ekf算法讲解

RSA算法讲解与Go语言实例

一、RSA算法概述RSA是"非对称加密算法"，非对称加密算法需要两个密钥：公开密钥（publickey）和私有密钥（privatekey）。公钥与私钥是配对的，用公钥加密的数据只有配对的私钥才能解密，反之亦然。因加解密使用两个不同的密钥，所以这种算法叫作非对称加密算法。使用RSA加密算法流程如下：1.消息接收方B先把公钥广播，消息发送方A保存B的公钥2.当A需要向B发送消息时，先用B的公钥将消息进
码墨·2020-07-02 01:40

自动驾驶汽车自主决策与规划技术（一）:里程定位于全局定位简介

在介绍决策规划之前，我们还是要讨论一些基础的东西：定位技术通常，技术上我们可以分为里程计定位，以及GPS全局定位，通过合理的融合技术：卡尔曼家族滤波器（KF,EKF,PF,etc）我们可以获得对定位信息的很好的估计
gophae·2020-07-02 01:21

自动驾驶系统进阶与项目实战（六）基于NDT的自动驾驶高精度定位和ROS项目实战

自动驾驶系统进阶与项目实战（六）基于NDT的自动驾驶高精度定位和ROS项目实战对于高级自动驾驶系统而言，定位模块通常会融合IMU、轮速计（车辆底盘）以及激光雷达odometry多种测量，使用滤波算法（EKF
AdamShan·2020-07-01 07:43

unity 网格切割算法讲解

算法主要的方法为publicstaticList>GetEndCuttingPolygonVerticles(ListoriginPoints,Vector3startPos,Vector3endPos)，list数组存的是网格的顶点，第二个参数和第三个参数表示切割线段的起始节点和线段的末节点，首先我们会判断线段两头的点是否在多边形内，下面我就不讲原理了，直接给代码吧，有兴趣的同学可以上wiki上
CZandQZ·2020-07-01 05:32

backtracking 算法讲解

Backtrackingbacktracking中文称做「回溯法」，穷举多维度数据的方法，可以想作是多维度的ExhaustiveSearch。大意是：把多维度数据看做是是一个多维向量（solutionvector），然后运用递回依序递回穷举各个维度的值，制作出所有可能的数据（solutionspace），并且在递回途中避免列举出不正确的数据。backtrack([v1,...,vn])//[v1,
准备找工作的Ocean·2020-06-30 20:46

什么是机器学习？有哪些算法和分类？又有哪些应用？看完你就懂了

以及机器学习的发展过程，用一个形象的例子讲解大数据生态中的机器学习，并按照传统机器学习（包括分类、聚类、回归、关联规则、协同过滤、数据降维等）、深度学习，以及其他机器学习（迁移学习、主动学习、演化学习）进行算法讲解
大数据v·2020-06-30 19:20

机器人SLAM路径规划总结（1）

【5】多融合算法（多数据融合，多算法融合）2）典型算法讲解1.A*算法https://blog.csdn.net/autonavi2012/article/detail
zjguilai·2020-06-30 18:49

闫刚 px4 ringbuffer深入讲解

文章目录资源简介ringbuffer搜索Firmware中所有用到ringbuffer的源代码源代码分析分析ringbufer在rm3100中的使用2.lib/ecl/EKF/RingBuffer.h查询所有使用
yangang185·2020-06-30 05:35

全排列问题的递归算法（Perm）

【算法讲解】设R={r1,r2,…,rn}是要进行排列的n个元素，Ri=R-{ri}。集合X中元素的全排列记为perm(X)。
dlian丶·2020-06-30 03:16

【人工神经网络学习笔记】理解BP算法——简单实例

【人工神经网络】学习笔记BP算法讲解：前向映射+误差反向传播关键点：链式求导法则反复用本文以一个实例理解误差反向传播过程。
wsxzhbzl·2020-06-29 20:33

SLAM: SLAM基本流程—VSLAM扫盲之旅

一种是EKF的方法，但由于性能
wishchin·2020-06-29 19:03

多源传感器、优化的方法组合导航

经过筛选，选出了一些多源组合以及UKF,EKF的程序给大家分享。
wenzhou_zhou·2020-06-29 17:56

深度学习计算机视觉从入门到精通——目标检测技术经典算法讲解

本篇文章：深度学习计算机视觉从入门到精通——目标检测技术经典算法讲解接上一篇：《深度学习计算机视觉从入门到精通——目标检测技术及常用数据集》文章链接：https://blog.csdn.net/weixin
数据堂官方账号·2020-06-29 13:01

Momenta SLAM 算法实习生 面试体验。

Q1:说一下msckf的过程，介绍一下msckf，与EKF有什么不同？EKF的状态向量包含feature信息
睫力上爬·2020-06-29 12:06

【论文理解】yolov3损失函数

看了很多关于yolov3的算法讲解，但是对于损失函数一直没怎么看懂，再看代码，发现完全不懂，所以决定再仔细看看yolov3的损失函数。
dlut_yan·2020-06-29 08:00

卡尔曼滤波系列——（二）扩展卡尔曼滤波

更新日志：2020.02.13：修改了第三节推导中的公式错误2020.03.21：修改了2.1节中的部分表述和公式加粗，补充迹的求导公式1简介扩展卡尔曼滤波（ExtendedKalmanFilter，EKF
有点小意思·2020-06-29 05:53

通俗易懂--逻辑回归算法讲解(算法+案例)

LogisticRegression)1.1逻辑回归与线性回归的关系1.2损失函数1.3多分类问题(onevsrest)1.4逻辑回归(LR)的一些经验1.5LR的应用1.6Python代码实现寻觅互联网，少有机器学习通俗易懂之算法讲解
mantchs·2020-06-29 01:46

高斯滤波知识点总结——KF、EKF、UKF以及IF、EIF等

高斯滤波知识点总结——KF、EKF、UKF以及IF、EIF等1引言本文是我在学习《ProbabilisticRobotics》这本书中第三章——高斯滤波过程中的一些知识总结。
hierarch41·2020-06-29 00:16

文本相似度（tf-idf 和 bm25的算法讲解）

1.关于tf-idf：(使用tf-idf和向量空间模型)TF：文档j中的关键词i的归一化词频值描述某一词在一篇文档中出现的频繁程度。（为了阻止更长的文档得到更高的相关度权值，必须进行文档长度的某种归一化）TF=freq(i,j)/maxOthers(i,j)###(maxxOthers=max(freq(z,j))IDF:逆文档频率。降低所有文档中几乎都会出现的关键词的权重。（例如的，了等）IDF
诶呀吗_Bug·2020-06-28 23:45

【学习排序】 Learning to Rank 中Listwise关于ListNet算法讲解及实现

前一篇文章"LearningtoRank中Pointwise关于PRank算法源码实现"讲述了基于点的学习排序PRank算法的实现.该篇文章主要讲述ListwiseApproach和基于神经网络的ListNet算法及Java实现.包括：1.基于列的学习排序(Listwise)介绍2.ListNet算法介绍3.ListNet算法Java实现LTR中单文档方法是将训练集里每一个文档当做一个训练实例,文
weixin_33810006·2020-06-28 05:26

Pixhawk学习6.1——姿态解算

互补滤波、基于mahony算法的DCM和扩展卡尔曼滤波（EKF）。互补滤波的内容实在是太多了，而且玩具级的小飞控基本都采用这种简单的方式，主要思路就是将陀螺和加
victoryqian528·2020-06-27 11:33

FPN（feature pyramid networks）算法讲解

这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。论文：featurepyramidnetworksforobjectdetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144论文概述：作者提出的多尺度的objectdetection算法：FPN（featurepyramidnetworks）。原来多数的objectdetecti
AI之路·2020-06-27 09:26

TECS——ArduPilot——高度与爬升速度的估计（3阶互补滤波）

首先，需要强调的是，本文介绍的3阶互补滤波（ComplementaryFilter）是在飞控无法获取EKF（ExtendKalmanFilter）提供的北东地三个方向上的速度的情况下才使用的，意思是首选扩展卡
慕离巷·2020-06-27 05:49

BFT-DPoS共识算法讲解

引言BFT-DPoS是在DPoS上改进而来，因为DPoS有如下的缺点：一个区块的确认时间（不可篡改时间）为45s，从而制约了吞吐量为什么确认时间这么久？是因为一个区块由producer生成后，不能立刻被其他producers验证。只有等到轮到其他producers生产区块的时间段，才能对这个区块进行验证；并且需要有2/3的producers验证后才能认为这个区块是不可被篡改的。那么思考？如何能够让
Itachi186·2020-06-27 04:01

geeksforgeeks-merge sort

算法讲解:http://www.geeksforgeeks.org/merge-sort/测试题MergeSort(FunctionProblem)Thetaskistocompletemerge()functionwhichisusedtoimplementMergeSort.Input
AlanMa·2020-06-27 04:00

莫队算法讲解

问题：有n个数组成一个序列，有m个形如询问L,R的询问，每次询问需要回答区间内至少出现2次的数有哪些。朴素的解法需要读取O(nm)次数。如果数据范围小，可以用数组，时间复杂度为O(nm)。如果使用STL的Map来保存出现的次数，则需要O(nmlogn)的复杂度。有没有更快的方法呢？注意到询问并没有强制在线，因此我们可以使用离线方法。注意到一点，如果我们有计算完[L,R]时的“中间变量”（在本题为每
tham_·2020-06-26 18:00

机器学习故事汇-集成算法

机器学习故事汇-集成算法【咱们的目标】系列算法讲解旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习，适合对数学很头疼的同学们，小板凳走起！
迪哥有点愁了·2020-06-26 18:21

卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）

经过处理效果和可实现性比对，有三种滤波算法脱颖而出：卡尔曼滤波（KF）、扩展卡尔曼滤波（EKF）以及互补滤波。其中我着重学习了卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波，并对扩展卡尔曼滤波进行实现。
MARCO___LEE·2020-06-26 17:35

计算机图形学（一）DDA画线算法讲解与源代码

很早之前就想写一个计算机图形学系列的讲解，可是只写了2篇，然后就搁置了很长一段时间，现在也算是有时间来继续之前的想法了。首先介绍一下算法：源代码的下载：点击打开链接已知直线过端点P0（x0,y0），P1（x1,y1）的直线段的斜率K=(y1-y0)/(x1-x0)，画线的过程为：从x的左端点x0开始，向x的右端点步进，步长=1（像素），按y=kx+b来计算y坐标，并取像素点（x，round(y)）
并非菜鸟·2020-06-26 17:18

选择排序算法讲解（运行截图+源码）

简单选择排序是一种选择排序。选择排序：每趟从待排序的记录中选出关键字最小的记录，顺序放在已排序的记录序列末尾，直到全部排序结束为止。简单排序处理流程：（1）从待排序序列中，找到关键字最小的元素；（2）如果最小元素不是待排序序列的第一个元素，将其和第一个元素互换；（3）从余下的N-1个元素中，找出关键字最小的元素，重复（1）、（2）步，直到排序结束。如图所示，每趟排序中，将当前第i小的元素放在位置i
好儿郎-志在四方·2020-06-26 05:22

洛谷P3371 【模板】单源最短路径

P3371【模板】单源最短路径看了B站上的SPFA算法讲解，重新敲了一遍这个题，学习SPFA算法。题意：给出一个有向图，请输出从某一点出发到所有点的最短路径长度。
长歌怀采薇·2020-06-26 05:59

靠谱的人工智能学习路线图（课程设置）

靠谱的人工智能课程体系设计架构上包括了从人工智能基础的Python编程到基本的神经网络认识，各种网络结构及算法讲解，到最后的实战项目。涵盖了目前最全面的人工智能课程。
qq_43650522·2020-06-26 02:36

线性回归——梯度下降法（公式推导和自定义代码实现）

不知不觉已经做了几期的线性回归的算法博文了,写博文就是这样虽说自己经理解了,但是讲出来别人却不一定能够听懂,因为自己写博文肯定是跟着自己的习惯和思路走的,对于读者来说就并不那么好懂.如果你看过博主往期的算法讲解应该会发现博主在证明原理讲解时内容都普遍啰嗦
尼克不可·2020-06-25 23:06

线性回归逻辑回归以及梯度下降算法讲解

梯度下降算法很久之前就看过了，近来想对这些知识做一个整体的梳理，一来是为了便于对知识的回顾和总结，二来也希望可以帮助到大家更好地掌握到这些知识。下图是一个算法最基本的流程图，接下来会讲解为什么要使用梯度下降算法，梯度下降算法中步长的理解、分类问题和回归问题的区别、sigmoid和softmax的比较。如果文章有错误的地方，欢迎大家指出。文章目录1、梯度下降算法1.1、梯度下降算法1.2、梯度下降算
蜗牛遥遥·2020-06-25 13:34

Paxos算法讲解

Paxos算法解决的问题是在一个消息可能会发生延迟、丢失、重复的分布式系统中如何就某个值达成一致，保证不论发生以上任何异常，都不会破坏值的一致性。基于一大堆完全不可靠的网络条件下，可靠确定地实现共识一致性的算法Paxos算法是这样解决这个问题：1、每个人都可以提出建议、同意建议、接受建议2、少数服从多数。只要建议被多数人同意即可确定该建议。于是确定以下讨论方式：1、只有被提出来的建议才能被大家同意
Chackca·2020-06-25 09:10

slam1：激光slam，视觉slam，滤波

ROS里的gmapping包构建地图用的是RBPF，书《slamfordummies》用的是EKF，还有什么
someday0898·2020-06-24 23:02

【搞定算法】二叉树信息收集问题（高度套路）

本文整理了左神算法讲解中关于二叉树信息收集问题的高度套路。都是首先想好假设，想和子树要什么样的信息，然后自己拿到这个信息需要返回自己的什么信息。
pcwl1206·2020-06-24 19:01

spring应用集成skywalking监控组件[附带log4j2集成]

文章目录spring-cloud使用skywalking教程高级配置log4j2集成skywalking，该版在控制台，日志文件里打印json格式正常log4j2集成skywalking修正版，基于EKF
outsider_lcg·2020-06-24 18:19

离散对数问题——pohlig-hellman算法讲解(有例子)

写在前面一切都要从去年8月的多校开始说起。笔者在多校某场比赛中，遇到一个离散对数的题：HDU6632给定a,b,p(p∈prime,65537≤p≤1e18,2≤a,b≤p−1a,b,p(p∈prime,65537\leqp\leq1e18,2\leqa,b\leqp-1a,b,p(p∈prime,65537≤p≤1e18,2≤a,b≤p−1且p−1p-1p−1的质因子只能由222(和/或)333
DrGilbert·2020-06-24 18:45

模块度(Modularity)与Fast Newman算法讲解与代码实现

原创文章，转载请注明，谢谢~一、背景介绍  Modularity(模块度),这个概念是2003年一个叫Newman的人提出的。这个人先后发表了很多关于社区划分的论文，包括2002年发表的著名的Girvan-Newman(G-N)算法，和2004发表的FastNewman(F-B)算法，Modularity就是F-B算法中提出的（03年提出的概念，04年确认发表）。  在2006年的时候Newman
marywbrown·2020-06-24 13:05

【转】扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

在状态转移方程确定的情况下，EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准。本文将简要介绍EKF，并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用。这里写图片描述KF与EKF本文假定读者已熟悉KF，若不熟悉请参考
lanyuxuan100·2020-06-24 02:20

【转】无损卡尔曼滤波UKF与多传感器融合

EKF（ExtendedKalmanFilter）利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是，EKF在强非线性系统下的误差很大。
lanyuxuan100·2020-06-24 02:20

面试装逼指南——由PID算法讲解到 位置角度双向pid算法以及各种改进算法

PID入门介绍：漫谈PID——实现与调参PID控制器开发笔记之一：PID算法原理及基本实现PID控制器开发笔记之二：积分分离PID控制器的实现积分分离就是在偏差过大不进行积分防止超调，也有变种，比如分段积分系数法PID控制器开发笔记之三：抗积分饱和PID控制器的实现为了防止在最大值和最小值附近积分一直作用导致一直处于饱和区，对累计误差进行选择性计算PID控制器开发笔记之四：梯形积分PID控制器的实
专业渡劫修仙·2020-06-24 01:53

大话数据结构

与市场上的同类数据结构图书相比，本书内容趣味易读，算法讲解细致深刻，是一本非常适合自学的读物。基本信息作者：程杰
iteye_3691·2020-06-23 19:32

递归算法讲解

一.引子大师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、灵活地运用递归思想来解决问题却并不是一件容易的事情。在正式介绍递归之前，我们首先引用知乎用户李继刚(https:
ch3rry·2020-06-23 05:52

扩展卡尔曼滤波（EKF）实现三维位置估计

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%扩展Kalman滤波实现三维位置估计%观测有距离、俯仰角、偏航角%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionekf_for_tra
飞翔的大白·2020-06-22 21:00

手把手教用matlab做无人驾驶（八）-无迹Kalman滤波算法

1.KF、EKF、UKF都是高斯滤波，下面的介绍一下他们的优缺点：KF优点：计算简单KF缺点：高斯线性模型约束EKF优点：可以近似非线性问题EKF缺点：高斯噪声约束，线性化引入了误差会可能导致滤波发散，
Robert--cao·2020-06-22 20:39

Pytorch 深度学习实战教程（二）：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如果不了解语义分割原理以及开发环境的搭建，请看该系列教程的上一篇文章《Pytorch深度学习实战教程
Jack-Cui·2020-06-22 19:36

Pytorch深度学习实战教程（一）：开启炼丹模式，语义分割基础与环境搭建

一、前言该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解先从最简单的语义分割基础与开发环境搭建开始讲解。二、语义分割语义分割是什么？
Jack-Cui·2020-06-22 19:36

Pytorch 深度学习实战教程（三）：UNet模型训练，深度解析！

该系列文章的内容有：Pytorch的基本使用语义分割算法讲解PS：文中出现的所有代码，均可在我的github上下载，欢迎Follow、Star：点击查看二、项目
Jack-Cui·2020-06-22 19:36
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