ekf算法讲解第14页

ACM总结

（杭电1558求线段相交+并查集求集合内个数）最小生成树1、模板prim+kruskal2、算法讲解算法导论prim+kruskal3、题目有n个村庄，村庄间已经有若干条路，要继续为村庄建路，使得所有的村庄都能连通

Albert_Bolt·2020-08-03 12:51

PID原理的详细分析及调节过程

本文系转载汇总，仅供学习参考实用，转载链接见结尾正文开始：这篇文章分为三个部分：PID原理普及常用四轴的两种PID算法讲解(单环PID、串级PID)如何做到垂直起飞、四轴飞行时为何会飘、如何做到脱控？

J.Q.Wang2011·2020-08-03 10:22

SAMF目标跟踪算法

KCF算法讲解的资源很多，这里不仔细介绍，主要讲解下几种典型的改进算法，SAMF算法是最早出现的一种改进算法。

老妖玩菜刀·2020-08-03 07:31

希尔排序算法讲解

希尔排序是插入排序的一种，不过更加高效，也成为缩小增量排序，直接上例子原始数组[1,0,2,10,9,70,5,6,3]我们先选择增量length/2，如上9/2=4，分为4组，分别是【1,9】，【0,70】，【2,5】，【10，6】加上剩下的一组【3】然后给每个数组进行排序，得到[1,0,2,6,9,70,5,10,3]然后再选择增量length/2/2，如上9/2/2=2，分为2组，分别是【1

你所有承诺·2020-08-03 04:05

串的模式匹配之KMP算法

注：看多了各种解说会发现，有些算法讲解和代码实现有出入，主要是因为针对的字符串存储方式不一样，要先明确串的值从0还是1单元开始存放。

foolish_boy2·2020-08-01 09:11

C++——归并排序，从固定数据类型到函数模板以及使用函数对象自定义递增/递减

1.归并排序几个高级排序算法之一，具体原理可以参考这个视频：归并排序算法讲解。

jay_zzs·2020-07-30 15:59

基于EKF（拓展卡尔曼滤波器）的机器人定位（MATLAB编程）

1EKF原理EKF是在KF的基础上，增加了对线性要求的拓展，即可以采用非线性函数表示运动方程和观测方程。EKF的基本思想如下：2程序结果Odometry表示里程计模型。

wxxj_yz000·2020-07-30 13:56

【算法】高精度算法讲解

1.概念高精度运算,是指参与运算的数(加数,减数,因子……）范围大大超出了标准数据类型（整型，实型）能表示的范围的运算。例如，求两个200位的数的和。这时，就要用到高精度算法了高精度使用数组来存储整数，模拟手算进行四则运算2.高精度运算涉及到的问题（1）数据的输入（2）数据的存储（3）数据的运算：进位和借位（4）结果的输出：小数点的位置和处于多余的03.高精度加法#include#include#

王骕·2020-07-30 01:52

KF／EKF卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波

卡尔曼滤波的定义：一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。1.1线性系统状态方程首先我们来看什么是线性系统状态方程，这个名词包含线性系统、状态这两个特征。线性系统状态空间描述（内部描述）：基于系统内部结构，是对系统的一种完整的描述。状态方程描述系统状态变量间或状态变量与系统输入变量

qq_1242789062·2020-07-29 23:13

由浅入深的扩展卡尔曼滤波器教程

TheExtendedKalmanFilter:AnInteractiveTurorialforNon-Experts.原文本文惯例及说明：译文中的Demo请至原文处运行最好具有高等数学和线性代数基础本文基本原理和飞控中的EKF

LHRui_Daniel·2020-07-29 13:16

SLAM后端--滤波方法和非线性优化方法

SLAM的后端一般分为两种处理方法，一种是以扩展卡尔曼滤波（EKF）为代表的滤波方法，一种是以图优化为代表的非线性优化方法。不过，目前SLAM研究的主流热点几乎都是基于图优化的。

追求卓越583·2020-07-29 03:08

ros发布gps定位信息

1.可行的主题RobotPoseEKF节点订阅下面的主题：/odom2D消息/imu_data3D消息/vo3D消息要在自己的传感器中使用EKF，应该将传感器数据发布在这三个主题中，传感器应该发布机器人本体坐标系相对世界坐标系的关系

Zack_Liu·2020-07-29 02:11

State Estimation and Localization for Self-Driving Cars 第二周作业 EKF练习

1.运动和测量模型1.1汽车运动模型xk=xk−1+T[cos⁡θk−10sin⁡θk−1001]([vkωk]+wk),wk=N(0,Q)\mathbf{x}_{k}=\mathbf{x}_{k-1}+T\left[\begin{array}{cc}\cos\theta_{k-1}&0\\\sin\theta_{k-1}&0\\0&1\end{array}\right]\left(\left[\

恋日·2020-07-29 01:52

视觉SLAM十四讲读书编程笔记 Chapter10 后端1

非线性系统和EKFEKF的讨论BA与图优化投影模型与代价函数BA的求解稀疏性和边缘化鲁棒核函数实践：g2o实践：Ceres概述概率估计的概率解释线性系统和KF经典线性卡尔曼滤波的概率推导：非线性系统和EKF

Leo-Ma·2020-07-28 23:51

递归算法讲解

原作者：书呆子Rico《递归的内涵与经典应用》http://my.csdn.net/justloveyou_摘要：大师L.PeterDeutsch说过：ToIterateisHuman,toRecurse,Divine.中文译为：人理解迭代，神理解递归。毋庸置疑地，递归确实是一个奇妙的思维方式。对一些简单的递归问题，我们总是惊叹于递归描述问题的能力和编写代码的简洁，但要想真正领悟递归的精髓、灵活地

Marx_W·2020-07-28 11:56

VIO

针对每个约束，确定三个要素：误差项、优化变量、协方差3.计算雅可比矩阵，调用GN、LM等，求解BA高斯牛顿法假设e(x+x)是n*1维，那么就是n*n维，得到的结果就是1*1假设优化变量x的维度是m*1EKF

SHU_·2020-07-28 08:16

Pytorch深度学习实战教程：UNet语义分割网络

该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解本文的开发环境如下：开发环境：Windows开发语言：Python3.7.4框架版本：Pytorch1.3.0CUDA：10.2cuDNN：7.6.0

AI蜗牛车·2020-07-28 06:49

SLAM笔记五——EKF-SLAM

上一节主要讲解了EKF的基本原理，这一次主要关注如何将EKF算法应用在SLAM上。EKF-SLAM现在的问题就是解决下面这个概率分布的估计问题：阴影部分为未知这里我们需要确定均值和方差到底是什么？

Mr丶Caleb·2020-07-28 06:01

视觉slam14讲——第10讲后端1

手动记录主要是为了深入理解涉及到的主要内容如下理解后端的概念理解以EKF为代表的滤波器后端工作原理理解非线性优化的后端，明白稀疏性是如何利用的使用g2o和Ceres实际操作后端优化前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图

leeayu·2020-07-28 05:39

卡尔曼滤波器学习笔记（下）

扩展卡尔曼滤波器的原理及应用经典的卡尔曼滤波只适用于线性且满足高斯分布的系统，但实际工程中并不是这么简单，比如飞行器在水平运动时有可能伴随着自身的自旋，此时的系统并不是线性的，这时就需要应用扩展卡尔曼滤波（EKF

一花一界·2020-07-27 21:35

【matlab】人工智能的仿生优化算法之萤火虫算法讲解（Firefly Algorithm）

算法PPT另附目录一、天然萤火虫的行为二、算法原则1、无性别2、最优解3、吸引力法则4、距离反比三、伪代码四、萤火虫算法详解1、算法公式2、算法代码参考文献一、天然萤火虫的行为天然萤火虫在寻找猎物、吸引配偶和保护领地时表现出惊人的闪光行为。萤火虫的吸引力取决于它的光照强度，对于任何一对萤火虫来说，较亮的萤火虫会吸引另一只萤火虫。所以，亮度较低的个体移向较亮的个体，同时光的亮度随着距离的增加而降低。

RouTineD·2020-07-27 14:50

VIO算法总结（二）

对于非线性和噪声非高斯的系统如slam，需要线性近似，即EKF。这是有线性误差的，对于非线性优化其实也有线性误差的。因此我认为滤波和非线性优化两种方法，如果在约束条

金木炎·2020-07-27 12:19

数据结构十大排序算法讲解：算法原理和LeetCode代码实现（C++，java）

说明：下述内容除了少许图片选取自他人网站，其余均为本人独创。0、排序算法导论排序的概念数据结构中的一个重点概念就是内部排序，内部排序是指待排序列完全存放在内存中所进行的排序过程，适合不太大的元素序列。其功能是对一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个相知有序（递增，递减）的序列。排序的分类插入类排序：直接插入排序、希尔排序。交换类排序：冒泡排序、快速排序。选择排序：简单选择排序、堆排

bwqiang·2020-07-22 23:02

图像识别(2)——《OpenCV3编程入门》毛星云编著

SomebodyLuo·2020-07-16 02:39

遗传算法讲解与探讨

注：遗传算法属于标准的随机算法，绝大多数随机算法比如退火算法、蚁群算法都有可以归结为遗传算法的一种特殊形式。本文是从通用的思想方式去讲解及探讨，更着重于如何理解完善该算法，而对算法具体实现方式，请参考相关文档。绝大多数问题我们都可把其归结为状态空间的搜寻及选择的问题，通常我们的做法是逐一遍历所有的状态空间，进行比较选择得到最优值。比对一个找最大值的问题，下面就是其代码for(inti=0;iMax

瓶盒·2020-07-15 21:29

堆排序(heap sort)算法讲解与实现

堆排序(heapsort)算法讲解开始时，堆不可能是这个样子，因为，将数组转化为树，是有规则的，必须把左边填满才能再填右边。

陈龙|JUST DO IT.·2020-07-15 16:26

图像识别——《OpenCV3编程入门》毛星云编著

算法讲解类的书籍，网友推荐了基本经典的，《数字

xiaopihaierletian·2020-07-15 16:07

sklearn实例 - K近邻算法讲解与实战分析

简介K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。如下图所示，有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的圆所标示的数据则是待分类的数据。也就是说，现在

张大千09·2020-07-15 08:23

通俗易懂--线性回归算法讲解(算法+案例)

标题1.线性回归(LinearRegression)1.1什么是线性回归1.2线性回归要解决什么问题1.3线性回归的一般模型1.4如何使用模型1.5模型计算1.6过拟合与欠拟合(underfittingandoverfitting)解决方法1.7Python实现代码1.线性回归(LinearRegression)GitHub地址(代码加数据)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非

mantchs·2020-07-15 06:07

卡尔曼滤波总结——KF、EFK、UKF

1.用途现实是我们的处理和测量模型都是非线性的，结果就是一个不规则分布，KF能够使用的前提就是所处理的状态是满足高斯分布的，为了解决这个问题，EKF是寻找一个线性函数来近似这个非线性函数，而UKF就是去找一个与真实分布近似的高斯分布

weixin_33859844·2020-07-15 04:21

基于EKF的IMU姿态结算

代码实现部分分为三个部分，基于ADouble-StageKalmanFilterforOrientationTrackingWithanIntegratedProcessorin9-DIMU中论文的实现，基于EKF-IMU

Rain-XIA·2020-07-15 01:00

Logistic回归算法讲解

回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。Logistic回归进行分类是根据现有数据对分类边界线建立回归公式（找最佳拟合），以此进行分类。这里的回归表示要找到最佳拟合参数集，多元函数的参数集合，非线性回归。Logistic回归训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。不同于之前的分类算法为寻找最优只是调整参数大小，这里

weedly003·2020-07-15 01:13

算法讲解：二分图匹配【图论】

二分图匹配，自然要先从定义入手，那么二分图是什么呢？二分图：二分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(iinA,jinB)，则称图G为一个二分图。简单的说，一个图被分成了两部分，相同的部分没有边，那这个图就是二分图，二分图是特殊的图。匹配：给定

Andres_Lionel·2020-07-14 20:20

网络流——最大流EK算法讲解

网络流——最大流EK算法讲解好了，这是第二篇博客了，如第一篇所述，来讲一讲刚刚理解的网络流。因为本人只会EK算法，所以先讲这个算法。（我会去补知识点的!!!）一定翻到最后，中间不看都可以！！！

jay_zai·2020-07-14 12:22

傅里叶变换进行缺陷检测detect_indent_fft.hdev(源代码与详细解析)

文章目录简介程序解析处理结果预览算法讲解简介detect_indent_fft.hdev是halcon的示例程序，是傅里叶变换进行缺陷检测的一个例子，主要是傅里叶变换在复杂背景下的缺陷检测。

小邢同学·2020-07-14 08:00

K近邻算法讲解与python实现（附源码demo下载链接）

k近邻算法概述对应demo源码及数据：传送门K近邻（k-NearestNeighbor,简称kNN）算法，是一种应用很广泛的监督学习算法。它非常有效且易于掌握，其工作机制也很简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k个训练样本，然后基于这k个"邻居"的信息来进行预测。K近邻既可以用于分类又可以用于回归，在分类问题中：我们使用"投票法"，即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预

OraYang·2020-07-14 02:57

小白带你学--回溯算法

问题或建议，请公众号留言;文末有资料领取上一期算法回顾--贪婪法：https://mp.weixin.qq.com/s/978Tdplj3IaSG2dc-5F-aw算法导读本期算法讲解思路：白话算法->

小白CV·2020-07-14 01:41

始卡尔曼滤波算法（KF）、扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及无迹卡尔曼滤波算法（UKF）三者之间的区别？

原始卡尔曼滤波算法（KF）、扩展卡尔曼滤波算法（EKF）以及无迹卡尔曼滤波算法（UKF）三者之间的区别？

jacksong2021·2020-07-13 22:15

卡尔曼滤波以及Matlab实现_参考书籍_核心剖析_经验分享_EKF（1）

a往南向北·2020-07-13 19:01

相机IMU融合四部曲（二）：误差状态四元数详细解读

相机IMU融合四部曲（二）：误差状态四元数详细解读极品巧克力前言上一篇文章，《D-LG-EKF详细解读》中，讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想。

weixin_30794491·2020-07-13 17:14

相机IMU融合四部曲（一）：D-LG-EKF详细解读

相机IMU融合四部曲（一）：D-LG-EKF详细解读极品巧克力前言前两篇文章《GoogleCardbord的九轴融合算法》，《Madgwick算法详细解读》，讨论的都是在SO3上的传感器融合，即，输出的只是纯旋转的姿态

weixin_30364147·2020-07-13 16:12

快速排序算法讲解

看到名字，感觉很腻害，嗯，今天我们来讲解下这个比较腻害的算法思路如下：首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它前面，所有比它大的数都放到它后面，这个过程称为一趟快速排序。比如我们有一个数组{10,1,18,30,23,12,7,5,18,17}，我们现在要使用快速排序算法对其进行排序要比较，总先要找一个值才行撒，我们也不挑剔，我们要先找一个基准值，比

你所有承诺·2020-07-13 13:28

卡尔曼滤波(KF)与扩展卡尔曼滤波(EKF)的一种理解思路及相应推导（1）

前言：从上个世纪卡尔曼滤波理论被提出，卡尔曼滤波在控制论与信息论的连接上做出了卓越的贡献。为了得出准确的下一时刻状态真值，我们常常使用卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、粒子滤波等等方法，这些方法在姿态解算、轨迹规划等方面有着很多用途。卡尔曼滤波的本质是参数化的贝叶斯模型，通过对下一时刻系统的初步状态估计（即状态的先验估计）以及测量得出的反馈相结合，最终得到改时刻较为准确的的状态估计（即状

回忆不能已·2020-07-13 09:55

UKF无迹卡尔曼滤波

之前提到的EKF算法简单易操作，在工业中有广泛的应用。

一只奔跑的菜鸡·2020-07-13 06:58

EKF（扩展卡尔曼滤波）参数理解

EKF_VELNE_NOISE：速度在坐标轴NE方向上的噪声。通常是在0上下波动。设置方法：将飞机上电静置若干分钟（时间尽量长一点）记录飞行日志，由EKF3的IVN、IVE两个参数的均值确定。

飞啊飞Team·2020-07-13 03:18

MATLAB实现卡尔曼滤波器(KF、EKF)

卡尔曼滤波器卡尔曼滤波器是一个”optimalrecursivedataprocessingalgorithm”（最优化自回归数据处理算法）。先说一个例子：假设我们要研究的对象是一个房间的温度。1.根据经验，温度是恒定的，即上一分钟的温度等于现在这一分钟的温度，经验即预测，但这并不是完全可信的，即存在一定的误差。我们假设成高斯白噪声。2.另外在房间里放一个温度计，实时检测房间的温度，这是观测值。同

知行流浪·2020-07-12 23:22

相机IMU融合四部曲（三）:MSF详细解读与使用

相机IMU融合四部曲（三）:MSF详细解读与使用极品巧克力前言通过前两篇文章，《D-LG-EKF详细解读》和《误差状态四元数详细解读》，已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了。

weixin_30340617·2020-07-12 23:03

从1开始学Java数据结构与算法——八种排序算法讲解分析与代码实现

从1开始学Java数据结构与算法——八种排序算法讲解分析与代码实现算法的执行时间时间频度及其特点时间复杂度8种算法简介冒泡排序思路分析代码实现算法优化选择排序思路分析代码实现插入排序思路分析代码实现存在的问题希尔排序思路分析代码实现快速排序思路分析代码实现归并排序思路分析代码实现基数排序思路分析代码实现基数排序的空间问题堆排序写在最后算法的执行时间要了解算法

Java大魔王·2020-07-12 13:58

基于EKF的IMU姿态解算

代码参考代码的地址如下：EKF_AHRS主要代码如下：%基于EKF的IMU姿态解算(ADIS16470)%导航坐标：东北天坐标系(ENU)%ADIS16470载体坐标系:X:右;Y:前;Z:上,逆时针欧拉角角度为正

waihekor·2020-07-12 04:13

四元数微分方程的推导和代码实现

前言最近在研究基于EKF的IMU姿态解算，阅读论文《ADouble-StageKalmanFilterforOrientationTrackingWithanIntegratedProcessorin9