Кстати да, efimovgk тоже неплохой вариант предложил, с камерами. Например, если позволяют потолки - можно разместить камеры повыше, а на погрузчики и пол/стеллажи нанести контрастную разметку. И собственно сравнивать относительное положение меток. Но если площади реально большие - метки получатся слишком "детализированными". Соответственно дело упрется в количество и качество камер.
Траектории движения ограничены? Складское помещение со стеллажами? Насколько точное позиционирование нужно?
Позиционирование по триангуляции wifi - в принципе возможно, но в складских условиях оно будет весьма неточным. Т.к. стеллажи, хранимое на стеллажах и все прочее будет вносить помехи за счет неравномерного ослабления и переотражений сигнала. И даже если построить карту - она будет устаревать с каждым перемещением хранимого.
Если траектории ограничены - можно позиционироваться например по RFID, штрихкодам, спец разметке на полу. Погрузчик будет считывать их по мере перемещения и отдавать в центр по wifi. Еще можно дополнить данными с акселерометра и одометра.
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
using namespace cv;
int main(int argc, const char * argv[]) {
VideoCapture cap;
if(argc > 1)
cap.open(string(argv[1]));
else
cap.open(0);
Mat frame;
namedWindow("video", 1);
for(;;) {
cap >> frame;
if(!frame.data)
break;
cvtColor(frame, frame, CV_BGR2GRAY);
threshold(frame, frame, 20, 255, THRESH_BINARY);
imshow("video", frame);
if(waitKey(30) >= 0)
break;
}
return 0;
}
интересует решение для apache