🛰️ SnifferCOM v5 — Универсальная магнитометрическая коса с геодезической привязкой

Система для синхронного сбора данных с N-датчиковой сенсорной косы (200 Гц) и GPS+компас (10 Гц) с геодезическим расчётом точных координат каждого датчика в реальном времени.

✅ Работает полностью офлайн после установки
✅ Поддержка произвольного количества датчиков (1–254)
✅ Прямая геодезическая задача на эллипсоиде WGS84
✅ Автоматический расчёт магнитного склонения (модель WMM2025)
✅ Веб-карта с автообновлением (CartoDB, масштаб до 1:500)

🚀 🚀 🚀 Быстрый старт

Использование (более подробно см. README.md далее):

Терминал 1 — сбор данных (пример для Windows)

python importercom.py --sensor-port COM4 --gps-port COM5 --num-sensors 4 --output field_data.jsonl

Терминал 1 — сбор данных (пример для Linux)

python importercom.py --sensor-port /dev/ttyUSB0 --gps-port /dev/ttyACM0 --num-sensors 4 --output field_data.jsonl

Терминал 2 — сервер карты

python3 serve_map.py

Открыть Браузер

Ввести http://localhost:8000/map.html

📦 Описание проекта

Система синхронного сбора данных с N-датчиковой магнитометрической косы (200 Гц) и GPS+компас (10 Гц).

Геометрия: Коса вынесена вперёд на заданное расстояние, датчики расположены перпендикулярно курсу с заданным шагом (гибкая настройка).
Расчёты: Прямая геодезическая задача (эллипсоид WGS84) для координат каждого датчика + расчёт истинного азимута (магнитный + склонение WMM2025).
Режим: Пакетный (10 Гц), триггер от GPS. Данные сенсоров берутся по принципу «последнее доступное».
Ориентация: Используется истинный азимут устройства (azimuth_true), а не GPS-курс (course_true), так как на пешей скорости (2–4 км/ч) курс имеет высокий шум.

📂 Структура файлов

importercom.py — Основной скрипт сбора и обработки (универсальный, N датчиков).
serve_map.py — Локальный HTTP-сервер с CORS для раздачи карты.
map.html — Веб-карта (Leaflet + CartoDB) с автообновлением и легендой.
requirements.txt — Зависимости (pyserial, geographiclib, pygeomag).
WMM.COF — Файл модели магнитного поля (обязателен для pygeomag).
README.md — Документация.

🚀 Команды запуска (Linux / Windows PowerShell)

Терминал 1: Сбор данных

# Linux (4 датчика)
python3 importercom.py --sensor-port /dev/ttyUSB0 --gps-port /dev/ttyACM0 --num-sensors 4 --output field_data.jsonl

# Linux (8 датчиков, другой шаг)
python3 importercom.py --sensor-port /dev/ttyUSB0 --gps-port /dev/ttyACM0 --num-sensors 8 --spacing 0.25 --output field_data.jsonl

# Windows (4 датчика)
python importercom.py --sensor-port COM3 --gps-port COM4 --num-sensors 4 --output field_data.jsonl

Терминал 2: Запуск карты

python3 serve_map.py
# Откройте в браузере: http://localhost:8000/map.html

🔧 Ключевые особенности кода

Парсинг бинарного протокола: 23-байтный кадр, little-endian int32 для амплитуды/градиента (деление на 10 для нТл). Поддержка любого количества датчиков (ID от 1 до 254).
Буферизация сенсоров: Класс BinarySensorReader использует поиск маркера 78 56 34 12 для восстановления синхронизации потока. Корректная обработка фрагментов и нескольких кадров в буфере.
Геодезия: Функция calculate_sensor_coords_geodetic решает прямую задачу для каждой точки косы относительно GPS.
Навигационная конвенция: Используется atan2(-mag_y, mag_x) для корректного расчёта азимута по часовой стрелке (стандарт NED).
Магнитное склонение: Встроенная модель WMM2020 (офлайн, без интернета) через pygeomag. Требуется файл WMM.COF (разместить в корне проекта).
Карта: Автоцентрирование можно отключить кнопкой «Пауза» для ручного зума. Отображает все датчики динамически.

📐 Алгоритм расчёта координат датчиков (4 шага)

В скрипте реализован классический геодезический подход. Вот что происходит «под капотом» для каждого пакета:

🔹 Шаг 1. Истинный азимут

azimuth_true = azimuth_magnetic + declination_deg

azimuth_magnetic — угол магнитного севера относительно оси X компаса (из atan2(-Y, X)).
declination_deg — магнитное склонение для текущих координат (рассчитывается по модели WMM2025).
Результат: направление «носа» устройства в системе координат карты (0° = истинный север, по часовой стрелке).

🔹 Шаг 2. Расстояние до каждого датчика (Пифагор)

dist = math.hypot(dx, dy)  # dx = forward_offset, dy = (i-1-center)*spacing

dx — смещение вперёд по оси носа устройства (одинаково для всех датчиков).
dy — смещение влево/вправо поперёк оси носа (симметрично относительно центра косы).
Результат: евклидово расстояние от точки GPS до центра каждого сенсора.

🔹 Шаг 3. Угловое смещение (пеленг) через арктангенс

bearing_offset = math.degrees(math.atan2(dy, dx))
true_bearing = (azimuth_true + bearing_offset) % 360

atan2(dy, dx) автоматически возвращает угол со знаком в диапазоне (-180°; +180°] с учётом квадранта.
Сложение с azimuth_true поворачивает локальный угол датчика в глобальной системе координат.
Результат: истинный пеленг от точки GPS на каждый конкретный датчик.

🔹 Шаг 4. Прямая геодезическая задача (WGS84)

from geographiclib.geodesic import Geodesic
GEOD = Geodesic.WGS84
res = GEOD.Direct(lat_gps, lon_gps, true_bearing, dist)

Алгоритм Karney (реализован в geographiclib) решает уравнение на эллипсоиде с точностью ~15 нанометров.
Результат: точные широта и долгота каждого датчика (latitude, longitude), готовые для записи в JSON.

📡 Обработка бинарных данных сенсоров и NMEA

🔹 1. Бинарный протокол сенсорной косы (23‑байтный кадр)

Каждый датчик (ID от 1 до 254) непрерывно выдаёт кадры фиксированной длины. Структура кадра:

Смещение	Размер	Поле	Тип	Примечание
0	1	Синхро	uint8	Всегда `0x00`
1	1	Индекс датчика	uint8	`0x00` (резерв)
2	1	Адрес отправителя	uint8	`0x01`..`0xFE` (ID датчика)
3	1	Синхро	uint8	Всегда `0xFF`
4–6	3	Служебные		модуль, команда, фильтр
7–10	4	Амплитуда	int32 LE	нТл × 10 (делим на 10)
11–14	4	Градиент	int32 LE	нТл/м × 10 (делим на 10)
15–16	2	Длина	uint16 LE	Не используется в расчётах
17–18	2	CRC‑16	uint16 LE	Не проверяется в текущей версии
19–22	4	Маркер	uint32 LE	Всегда `0x12345678` (в памяти `78 56 34 12`)

Алгоритм приёма (BinarySensorReader):

Байты накапливаются в буфере.
Ищется маркер 78 56 34 12 (последние 4 байта кадра).
От маркера отступается на 19 байт назад — это предполагаемое начало кадра.
Если длина = 23 байта и синхробайты (0x00 и 0xFF) на месте, кадр считается валидным.
Извлекаются sensor_id, amplitude_nt, gradient_nt; обновляется словарь latest для соответствующего сенсора.

Важно: Скрипт поддерживает любое количество датчиков (1–254). При инициализации создаётся словарь нужного размера.

🔹 2. Парсинг NMEA‑сообщений GPS+компас

Используются расширенные строки формата:
$GNRMC,...<магнитометр>.
Магнитометр отделён точкой с запятой: $GNRMC,...;mx,my,mz (поля после ; — компоненты магнитного поля в условных единицах).

Основные шаги парсинга:

Разделение строки по ; на NMEA‑часть и магнитометрическую часть.
NMEA‑часть разбирается как стандартное предложение $GNRMC (координаты в формате DDMM.MMMM, курс, скорость, время).
Магнитный азимут вычисляется по компонентам mx, my:
azimuth_magnetic = atan2(-my, mx) → угол от 0 до 360° (0° — ось X компаса, разъём сзади).
Истинный азимут: azimuth_true = azimuth_magnetic + declination (склонение из WMM).
GPS‑курс (course_true) берётся из NMEA как есть, но используется только для диагностики.

🔹 3. Совместная обработка (формирование JSON‑пакета)

Принцип: основным тактирующим сигналом служит GPS (10 Гц). При поступлении каждого валидного GPS‑предложения выполняется:

Из BinarySensorReader.latest читаются последние доступные данные всех сенсоров (для каждого ID от 1 до num_sensors).
По текущим координатам GPS и истинному азимуту azimuth_true вычисляются координаты каждого сенсора (прямая геодезическая задача).
Собирается итоговый JSON‑объект, включающий:
- GPS‑часть (координаты антенны, азимут, склонение, курс),
- массив sensors с координатами и показаниями (амплитуда, градиент),
- метаданные (время, параметры геометрии).

Важно: данные сенсоров берутся асинхронно — используется самое свежее значение на момент прихода GPS. Это допустимо, потому что частота опроса сенсоров (200 Гц) значительно выше частоты GPS (10 Гц) и задержка не превышает 5 мс. Параметр --max-sensor-age (по умолчанию 100 мс) защищает от использования устаревших данных.

🚀 Развёртывание и работа с системой

🧭 Ориентация модуля компаса

⚠️ Критически важно: где «нос» устройства?

Для модулей типа Beitian BN-880 действует стандарт:

«Нос» (положительное направление оси X) — это сторона, ПРОТИВОПОЛОЖНАЯ разъёму с проводами.

        ↑
        │ «НАПРАВЛЕНИЕ ХОДА» (Ось X) 
    ┌───┴───┐
    │BN-880 │ 
    │       │
    └───┬───┘
          разъём с проводами (ось Y компаса)

💻 Программная поправка (если физически повернуть нельзя)

Добавьте параметр --compass-offset N при запуске (если реализовано) или исправьте формулу в коде:

# В parse_nmea_extended(), после чтения azimuth_magnetic:
compass_offset = 90.0  # или другое значение, если компас смещён
azimuth_magnetic_corrected = (azimuth_magnetic_raw + compass_offset) % 360.0
azimuth_true = (azimuth_magnetic_corrected + declination) % 360.0

🗺️ Почему координаты сенсоров не лежат ровно на линии трека?

Это ожидаемое и корректное поведение системы, связанное с тем, что сенсоры жестко привязаны к оси X компаса (азимуту), а не к менее точному направлению движения по GPS.

Естественная биомеханика
Вы идёте прямо, но кисть естественно поворачивается на ±5–10° при ходьбе. Магнитометр это корректно фиксирует — это реальная физика измерений.
Остаточные эффекты калибровки:
- Hard-iron (постоянное смещение): ±2–3°
- Soft-iron (искажение поля корпусом): ±1–2°
- Локальные аномалии (арматура, провода): ±3–5°

Как уменьшить отклонение (если хочется)?

Вариант: Медианный фильтр азимута

# В PacketProcessor, перед расчётом координат:
if not hasattr(self, 'az_buffer'):
    self.az_buffer = []
self.az_buffer.append(az_true)
if len(self.az_buffer) > 5:
    self.az_buffer.pop(0)
az_filtered = sorted(self.az_buffer)[len(self.az_buffer)//2]  # медиана
sensors_geo = calculate_sensor_coords_geodetic(lat, lon, az_filtered, self.geometry)

Улучшенная калибровка

Выполняйте «восьмёрку» непосредственно на месте съёмки (магнитный фон может отличаться)
Держите устройство подальше от металлических предметов (телефон, ключи, пряжка ремня)

✅ Для построения хитмапа используйте координаты из массива sensors[] напрямую. Не проецируйте их на трек.

🧲 Калибровка магнитометра («восьмёрка»)

Перед каждой полевой съёмкой выполните калибровку для компенсации локальных магнитных искажений (hard/soft iron).

📋 Пошаговая инструкция:

Подготовка
- Уйдите на 2–3 м от металлических предметов, проводов, электроники.
- Снимите часы, браслеты, уберите телефон.
- Встаньте на открытом месте.
Выполнение «восьмёрки»
- Держите устройство в руке и двигайте им, рисуя в воздухе фигуру «8» (бесконечность)
- Меняйте ориентацию в пространстве: поворачивайте вокруг всех 3 осей, наклоняйте вверх-вниз, вращайте
Длительность: 15–30 секунд, 10–15 полных «восьмёрок».
Проверка:
- После калибровки посмотрите на azimuth_magnetic в консоли.
- Поворачивайтесь на 90° — показания должны меняться на ~90°.
- При прямом движении: abs(azimuth_true - course_true) < 15° (допустимо).

⚠️ Калибровку нужно выполнять в условиях съёмки, так как локальные магнитные аномалии (арматура, здания) влияют на показания.

📦 Установка

🐧 Linux (Ubuntu/Debian)

# 1. Клонирование репозитория
git clone <url-репозитория>
cd SnifferCOM

# 2. Виртуальное окружение
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

# 3. Зависимости
pip install -r requirements.txt

# 4. Скачивание файла модели WMM
wget https://www.ngdc.noaa.gov/geomag/WMM/softwares/2020/WMM2020_COF.zip
unzip WMM2020_COF.zip
# Файл WMM.COF должен оказаться в текущей директории

# 5. Права на порты (опционально)
sudo usermod -aG dialout $USER  # добавить пользователя в группу
# После этого — перезайти в систему

🪟 Windows (PowerShell)

# 1. Клонирование
git clone <url-репозитория>
cd SnifferCOM

# 2. Виртуальное окружение
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# 3. Зависимости
pip install -r requirements.txt

# 4. Скачивание файла модели WMM
# Скачайте WMM2020_COF.zip с https://www.ngdc.noaa.gov/geomag/WMM/softwares/2020/WMM2020_COF.zip
# Распакуйте и поместите WMM.COF в папку проекта

# 5. Права на COM-порты
# Обычно не требуются. Если доступ запрещён — запустить PowerShell от имени Администратора

📋 `requirements.txt`

pyserial>=3.5          # Работа с последовательными портами
geographiclib>=2.1     # Геодезические расчёты (прямая задача, эллипсоид WGS84)
pygeomag               # Модель магнитного поля Земли (WMM2025)

⚠️ Для pygeomag требуется файл модели WMM.COF в директории проекта.

🔌 Порядок подключения датчиков

Физическое подключение:

[Сенсорная коса] --USB--> /dev/ttyUSB0  (Linux)  или  COM3  (Windows)
[GPS+компас]     --USB--> /dev/ttyACM0 (Linux)  или  COM4  (Windows)

Порядок датчиков в протоколе:
- Датчики должны быть подключены к контроллеру в порядке 1→2→3→4→...→N
- ID датчика берётся из байта 2 кадра (0x01, 0x02, и т.д.)
- Матрица смещений применяется в соответствии с этими ID
Важно: нумерация датчиков должна соответствовать физическому расположению на косе, иначе геометрия будет нарушена.

🚀 Запуск проекта

🐧 Linux (2 терминала)

# Терминал 1: Основной скрипт (сбор данных)
python3 importercom.py \
  --sensor-port /dev/ttyUSB0 \
  --gps-port /dev/ttyACM0 \
  --num-sensors 4 \
  --output field_data.jsonl \
  --forward-offset 1.0 \
  --spacing 0.3

# Терминал 2: Веб-сервер для карты
python3 serve_map.py

# Открыть карту в браузере
firefox http://localhost:8000/map.html

🪟 Windows PowerShell (2 окна)

# Окно 1: Основной скрипт
python importercom.py `
  --sensor-port COM4 `
  --gps-port COM5 `
  --num-sensors 4 `
  --output field_data.jsonl `
  --forward-offset 1.0 `
  --spacing 0.3

# Окно 2: Веб-сервер
python serve_map.py

# Открыть карту в браузере
Start-Process "http://localhost:8000/map.html"

🔧 Описание флагов

Флаг	По умолчанию	Описание
`--sensor-port`	`/dev/ttyUSB0`	Порт сенсорной косы (200 Гц, бинарный протокол)
`--gps-port`	`/dev/ttyACM0`	Порт GPS+компас (10 Гц, NMEA-0183)
`--sensor-baud`	`115200`	Скорость порта косы
`--gps-baud`	`9600`	Скорость порта GPS
`--num-sensors`	`4`	Количество датчиков в косе (1–254)
`--forward-offset`	`1.0`	Вынос косы вперёд от GPS (метры)
`--spacing`	`0.3`	Шаг между датчиками поперёк курса (метры)
`--declination-override`	`None`	Принудительное склонение (переопределяет WMM)
`--max-sensor-age`	`100.0`	Максимальный возраст данных датчика (мс)
`--output`, `-o`	`None`	Путь к выходному JSONL-файлу

📊 Выходные данные

1. Консольный вывод

✅ #00001 UTC=1777634537.138 | 📍 54.74174,20.50155 | 🧭 235.8° | Decl: 12.5° | датчиков: 4 | амплитуда (нТ): 48521.3 | 48765.1 | 48698.7 | 48712.4 | градиент (нТ/м): -124.5 | -118.2 | -121.8 | -119.7

2. JSON-запись (field_data.jsonl)

Каждая строка — валидный пакет в формате JSON Lines:

{
  "timestamp_utc": 1777634537.138,
  "timestamp_iso": "2026-04-29T10:22:17.138000+00:00",
  "sync": { "system_latency_ms": 14.2 },
  "gps": {
    "latitude": 54.7417403,
    "longitude": 20.5015490,
    "azimuth_magnetic": 223.34,
    "azimuth_true": 235.84,
    "declination_deg": 12.5,
    "course_true": 235.84,
    "valid": true
  },
  "geometry_params": {
    "1": {"dx": 1.0, "dy": -0.45},
    "2": {"dx": 1.0, "dy": -0.15},
    "3": {"dx": 1.0, "dy": 0.15},
    "4": {"dx": 1.0, "dy": 0.45}
  },
  "sensors": [
    {
      "id": 1,
      "offset_m": {"dx": 1.0, "dy": -0.45},
      "latitude": 54.741731,
      "longitude": 20.501543,
      "distance_m": 1.097,
      "bearing_from_gps": 211.61,
      "amplitude_nt": 48521.3,
      "gradient_nt": -124.5,
      "timestamp_sys": 1777634537.133
    },
    { "id": 2, ... },
    { "id": 3, ... },
    { "id": 4, ... }
  ],
  "valid": true
}

📋 Таблица ключей JSON

Ключ	Тип	Описание
`timestamp_utc`	`float`	Спутниковое время (Unix Epoch, UTC) из NMEA
`gps.latitude`	`float`	Широта антенны (десятичные градусы)
`gps.azimuth_true`	`float`	Истинный азимут рейки (градусы, 0°=север)
`gps.declination_deg`	`float`	Магнитное склонение (WMM, офлайн)
`geometry_params`	`dict`	Матрица смещений для каждого датчика (входные параметры)
`sensors[].latitude`	`float`	Рассчитанная широта датчика (геодезия)
`sensors[].bearing_from_gps`	`float`	Пеленг от антенны на датчик (истинный)
`sensors[].amplitude_nt`	`float`	Амплитуда магнитного поля, нТл
`sensors[].gradient_nt`	`float`	Градиент магнитного поля, нТл/м
`valid`	`bool`	`true` если все данные получены и корректны

🗺️ Работа с картой

Запустите serve_map.py (открывает http://localhost:8000)
Откройте http://localhost:8000/map.html в браузере
Наблюдайте:
- 🔴 Красный маркер — антенна GPS
- 🔵 Синие маркеры — датчики косы (количество соответствует --num-sensors)
- 🟠 Пунктирная линия — ось косы (должна быть ⟂ курсу)
- 🟢 Зелёная стрелка — направление движения
- 🟣 Фиолетовый след — трек последних 100 позиций

🔍 Масштабирование

Колесо мыши — зум
Два пальца на тачпаде — панорамирование
Кнопки +/– — зум
Рекомендуемый масштаб: 1:500 – 1:2000 (видно каждый метр)

🔘 Как работает кнопка «Пауза/Старт»

Режим	Поведение карты
▶️ Старт (по умолчанию)	Карта автоматически центрируется на новых координатах, зум подбирается под все датчики. Данные обновляются.
⏸️ Пауза	Автоцентрирование отключено. Вы можете масштабировать и панорамировать вручную. Данные продолжают обновляться (маркеры двигаются), но карта не «прыгает».

💡 Подсказки:

Кнопка меняет цвет: 🔵 синий = активен, 🟢 зелёный = пауза
Статус внизу панели показывает текущий режим
Чтобы вернуться к авто-слежению — нажмите кнопку ещё раз
При клике на маркер датчика отображается всплывающая подсказка с координатами и показаниями

🚀 Быстрый старт (напоминание)

# Терминал 1: Сбор данных (4 датчика)
python3 importercom.py --sensor-port /dev/ttyUSB0 --gps-port /dev/ttyACM0 --num-sensors 4 --output field_data.jsonl

# Терминал 2: Веб-сервер
python3 serve_map.py

# Браузер: Откройте ТОЧНЫЙ адрес
# → http://localhost:8000/map.html

⚠️ Если карта не обновляется

Проверьте, что importercom.py пишет в field_data.jsonl
Убедитесь, что serve_map.py запущен и не выдал ошибку
Откройте Консоль разработчика (F12) → вкладка Network → проверьте статус field_data.jsonl (должен быть 200)
Убедитесь, что браузер открывает http://, а не file:// (CORS блокирует локальные файлы)

🛠️ Диагностика и частые проблемы

Симптом	Возможная причина	Решение
`Permission denied: /dev/ttyUSB0`	Нет прав на порт	`sudo usermod -aG dialout $USER` + перезайти
`WMM.COF not found`	Отсутствует файл модели	Скачать WMM.COF и положить в папку со скриптом
`parsed: 0, errors: >1000`	Рассинхрон бинарного потока	Проверить, что устройство шлёт ровно 23-байтные кадры
Карта показывает `Ошибка загрузки`	Браузер блокирует `file://`	Запускать только через `serve_map.py` (http://)
Датчики на карте выстроены не в линию	Инвертирован знак `dy` или порядок датчиков	Проверить подключение: 1→2→3→4 слева-направо
`azimuth_true` «скачет» на месте	Шум компаса без движения	Нормально; при движении усреднится. Увеличить `--max-sensor-age`
Систематическое смещение `azimuth_true - course_true ≈ 90°`	Компас повёрнут на 90°	Повернуть модуль физически
Не все датчики отображаются на карте	Не совпадает `num-sensors` с реальным количеством	Указать правильное `--num-sensors`
Хитмап «размазан» поперёк трека	Используется `course_true` вместо `azimuth_true`	Строить хитмап по `sensors[].latitude/longitude` напрямую

📁 Структура проекта

SnifferCOM/
├── importercom.py                 # Основной скрипт (универсальный, N датчиков)
├── serve_map.py                   # HTTP-сервер для карты (CORS + JSONL)
├── map.html                       # Веб-карта (CartoDB, автообновление)
├── requirements.txt               # Зависимости
├── WMM.COF                        # Файл модели магнитного поля
├── README.md                      # Этот файл
└── field_data.jsonl               # Выходной файл (создаётся при запуске)

🔄 Интеграция с Redis (опционально)

Для отправки данных в веб-проект mygis:

Добавьте в requirements.txt: redis>=4.5.0

В importercom.py измените OutputHandler.write():

import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)
r.lpush('sensor:stream', json.dumps(record))

Запустите локальный Redis: redis-server

📝 Отличия v5 от v4

Характеристика	v4 (dual_sniffer_v4_verified.py)	v5 (importercom.py)
Количество датчиков	Фиксированное (4)	Произвольное (1–254)
Геометрия	Жёстко задана	Динамическая, через `--num-sensors`
Проверка свежести данных	Нет (берутся любые)	Есть (`--max-sensor-age`)
Обработка буфера	Может терять кадры	Улучшенная, с корректным поиском
Имена потоков	SENSORS(100Hz)	SENSORS (динамическое)

Рекомендация: Используйте importercom.py для новых проектов. Старая версия dual_sniffer_v4_verified.py оставлена для обратной совместимости.

📌 Примечание для заказчика:
Все расчёты выполняются локально, без отправки данных в облако. Система готова к работе в полевых условиях без доступа к интернету. Точность геодезической привязки (~15 нм) на 9 порядков превышает погрешность бытового GPS (±2–5 м), поэтому фактическая точность ограничена качеством приёма спутников, а не алгоритмами.

Версия: 5.0.0 Дата: 2026 Автор: Фещук Константин

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 16 Commits
favicons		favicons
.gitignore		.gitignore
README-WMM-COEFS.txt		README-WMM-COEFS.txt
README.md		README.md
README_DUAL.md		README_DUAL.md
README_GPS.md		README_GPS.md
README_SNIFFER.md		README_SNIFFER.md
README_v4.md		README_v4.md
WMM.COF		WMM.COF
dual_sniffer.py		dual_sniffer.py
dual_sniffer_v4_verified.py		dual_sniffer_v4_verified.py
favicon.ico		favicon.ico
importercom.py		importercom.py
map.html		map.html
map_interface.png		map_interface.png
map_v4.html		map_v4.html
requirements.txt		requirements.txt
serve_map.py		serve_map.py
serve_map_v4.py		serve_map_v4.py
sniffer.py		sniffer.py
validate_sniffer.py		validate_sniffer.py
validate_sniffer_nmea.py		validate_sniffer_nmea.py

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation