому их, возможно, придется разрешить.Чтобы защитить данные при включении этих служб, группы безопасности могут применять частичный контроль, например разрешать пользователям загружать данные из этих служб, но блокировать загрузку. Таким образом, сотрудники остаются продуктивными, а данные компании остаются защищенными.

3. Эксфильтрация из санкционированных облачных сервисов

Цифровая трансформация и облачные инициативы привели к перемещению значительных объемов данных в облачные хранилища данных, такие как Office 365 и G Suite. Таким образом, компании довольны конфиденциальными корпоративными данными, хранящимися в этих хранилищах данных, но обеспокоены тем, что они могут быть переданы неавторизованным пользователям.Например, к файлу в OneDrive можно предоставить доступ неавторизованному внешнему пользователю, или пользователь может загрузить данные из корпоративной учетной записи SharePoint, а затем отправить их в личную учетную запись OneDrive. Клиенты MVISION Cloud обычно применяют элементы управления совместной работой, чтобы блокировать несанкционированный обмен третьими лицами, и используют встроенные элементы управления, такие как ограничения арендаторов, чтобы гарантировать, что сотрудники всегда входят в систему со своими корпоративными учетными записями, а не со своими личными учетными записями.

4. Эксфильтрация с оконечных устройств

Важным соображением для всех групп безопасности, особенно с учетом того, что большинство сотрудников в настоящее время работают из дома, является множество неуправляемых устройств, таких как накопители, принтеры и периферийные устройства, на которые могут быть похищены данные. Кроме того, службы, обеспечивающие удаленную работу, такие как Zoom, WebEx и Dropbox, имеют настольные приложения, которые позволяют совместно использовать файлы и синхронизировать действия, которые не могут контролироваться сетевыми политиками из-за соображений закрепления веб-сокетов или сертификатов. Возможность применения политик защиты данных на конечных устройствах становится критически важной для защиты от утечки данных на неавторизованные устройства и обеспечения соответствия требованиям в мире WFH.

5. Эксфильтрация по электронной почте

Исходящая электронная почта — один из важнейших векторов потери данных.Возможность расширения и применения политик защиты от потери данных для электронной почты является важным фактором для групп безопасности. Многие предприятия предпочитают применять встроенные элементы управления электронной почтой, в то время как некоторые предпочитают использовать внеполосный метод, который выявляет нарушения политики только в режиме мониторинга.

UCE предлагает унифицированное и комплексное предложение по защите данных

Использование точечных решений безопасности для защиты данных сопряжено с множеством проблем. Управление рабочими процессами политик на нескольких консолях, переписывание политик и согласование информации об инцидентах в нескольких продуктах безопасности приводят к дополнительным операционным издержкам и проблемам координации, которые замедляют вовлеченные группы и снижают способность компании реагировать на инциденты безопасности.UCE объединяет веб, CASB и DLP конечных точек в конвергентное предложение для защиты данных. Предоставляя унифицированный опыт, UCE повышает согласованность и эффективность групп безопасности несколькими способами.

1. Многоразовые классификации

Один и тот же набор классификаций можно повторно использовать на разных платформах McAfee, включая ePO, MVISION Cloud и Unified Cloud Edge. Например, если классификация реализована для идентификации сведений о бразильских водительских правах для применения политик защиты от потери данных на конечных устройствах, та же классификация может применяться в политиках защиты от потери данных для политик совместной работы в Office 365 или исходящих электронных писем в Exchange Online. В качестве альтернативы, если бы конечная точка и облако были защищены двумя отдельными продуктами, потребовалось бы создание несопоставимых классификаций и политик на обеих платформах, а затем обеспечение того, чтобы две политики имели одинаковые базовые правила регулярных выражений, чтобы обеспечить согласованность нарушений политик. Это увеличивает операционную сложность и накладные расходы для групп безопасности.

2. Конвергентная инфраструктура инцидентов

Клиенты, использующие MVISION Cloud, имеют единое представление об инцидентах DLP в облаке, Интернете и конечных точках в единой унифицированной консоли.Это может быть чрезвычайно полезно в сценариях, когда одно действие эксфильтрации, совершаемое сотрудником, распространяется по нескольким векторам. Например, сотрудник пытается поделиться документом компании со своим личным адресом электронной почты, а затем пытается загрузить его в теневой сервис, такой как WeTransfer. Когда обе эти попытки не срабатывают, он использует USB-накопитель для копирования документа со своего офисного ноутбука. Каждый из них вызывает инцидент, но когда мы представляем консолидированное представление этих инцидентов на основе файла, у ваших администраторов есть уникальная точка зрения и, возможно, другое действие по исправлению, в отличие от попыток анализа этих инцидентов из отдельных решений.

3. Стабильный опыт Платформы защиты данных

McAfee предоставляют клиентам единообразный опыт создания политики защиты от потери данных, будь то защита санкционированных облачных служб, защита от вредоносного ПО или предотвращение утечки данных в теневые облачные службы. Знакомый рабочий процесс позволяет нескольким командам легко создавать политики и управлять ими, а также устранять инциденты.

Как говорится в отчете PwC, парадигма работы на дому, скорее всего, не исчезнет в ближайшее время.По мере того как предприятия готовятся к новым нормам, такое решение, как Unified Cloud Edge, позволяет преобразовать систему безопасности, необходимую им для достижения успеха в удаленном мире.

Система векторов движения облака для прогнозирования солнечной энергии

Мир движется к более устойчивому источнику энергии, такому как солнечная энергия. Однако природные источники энергии чувствительны к погодным условиям, таким как температура и облачность. Это означает, что предложение энергии может колебаться ниже фактического спроса.Чтобы спрос всегда удовлетворялся, важно обеспечить альтернативные резервные источники энергии, такие как батареи и двигатели, чтобы дополнить оставшийся спрос. Поскольку это переключение не является мгновенным, важно также спрогнозировать выходную мощность солнечной электростанции. Проект предлагает систему, которая определяет приближение облачного покрова и степень снижения мощности из-за этого покрова.

Обзор системы

Этот проект является частью более крупной сети датчиков для прогнозирования солнечного излучения и, в конечном итоге, солнечной энергии, вырабатываемой солнечной электростанцией или фотоэлектрической (PV) системой. Одним из компонентов сети является система датчиков вектора движения облака (CMV), которая использует группу датчиков внешней освещенности для определения скорости и направления тени облака. Отсюда собранные данные передаются в модель фотоэлектрической системы, где определяются облучение и время прихода.

Блок-схема системы датчиков CMV

Система CMV состоит из следующего:

BeagleBone Black rev.C
Микроконтроллер TIVA-C (TMC4C123GXL)
9x TSL2561 — датчики внешней освещенности

TIVA-C плюс TSL25 кластер.Кластер собирает данные об окружающем освещении каждые 150 миллисекунд. Затем данные передаются на BeagleBone Black через USB-UART. BeagleBone Black сохраняет данные в виде файла CSV и передает их на онлайн-сервер на ThingSpeak.com с помощью скрипта Python.

Сценарии MATLAB используются для преобразования данных CSV в данные об освещенности по отношению к пиранометру, фактическому датчику освещенности. Это снижает стоимость, поскольку датчики освещенности, такие как Apogee SP-110, стоят около 200 долларов, а TSL2561 может стоить всего 1 доллар. 10. Использование TIVA-C здесь очень удобно, потому что у него есть три шины I2C, которые можно использовать. Это означает, что несколько устройств с одним и тем же подчиненным адресом могут использоваться без дополнительного оборудования (например, мультиплексора i2c). Скорость и направление движения облака извлекаются с помощью других скриптов MATLAB. Наконец, эти выходные данные можно использовать в модели Simulink фотоэлектрической системы для прогнозирования выходной мощности.

Примечание. В этом прототипе для удобства используются скрипты MATLAB , но вычисления можно выполнять с помощью Python.

Алгоритмы

Образец датчика системы CMV для методов (a) линейной границы облака и (b) матрицы градиентов

Чтобы определить скорость и направление облачного движения, используются следующие алгоритмы:

Линейный облачный край Метод
5
Градиентный метод
Способ сопоставления пиковых
0
Метод подробно Bosch et al. (http://maeresearch.ucsd.edu/kleissl/pubs/BoschKleisslSE2013_CloudSpeed.пдф). Метод извлекает скорость и направление облака с помощью тройки датчиков. Данные, собранные из этих триплетов, обрабатываются с помощью элементарных тригонометрических функций. Скорость тени облака может быть выражена как:
Уравнение ниже представляет собой угол:
И может быть упрощен для датчиков, расположенных перпендикулярно друг другу:
Важно отметить, что два облачных события должны произойти в течение небольшого промежутка времени.
Градиент Матрица Метод основан на обнаружении границ, используемом при анализе изображения.Здесь данные, собранные из системы, упорядочиваются в изображение/матрицу 3×3 и обрабатываются, чтобы найти «край» тени облака. Фильтр или ядро Собеля свернуты с матрицей 3×3.
где l_n представляет пиксель в изображении 3×3
Свертка матрицы и ядра дает величины Gx и Gy. Отсюда мы можем получить угол:
Метод сопоставления пиков использует отношение скорости равно расстоянию во времени:
Для пары датчиков A и B временная задержка между пиками и впадинами для пары ( t_AB ) используется для расчета скорости для этой пары. Скорость от нескольких пар датчиков используется относительно направления, найденного в методе матрицы градиента, для определения предполагаемой скорости тени облака.
Сборка
Теперь, когда теория закончилась, пора углубиться в сборку. TIVA-C подключается к 9 датчикам TSL2561, как показано на схеме ниже.
1 / 2 • Схема блока датчиков CMV
Адрес подчиненного устройства TSL2561 можно изменить, связав контакт Addr с LOW , HIGH или FLOAT. Так как есть 3 отдельные шины I2C, адреса ведомых устройств не конфликтуют.
Код запрограммирован в Энергии. Устанавливаются разные режимы, но в основном используется csvCollect() или функция 1. Как только код загружен на плату, она готова принять последовательную команду от USB-UART.
BeagleBone Black подключается к TIVA-C с помощью удлинителя USB-Ethernet. Его можно заменить очень длинным USB-кабелем, но он стоит дорого, поэтому я выбрал эту конфигурацию (в университете были запасные кабели категории 5, лежащие около : P ). BeagleBone Black запускает скрипт BASH под названием CMV.sh , который запускается каждое утро (до восхода солнца), что в Неваде приходится на 5:00 по тихоокеанскому стандартному времени. Это можно настроить, вызвав crontab :
```
  crontab -e [имя пользователя]
  
```
и добавив строки в конец файла
```
  0 12 * * * /home/ubuntu/CMV.sh > /home/ubuntu/cron.log 2>&1
  
```
В основном это говорит о том, что в 12:00 UTC (равно 5:00 по тихоокеанскому стандартному времени) запустите CMV.sh и поместите все выходные данные терминала в файл с именем cron.журнал . 2>&1 говорит о перенаправлении stderr на значение stdout , установленное как.
В CMV.sh есть ссылки на 3 функции со скриптами python:
- collectData — добавить полученный UART в файл CSV с отметкой времени
- sendToThingspeak — отправить последнюю строку Для визуализации tonespeak. com
- Savedata — Сохранить копию файла CSV и переименовать его, используя дату Timestamp