Python
Java
PHP
IOS
Android
Nodejs
JavaScript
Html5
Windows
Ubuntu
Linux
知乎上有一个专栏就是讲《数值最优化》这本书的,可以看看
2023-05-16
知乎上有一个专栏就是讲《数值最优化》这本书的,可以看看
https://zhuanlan.zhihu.com/p/53882647
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
知乎上有一个专栏就是讲《数值最优化》这本书的,可以看看 的相关文章
这三本PCB我觉得可以看看,常用电源电路,常用驱动电路,常用控制电路,常用控制电路里面甚至有飞控
这三本PCB我觉得可以看看 xff0c 常用电源电路 xff0c 常用驱动电路 xff0c 常用控制电路 xff0c 常用控制电路里面甚至有飞控板电路
关于ESP8266开发环境的那些事儿(作者自己画的wifi转串口模块PCB)
转载自 xff1a https mp weixin qq com s Se0 lMHXVj9oGXkakhQm9A 关于ESP8266开发环境的那些事儿 原创 锡城筱凯 古月居 2020 08 18 今天给大家普及一下ESP8266的开发环
关于GPS实际精度比较低,而且频率低,但是无人机GPS定点却定得和钉子一样
这篇博文和下面这篇博文一起看 xff0c 都是分析GPS定点的 xff0c 只是我分开写了 https blog csdn net sinat 16643223 article details 119721862 像高翔说的GPS精度是10
相当于IMU ,GPS,气压计,光流 这些都是作为观测器,起修正作用,可以建立观测方程。
相当于IMU GPS xff0c 气压计这些都是作为观测器 xff0c 起修正作用 xff0c 可以建立观测方程 视觉里程计好像也是的 视觉里程计的频率也是低于IMU的 xff0c 所以我有个疑问来了 xff0c 视觉里程计和IMU的融合是
一些分析PX4代码的博主
其实发现挺多的 xff0c 为了方便找寻变集中列起来 https blog csdn net qq 34994476 article details 114461952 utm medium 61 distribute pc relevan
很多问题最后都可以建模成一个最优化问题,可以看看 数值最优化 这本书
很多问题最后都可以建模成一个最优化问题 xff0c 可以看看 数值最优化 这本书 是高翔告诉了我有数值最优化这本书 https blog csdn net sinat 16643223 article details 119631878
马尔科夫性 和 高斯 应该是卡尔曼滤波两个基本假设,基于这两个基本假设才可以推出卡尔曼滤波
马尔科夫性 和 高斯 应该是卡尔曼滤波两个基本假设 xff0c 基于这两个基本假设才可以推出卡尔曼滤波 马尔科夫性指这一时刻的值只和上一时刻相关 xff0c 和前面的都没有关系 xff08 这个我感觉不符合基本逻辑 xff09 高斯指噪声服
任何的卡尔曼滤波器的研究都要紧紧围绕状态与方差的传播特性。 让我想起MSCKF是误差状态的EKF模型。
任何的卡尔曼滤波器的研究都要紧紧围绕状态与方差的传播特性 让我想起MSCKF是误差状态的EKF模型 传播特性应该就是指预测方差或者递推方程 xff1f https blog csdn net sinat 16643223 article d
《常用控制电路设计及应用》里的飞控板PCB设计及代码
常用控制电路设计及应用 第二版 里的飞控板PCB设计及代码 我们是可以先做个能让电机转起来的飞控嘛 xff0c 都不求说先飞得怎么样 一步步来
IMU与GPS传感器ESKF融合定位(转载)
转载自 xff1a https blog csdn net qq 36170626 article details 108498533 IMU与GPS传感器ESKF融合定位 纷繁中淡定 2020 09 09 18 29 38 1800 收藏
VTK 学习----3D基础知识-坐标系
2 1坐标系 2 1 1 2D笛卡尔坐标系 在指定一个物体的位置和大小之前 xff0c 需要一个参考帧对它进行测量和定位 当我们在一个简单的平面计算机屏幕上绘制点和线时 xff0c 我们根据行和列指定一个位置 例如 xff0c 标准的VGA
simpread-PCB 基本布线规范与设计原则
转载自 xff1a https uinika gitee io Electronics PCB xff0c 版权归原作者所有 xff0c 写的很好 xff0c 担心这篇文章消失了 优秀的 PCB 设计者同时也是出色的艺术家 xff0c 但是
星逻智能 二维码降落用的二维码布局和普罗米修斯的差不多。
星逻智能 二维码降落用的二维码布局和普罗米修斯的差不多 星逻智能MobileHive Mk3网联无人机移动航母 星逻智能科技 无人机机库 无人机机巢 依托5G 43 xff0c 星逻携手中国移动助力打造智慧交通管理 普罗米修斯二维码降落板
查看uORB消息
在调试检查某个具体传感器或者其驱动时 xff0c 这个很重要 虽然uorb top可以获得消息频率 xff0c 但是我还需要获得具体uorb消息的值 http docs px4 io master zh middleware uorb ht
工作空间的src下添加功能包不需要改工作空间src下的cmakelists。还可以改功能包文件夹的名称,也不需要改动什么其他的东西,直接编译即可。
工作空间的src下添加功能包不需要改工作空间src下的cmakelists 还可以改功能包文件夹的名称 xff0c 也不需要改动什么其他的东西 xff0c 直接编译即可
GPS这种精度我感觉和T265融合没什么问题啊,而且T265位置频率比GPS高,那么,我们T265作为状态 GPS作为观测,我觉得是可以的,就用卡尔曼,是可以的。因为GPS本身比较可靠了,所以不用怕,
GPS这种精度我感觉和T265融合没什么问题啊 xff0c 而且T265位置频率比GPS高 xff0c 那么 xff0c 我们T265作为状态 GPS作为观测 xff0c 我觉得是可以的 xff0c 就用卡尔曼 xff0c 是可以的 因为G
GPS经纬度转为本地系坐标
GPS经纬度转为本地系坐标 xff0c 我觉得这方面的代码应该不光PX里面有 xff0c 普通的国内开源飞控也应该有啊 xff0c 他们的代码也可以参考参考 https blog csdn net weixin 41869763 artic
多传感器融合,组合导航,SLAM很多人是放一起说的或者要求的,因为它们本质技术是通的
多传感器融合 xff0c 组合导航 xff0c SLAM很多人是放一起说的或者要求的 xff0c 因为它们本质技术是通的 像都有滤波或优化两种方法 以前做组合导航的人 xff0c 现在做SLAM应该也能很快上手 https heyijia
联邦卡尔曼滤波
https blog csdn net weixin 44020802 article details 108968937
PX4使用手册-自主避障-ObstacleAvoidance
P200的VFH避障是航点避障么 xff1f 转载自 xff1a https www rdplat com news 25444 html PX4使用手册 自主避障 ObstacleAvoidance 2018 12 07 内容详细 xff
随机推荐
PX4飞控导出GPS数据拟合飞行轨迹(转载)
转载自 xff1a https blog csdn net weixin 41106948 article details 104273453 PX4飞控导出GPS数据拟合飞行轨迹 置顶 jones5 2020 02 12 13 40 11
PX4本地位置估计的代码
这也不是你一直想知道的么 xff0c 今天正好无意搜到这部分代码 xff0c 发现是有专门一个模块做这个事情的 xff0c 可以研究一下 真正把代码看清楚 xff0c 很多问题自然就清楚了 为什么本地位置会飘等等 xff0c 到底有没有融合
联通专线收费标准
转自 xff1a http info 10010 com database roaming page html 互联网专线接入资费标准 xff08 一 xff09 开户费 收费项目 收费标准 开户费 100元 xff08 二 xff09 网
PX4的整体程序架构是比较清晰的,每一个moudle就是一个类。每一个driver就是一个类。
PX4的整体程序架构是比较清晰的 xff0c 每一个moudle就是一个类 每一个driver就是一个类 以后写代码也需要有这样的思想
发现一个总结vins在各种相机(T265,D435i,ZEDmini等等)应用上的这个代码仓库
发现一个总结vins在各种相机 xff08 T265 D435i ZEDmini等等 xff09 应用上的这个代码仓库 最开始是看到他starred了 https github com engcang vins application
看到怒飞垂云的 一节课讲明白所有串口协议-Mavlink/ubx/诺瓦泰/NMEA/自定义协议/变帧长/定帧长 也是很有感触
看到怒飞垂云的 一节课讲明白所有串口协议 Mavlink ubx 诺瓦泰 NMEA 自定义协议 变帧长 定帧长 也是很有感触 http www nufeichuiyun com page id 61 121 这里面我接触的有mavlink
VINS-FUSION 前端后端代码全详解(转载)
转载自古月居 xff1a https mp weixin qq com s hoPDnZhT7ltkKib6mqSTcA VINS FUSION 前端后端代码全详解 原创 lovely yoshino 古月居 今天 我首先参照网络上的文档整
【泡泡图灵智库】基于优化的视觉惯性SLAM与GNSS紧耦合
转载自 xff1a https mp weixin qq com s jlkXvygaTsql1nk76HD94g 泡泡图灵智库 基于优化的视觉惯性SLAM与GNSS紧耦合 原创 泡泡机器人 泡泡机器人SLAM 今天 泡泡图灵智库 xff0
我现在感觉他们通过轨迹展现出的GPS或者GPS融合的精度本质上和我追求定点时的精度可能是一样的,就像借助于轨迹跟踪来检验一个控制器。
我现在感觉他们通过轨迹展现出的GPS或者GPS融合的精度本质上和我追求定点时的精度可能是一样的 xff0c 就像借助于轨迹跟踪来检验一个控制器 可能这样更为直观 一个是在一个点采样多次 xff0c 一个是在不同点采样多次 都会计算出其方差
现在在GitHub上创建的新的代码仓库都会被默认命名为main,替代原来的master
现在在GitHub上创建的新的代码仓库都会被默认命名为main xff0c 替代原来的master https baijiahao baidu com s id 61 1679536710106578348 amp wfr 61 spide
技术分享 | 带你具体部署VINS_FUSION_GPU版本(转载自阿木)
转载自 xff1a https mp weixin qq com s FaE05W2vAvHCZc7R39M7Pw 技术分享 带你具体部署VINS FUSION GPU版本 原创 阿木实验室 阿木实验室 今天 前期准备工作已经完成 xff0
XTDrone公开课 2021.8.20
还是感受到仿真的意义 xff0c 当然我更喜欢真正实物实现 当然最感受深或者震撼的一点是肖昆打无人机比赛 xff0c 是现在仿真上搭建一个环境一样的 xff0c 完整跑完直接搬到真机上 xff0c 而且拿了第一名 那感觉打工训赛不一样的道理
NUC安装Ubuntu18.04
可以先参考这个教程 xff0c 而且学会了怎么在NUC已经给你装了windows下装Ubuntu而且不要windows https blog csdn net qq 44847636 article details 114602420
【阅读笔记】Towards Personalized Federated Learning个性化联邦综述
文章目录 前言1 背景1 1 机器学习 联邦学习1 2 促进个性化联邦学习的动机 2 个性化联邦学习的策略2 1 全局模型个性化2 1 1 基于数据的方法2 1 1 1 数据增强 Data Augmentation2 1 1 2 挑选客户端
在Intel nuc上配置D435i、运行VINS-Mono及问题记录(转载)
转载自 xff1a https blog csdn net AnChenliang 1002 article details 108737351 在Intel nuc上配置D435i 运行VINS Mono及问题记录 标签 xff1a In
vins-fusion似乎本身就是一种多传感器融合框架
今天细读这个标题才发现 xff0c 就是说一个基于优化的多传感器状态估计器 https github com HKUST Aerial Robotics VINS Fusion https www sohu com a 321427470
目前大体可以确认的是,如果说不做目标检测(深度学习训练?或者YOLO这种)和三维激光雷达(点云数据特别多。没有独显GPU可能会卡),可以不用独显,可以用集显,也就是可以不用NX或者TX2,用普通x86
目前大体可以确认的是 xff0c 如果说不做目标检测 xff08 深度学习训练 xff1f 或者YOLO加速 xff1f 这种 xff09 和三维激光雷达 xff08 点云数据特别多 没有独显GPU可能会卡 xff09 xff0c 可以不用
GPS串口驱动的调试(NEMA协议的直接用nmea_navsat_driver功能包即可)
GPS串口的调试 这是用串口助手接收到的信息 xff0c 这还是在室内的 我这个GPS模块是NEMA协议的那么用这个功能包应该是可以的 xff0c 所以就没必要单独找什么GPS的串口驱动了 我去Github搜了下搜不到法系这是个功能包 xf
关于图优化
最基本的图优化就是用图模型来表达一个非线性最小二乘的优化问题 视觉SLAM十四讲 P142 G2O的全称是 Gerneral Graphic Optimization 名词就是说通用的图优化库 P141 可以用G2O进行曲线拟合 位姿图的优
知乎上有一个专栏就是讲《数值最优化》这本书的,可以看看
知乎上有一个专栏就是讲 数值最优化 这本书的 xff0c 可以看看 https zhuanlan zhihu com p 53882647
热门标签
upshot
awsdms
rcar
praat
grapesjs
purity
errorprone
coderunner
payola
cqlinq
simctl
hadoop272
javabatch
mumin