PEMIDI Merge #27

* PUSH NOTE : Map Matching and Sensor Fusion for Improved Driver Navigation.md

* PUSH NOTE : git reset command.md

* PUSH NOTE : PEMIDI solutions.md

* PUSH NOTE : TCP Slow Start Restart Algorithm - Uber.md

* PUSH NOTE : NDA - Uber.md

* PUSH NOTE : Map Matching and Sensor Fusion for Improved Driver Navigation.md

* PUSH NOTE : Multiplexing vs Demultiplexing - uber.md

* PUSH NOTE : PEMIDI solutions.md

* PUSH NOTE : Multiplexing vs Demultiplexing - uber.md

* PUSH NOTE : Lowest Common Ancestor in a Binary Tree (LCA) - Uber.md

Map Matching and Sensor Fusion for Improved Driver Navigation.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+---
+github: "true"
+---
+
+<div dir="rtl">
+
+
+#### پیمان:
+
+بچه‌ها، من یه مشکل جدید توی سیستم نظارت بر رانندگان پیدا کردم. 😟 وقتی رانندگان به مناطقی با سیگنال GPS ضعیف می‌رسن، نمی‌تونیم موقعیت دقیقشون رو تشخیص بدیم. این باعث می‌شه که گاهی اوقات مسیر اشتباه نشون داده بشه یا زمان رسیدن به مقصد اشتباه محاسبه بشه. 🛑
+
+#### مارال:
+
+این واقعاً مشکل مهمیه پیمان. می‌تونی بیشتر توضیح بدی که چه اتفاقی می‌افته؟ 🤔
+
+#### پیمان:
+
+البته. مثلاً وقتی راننده وارد یه منطقه با ساختمون‌های بلند می‌شه، سیگنال GPS ضعیف می‌شه و ما نمی‌تونیم دقیقاً بفهمیم راننده کجاست. گاهی اوقات حتی به نظر می‌رسه راننده از جاده خارج شده، در حالی که در واقع روی جاده در حال حرکته. 🏙️🚗
+
+#### حسین:
+
+پیمان جان، این مشکل به نظر میاد مربوط به "GPS Signal Loss in Urban Areas" باشه. برای حل این مشکل، می‌تونیم از ترکیبی از تکنیک‌های "Map Matching" و "Sensor Fusion" استفاده کنیم. 
+
+#### پیمان:
+
+Map Matching و Sensor Fusion؟ می‌شه بیشتر توضیح بدی؟ 🤔
+
+#### حسین:
+
+البته. Map Matching یک تکنیکه که موقعیت تقریبی وسیله نقلیه رو با نقشه‌های دیجیتال تطبیق می‌ده تا مطمئن بشیم که ماشین روی جاده قرار داره. Sensor Fusion هم ترکیب داده‌های مختلف از سنسورهای گوشی راننده مثل GPS، شتاب‌سنج و ژیروسکوپ هست. 🗺️📱
+
+#### مارال:
+
+این خیلی جالب به نظر می‌رسه. حسین، می‌تونی یه مثال کد بزنی که ببینیم چطور می‌شه این رو پیاده‌سازی کرد؟ 📋
+
+#### حسین:
+
+حتماً. این یه نمونه کد ساده برای پیاده‌سازی Map Matching و Sensor Fusion در Python هست:
+
+```python
+import numpy as np
+from sklearn.neighbors import KDTree
+
+class MapMatcher:
+    def __init__(self, road_network):
+        self.road_network = road_network
+        self.kdtree = KDTree(road_network)
+
+    def match_to_road(self, gps_position):
+        # Find the closest point on the road network
+        distance, index = self.kdtree.query([gps_position], k=1)
+        return self.road_network[index[0][0]]
+
+class SensorFusion:
+    def __init__(self):
+        self.last_position = None
+        self.last_velocity = np.array([0, 0])
+
+    def update(self, gps, accelerometer, gyroscope, time_delta):
+        if self.last_position is None:
+            self.last_position = gps
+            return gps
+
+        # Predict new position based on last velocity
+        predicted_position = self.last_position + self.last_velocity * time_delta
+
+        # Update velocity based on accelerometer data
+        acceleration = np.array(accelerometer[:2])  # Only use x and y
+        self.last_velocity += acceleration * time_delta
+
+        # Combine GPS and predicted position
+        if gps is not None:
+            alpha = 0.7  # Weight for GPS vs prediction
+            fused_position = alpha * np.array(gps) + (1 - alpha) * predicted_position
+        else:
+            fused_position = predicted_position
+
+        self.last_position = fused_position
+        return fused_position.tolist()
+
+# Usage
+road_network = np.array([[0, 0], [1, 1], [2, 2], [3, 3]])  # Simplified road network
+map_matcher = MapMatcher(road_network)
+sensor_fusion = SensorFusion()
+
+# Simulate some sensor readings
+gps_reading = [1.1, 0.9]
+accelerometer_reading = [0.1, 0.1, 9.8]  # x, y, z
+gyroscope_reading = [0, 0, 0.1]  # x, y, z
+time_delta = 1.0  # 1 second
+
+fused_position = sensor_fusion.update(gps_reading, accelerometer_reading, gyroscope_reading, time_delta)
+matched_position = map_matcher.match_to_road(fused_position)
+
+print(f"Fused position: {fused_position}")
+print(f"Matched position on road: {matched_position}")
+```
+
+این کد یک نمونه ساده از ترکیب Map Matching و Sensor Fusion رو نشون می‌ده. ما از داده‌های GPS، شتاب‌سنج و ژیروسکوپ استفاده می‌کنیم تا موقعیت دقیق‌تری به دست بیاریم و بعد اون رو با نقشه جاده تطبیق می‌دیم. 🔗 [Sensor Fusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Sensor_fusion)
+
+#### ماهان:
+
+وای حسین، این خیلی جالبه! یعنی با این روش می‌تونیم حتی وقتی GPS ضعیفه، موقعیت دقیق راننده رو روی جاده پیدا کنیم؟ 😃
+
+#### حسین:
+
+دقیقاً ماهان جان! این روش به ما کمک می‌کنه که حتی در شرایطی که سیگنال GPS ضعیف می‌شه، بتونیم موقعیت راننده رو با دقت بیشتری تخمین بزنیم و مطمئن بشیم که این موقعیت روی جاده قرار داره. 🚗
+
+#### مارال:
+
+عالیه. این راه‌حل خیلی مناسب برای سیستم ما به نظر می‌رسه. حسین، لطفاً با تیم توسعه همکاری کن تا این سیستم رو پیاده‌سازی کنیم. پیمان، ممنون که این مسئله رو مطرح کردی. این می‌تونه دقت سیستم ناوبری ما رو خیلی بهبود بده. 👏
+
+#### پیمان:
+
+خیلی ممنون حسین. این راه‌حل واقعاً هوشمندانه‌ست. من و ماهان آماده‌ایم که روی پیاده‌سازیش کار کنیم. 😊
+
+### لینک‌های مرتبط:
+
+- [Map Matching](https://en.wikipedia.org/wiki/Map_matching) 🔗
+- [Sensor Fusion](https://en.wikipedia.org/wiki/Sensor_fusion) 🔗
+- [GPS and Map Matching for Navigation](https://www.mdpi.com/1424-8220/20/17/4685) 🔗
+
+</div>

PEMIDI solutions.md

@@ -0,0 +1,13 @@
+---
+github: "true"
+---
+
+<div dir="rtl">
+
+
+
+
+
+
+
+</div>