Q
什么是 GPS 和 GNSS？
A
GPS: 英文全称是【Global Positioning System】 ，即全球定位系统。
GNSS: 英文全称是【Global Navigation Satellite System】，即全球卫星导航系统。
GPS主要是美国的卫星导航系统。全球定位系统还包括：
中国北斗三代卫星导航系统（BDS）
美国的全球卫星定位系统（GPS）
格洛纳斯卫星导航系统在俄罗斯（GLONASS）
伽利略卫星导航系统在欧盟（GALILEO）。
这些主要的导航系统被称为GNSS。
除全球卫星导航系统外，还有日本准天顶系统等区域导航系统（QZSS），印度的区域导航卫星系统（IRNSS）等。
除区域导航系统外，GNSS 还包括增强系统。增强系统作为上述系统的辅助和增强。也就是说，现有的全球系统可能无法满足飞机起飞、着陆等某些场景的定位和可靠性需求，因此需要建立增强系统。增强系统通过播放更准确、更丰富的信息来提高我们对定位的各种需求。这种增强系统是美国的 WAAS、日本的 MSAS、欧盟的 EGNOS、印度的GAGAN 等。
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Q
地理围栏是什么？（Geo-Fencing）？
A
地理围栏，英文全称【Geo-Fencing】，是基于位置服务的新应用。
它是软件程序中的一个功能。利用全球定位系统规定地理边界，即利用虚拟围栏围绕虚拟地理边界或地理围栏。
配备地理围栏功能（程序）的设备允许用户设置触发器。当设备进入或离开特定地理区域（地理围栏）或在该区域活动时，设备可发送自动通知和警告。
该地理保护应用程序结合导航地图，或通过用户创建的经纬度或网络地图来规定边界。
Q
惯性测量单元是什么？（IMU, Inertial Measurement Unit）？
A
惯性测量单元：英文全称：【Inertial measurement unit】，简称 IMU。是测量物体三轴姿态角(或角速率)和加速度的装置。
姿态角是三个角度的总称，即俯仰、滚动和偏航。可以想象，周围是移动载体 XYZ 三轴分别旋转形成的夹角。
陀螺仪和加速度计是 IMU 其精度直接影响惯性系统的精度。在实际工作中，陀螺仪和加速度计由于各种不可避免的干扰因素而产生误差。自初始对准以来，导航误差随时间增加，特别是位置误差，这是惯导系统的主要缺点。因此，需要利用外部信息进行辅助，实现组合导航，有效减少误差随时间积累的问题。
一般情况下，一个 IMU 包括三个单轴加速度计和三个单轴陀螺仪，加速度计检测载体坐标系统中物体的独立三轴加速度信号，陀螺仪检测载体相对于导航坐标系的角速度信号，测量三维空间中物体的角速度和加速度，解决物体的姿态。它在导航中具有非常重要的应用价值。
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Q
三轴加速度计是什么？（XYZ Accelerometer）？
A
三轴加速度计，英文全称【XYZ Accelerometer】，它是测量载体线性加速度的传感器设备。与电子陀螺仪相比，它具有长期稳定的特点。物体的倾斜角需要在许多方面测量，如空间飞机的惯性测量系统、车辆和船舶的倾斜测量、机器人的平衡姿势测试和肢体姿势测试。
对于大多数传感器应用，两轴加速度传感器可以满足大多数应用。然而，一些应用仍集中在三轴加速度传感器上，如数字采矿设备、贵重资产监测、碰撞监测、建筑振动、风扇、风涡轮等敏感的大型结构振动。
三轴加速度传感器的好处就是在预先不知道物体运动方向的场合下，只有应用三维加速度传感器来检测加速度信号。三维加速度传感器具有体积小和重量轻特点，可以测量空间加速度，能够全面准确反映物体的运动性质。
部分来源：https://baike.baidu.com/item/三轴加速度计
Q
航位推测法是什么？（Dead reckoning？）
A
航位推测法，英文全称【Dead reckoning】，缩写：DR。它是一种航海技术，利用当前物体位置，通过测量移动距离和方向来确定未来的位置方向。最早用于车辆和船舶的航行定位，已应用于许多交通技术水平，但容易受到误差积累的影响。
位置推测方法可以确定准确的位置，但很容易受到微妙误差的影响。例如，使用轮子的旋转圈数来测量位移，但由于温度变化的收缩，轮子会产生微妙的误差。由于之前的估计值包含误差，后续计算将导致误差传播。
在动物航海研究中，航位推测法通常被称为路径整合，动物将利用当前的位置和路径来估计未来的位置方向。蚂蚁、鹅和啮齿动物可以跟踪相对起点的位置，回到原来的位置。
部分来源：https://baike.baidu.com/item/航位推测法/830454
Q
大数据是什么？
A
大数据（Big data）它本身就是一个抽象的概念。一般来说，大数据是指无法在有限的时间内使用传统软件工具获取、存储、管理和处理的数据集。
目前行业对大数据还没有统一的定义，但大家普遍认为大数据有 Volume、Velocity、Variety 和 Value 四个特征，简称4V即数据量大，数据速度快，数据类型多，数据价值密度低。
一是数据量巨大。
从 GB 级增加到 TB 级再增加到 PB 近年来，数据量甚至开始下降 EB 和 ZB 来计数。
二是数据生成、处理和分析的速度不断加快。
大数据处理能力遵循“1秒定律”，处理模式已经开始从批处理转向流处理。也就是说，可以从各种类型的数据中快速获得高价值的信息。大数据的快速处理能力充分体现出它与传统的数据处理技术的本质区别。
三是数据类型多样。
传统IT工业生产和处理的数据类型相对单一，其中大部分是结构化数据。随着传感器、智能设备、社交网络、物联网、移动计算、在线广告等新渠道和技术的出现，数据类型无法计算。
目前的数据类型不再仅仅是格式化数据，而是半结构化或非结构化数据，如 XML、电子邮件、博客、即时消息、视频、照片、点击流 日志文件等。企业需要整合、存储和分析来自复杂的传统和非传统信息源的数据，包括企业内部和外部的数据。
四是数据价值密度低。
由于大数据量的增加，单位数据的价值是密集的 程度在下降，但数据的整体价值在增加。以监控视频为例，有用的数据可能只有一两秒钟，但这将非常重要。许多专家现在将大数据等同于黄金和石油，这意味着大数据包含了无限的商业价值。
通过处理大数据，找出潜在的商业价值，将产生巨大的商业利润。
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Q
什么是智能数据？
A
我们生活在这样一个数据爆炸的时代，被称为大数据时代（Big Data）”。如今，物联网技术在普通用户和企业中的应用越来越广泛和普及，这一趋势将进一步加剧。随着大数据技术和高速网络的发展，物联网传感器、移动设备和数据服务的传播，大大提高了万物互联网的能力、数据量、速度和多样性。在这种趋势下，企业必须提高处理和利用数据的能力，将数据转化为业务洞察力，以支持业务的发展。
对于今天的智能车辆，由于使用了大量的传感器和数据算法，它们实际上每毫秒都在做出决定和判断。智能车辆快速增长的数据生成能力与我们当前的数据收集、分析、理解和管理能力不匹配。这是我们目前面临的大数据最重要的问题。
我们知道，在生成大量数据后，事实上，许多数据没有太多的实际价值，充满了很多噪音。例如，所有没有区别的上传实际上是对传输资源的浪费。更重要的是，关键和有价值的数据被淹没在噪音中，这会让我们错过机会。上传和后处理大量数据将浪费大量时间。
因此，如果我们能收集设备端计算数据，提取对开发人员有价值的数据，然后上传，即将大数据问题转化为智能数据，即将大数据转化为业务洞察力，将大大节约资源，提高效率。更重要的是，能够速发现有价值的信息。
那么，究竟是什么智能数据？智能数据是指具有固有智能、能让分析工具清楚地了解程序性能、机构复杂性和服务依赖性的元数据，它规范、有序、结构化、实时，并且数据血缘关系清晰。智能数据是由物理硬件、虚拟环境和云环境产生的，端到端普遍可见的数据。它在深度和广度上均有一定规模。企业可以基于智能数据完整地了解整个 IT 基础架构中发生的所有交易以及了解终端用户如何使用基于该架构的所有服务。
通过 IT 服务基础架构的所有信息都可用于生成智能数据，但这些信息必须妥善处理，才能提炼成智能数据。如果由智能数据从基础数据中提取出来，它就可以被压缩成一个更小的、有意义的元数据，存储起来以便后续及时地分析。与存储大量日志数据等基础数据不同的是，智能数据能够让企业只存储对他们有实际价值的数据，因此，它在存储成本上更具优势。此外，智能数据也能够提升企业的数据分析效率。
Influx VtoCloud 系统，就是将“大数据”问题转换为“智能数据”，解决上述提到的数据提取、成本和时间问题。