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雙向測距儀的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦鄭劍春寫的 Java與樂高機器人 可以從中找到所需的評價。
另外網站主体结构施工方案（41页）.doc - 皮匠网也說明：9、（2） 跨度为1830米时，测距相对中误差1/10000，测角中误差10”。（3） 当跨度为618米时，测距相对中 ... 双向受力的钢筋，必须全部扎牢。5.
輔仁大學 電機工程學系碩士班 徐國政、蔣欣翰所指導 何俊泓的 基於動態時空網格圖方法之移動式消毒機器人防碰撞策略設計 （2019），提出雙向測距儀關鍵因素是什麼，來自於機器人導航、動態障礙物偵測、即時路徑規劃、動態時空網格圖。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 黃喬次所指導 李智盛的 應用深度學習進行空間人流管理 （2019），提出因為有 邊緣運算、深度學習、機器視覺的重點而找出了 雙向測距儀的解答。
最後網站輕鬆量度計算！雙向雷射測距神器- ezone.hk - 科技焦點則補充：美國Magpie Technology 的公司，便推出了一款名為VH-80 的雙向雷射測量儀(Bilateral Laser Distance Measurer)，可輕鬆解決剛才提及的各種情況。
Java與樂高機器人
為了解決雙向測距儀 的問題，作者鄭劍春 這樣論述：
樂高機器人是樂高公司推出的一款新產品，它包括一套用於搭建物理結構的零件庫和一個控制行為動作的大腦。通過在計算機上編寫程序並上傳至機器人的大腦，就可以打造一個實現某項功能的智能機器人。《青少年科技創新叢書：Java與樂高機器人》介紹的是一門操控樂高機器人的語言——leJOS。它源自於軟件界大名鼎鼎的Java語言，並對機器人控制部分進行了封裝和優化。本書從Java編程的基礎知識講起，循序漸進地介紹了數據類型、變量、運算符、循環語句等內容。在此基礎上，進一步介紹了機器人編程需要用到的各類知識，如LCD類、Motor類、傳感器類等。對這些類中的方法、屬性等進行了詳細的講解，並將Ja
va編程的基礎知識運用到相關示例中。在本書的后半部分，重點介紹了多線程、通信、智能手機開發等高級知識。掌握了上面這些內容，也就掌握了leJOS編程的核心。建議讀者在閱讀時，邊閱讀邊實踐，逐章逐節地掌握每個知識點，在實踐中靈活運用，以加深理解。《青少年科技創新叢書：Java與樂高機器人》適合機器人愛好者和編程愛好者閱讀。已經投入到智能機器人比賽項目中的青少年及指導教師可以以本書作為參考，學習使用Java語言為機器人設計控制程序。
基於動態時空網格圖方法之移動式消毒機器人防碰撞策略設計
為了解決雙向測距儀 的問題，作者何俊泓 這樣論述：
本研究提出了一種動態時空網格圖，以避免在導航環境中移動機器人與靜態和動態障礙物發生碰撞。檢測障礙物的主要感應器是機器人上的 2D 雷射雷達，在構建的動態時空網格圖中，檢測到的物件將被識別為靜態和動態障礙物。除了靜態障礙物的佔用資訊外，還可以用動態時空網格圖的表示來預測移動機器人和動態障礙物的可能碰撞資訊，而透過該網格圖能有效簡化移動機器人避免與靜態和動態障礙物碰撞的演算法複雜性。此外，還利用修改後的A*演算法來搜索預測碰撞點的連續鄰域，並產生成最佳路徑來閃避動態障礙物。為了獲得安全及平滑的導航路徑，本論文還考慮了基於自我調整極限週期概念的軌道行為，以接近動態障礙物附近和離開瞬間。此外，本論文
亦從實際工程應用的角度，提出了一種基於ID3決策樹演算法的人性化決策方案方法，構建了冗余較低的緊湊型導航行為決策樹模型。最後，在移動消毒機器人平臺上驗證本論文所提出的避障策略的有效性和可行性，並驗證了運動的安全性和障礙物的規避。
應用深度學習進行空間人流管理
為了解決雙向測距儀 的問題，作者李智盛 這樣論述：
隨著時代的演進，藉由人流系統取得的數據進行統計分析、安全管控等等具非常高的價值，即時的空間人流計數能讓管理者做出相對應的管控及調整，對整體決策有相當大的貢獻。特別是在重大疫情爆發時，能夠傳遞各區域人流密集度，避免區域人數過於密集，使得交叉感染的風險升高，以讓決策者能夠取得正確的數據。 以往以人工計數的方式除了需要高人力成本外，還有一些地點無法長時間單靠人力；而利用紅外線的電子設備雖然成本上比人工計數來的低，但也只能做單人的計數，而且有其範圍覆蓋限制，不能使用於高人流的狀況；而機械式旋轉軸的計數裝置在設置上相當不易，主要是設置於出入口部分，且在一些開放式地點上，裝設更是困難。而採
用攝影機利用機器視覺與深度學習，不只安裝容易外，可以獲得較大範圍之資訊來做計數偵測，並精準地找出行人，以應對高人流的情況，而且可以搭配數位監錄系統等研究，是目前人流計數的主流。 本論文利用深度學習結合Open CV和DeepSORT，提出計數功能之計數系統，使其安裝不只更加容易外，也可壓低成本，並可應用於高人流情況。經實驗在行人流動品質為不受限制的時，本系統有88.53%的準確度；在行人流動品質為寬闊的時，本系統則有99.14%的準確度。