无论是平衡车还是无人机 核心都是要状态估计，都有卡尔曼滤波，多传感器融合。准确的位资估计是控制的前提。

vins fusion里面应该专门有个yaml文件选择摄像头图像和IMU消息的来源的 xff0c 所以具体用什么摄像头变动应该不大才是 所以与其在这纠结用什么摄像头 xff0c 不如去好好啃啃vins的代码 xff0c 原理 双目图像 43

thinkphp5 使用PHPExcel扩展导出数据时提示 39 break 39 not in the 39 loop 39 or 39 switch 39 context 在PHP7以下版本可以正常导出并打开正常显示要导出的数据 在PH

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转载自 xff1a https new qq com rain a 20201012a0hd5200 几种常见的车辆路径规划算法 2020 10 12 21 55 大鱼的小屋 企鹅号 分享 评论 0 根据车辆导航系统的研究历程 车辆路径规划

车辆路径规划的基本方法 xff0c 早期的研究主要以精确式方法为主 xff0c 中期的研究主要以启发式算法为主 xff0c 目前的研究主要以智能式算法为主 A 就是启发式算法

我发现这些算法都是求解最优化问题的 翁weiwei当初也说过智能优化算法 似乎深度学习里面训练的过程就用到了智能优化算法 xff1f 加快收敛速度 xff1f 路径规划本质也是一个最优化问题 xff0c 所以用智能优化算法 xff1f 最优

你真正对vins的算法公式非常熟悉之后 xff0c 自然应该能基于算法公式层面做出改进 所以我觉得真正论文的点子不是强行找出来的 xff0c 是你真正对一个东西非常熟悉之后自然冒出来的 xff0c 自然觉得有些地方不足想改进的 而且要大量地

上面公式里面的负号是伽马函数 xff0c 统计计算里面有学的

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matlab算矩阵比较方便 用python也可以 matlab的help里包含了所有的函数 xff0c 所有的用法 xff0c 所有的例子 xff0c 这才是真正的宝典 xff0c 什么教材什么参考哦都没有help好用 matlab不需要你

arm poky linux gnueabi ld unrecognized option 39 Wl O1 39 解决办法 将arm poky linux gnueabi ld改为arm poky linux gnueabi gcc 再重

我matlab第一次运行m文件就遇到了这样的问题 https blog csdn net xiao mingzz article details 105393516 https blog csdn net sinat 41746684 ar

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卡尔曼滤波有若干种推导方式 下面拍自 视觉SLAM十四讲 2021 9 15 高翔前几天直播讲课也说到了 https blog csdn net sinat 16643223 article details 119631878

SLAM叫定位与建图的原因 xff0c 现在知道定位是前端 xff0c 建图是后端优化 xff0c 是两个独立的线程 下面拍自 视觉SLAM十四讲

图优化 xff0c 因子图就是贝叶斯图 因子图也是这个B站博主推荐的 xff0c 说用因子图课题把整个SLAM问题表示得非常清楚 https blog csdn net sinat 16643223 article details 1144

似乎路径规划都跟最优化算法有关 xff1f 难道是因为路径规划是个最优化问题 xff1f 所以那些写着研究方向是路径规划的其实是在研究最优化算法 xff1f

我现在发现优化在深度学习 xff0c 路径规划 xff0c SLAM xff08 后端优化 xff0c 图优化 xff09 里面都有用到 xff01 xff01 xff01 有必要系统总结一下了 https baike baidu com