ekf算法讲解

【排序算法】——桶排序

前提  算法大讲堂开课了，连续几天的算法讲解，真是让小编收获颇多。之前小编尝试总结过冒泡排序，可是随着最近知识的增加，发现好像还有的理解偏颇之处，后续会继续完善。
jiadajing267·2016-07-24 16:00

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
u012565990·2016-07-03 23:00

运动目标跟踪（一）--搜索算法预测模型之KF,EKF,UKF

这里先总体介绍下，原文转自：http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5560360.html任何传感器，激光也好，视觉也好，整个SLAM系统也好，要解决的问题只有一个：如何通过数据来估计自身状态。每种传感器的测量模型不一样，它们的精度也不一样。换句话说，状态估计问题，也就是“如何最好地使用传感器数据”。可以说，SLAM是状态估计的一个特例。1.离散时间系统的状态估计
Eason.wxd·2016-06-25 16:00

Pixhawk之姿态解算篇（5）_ECF/EKF/GD介绍

一、开篇很久没更新blog了，最近研究的东西比较杂乱，也整理了很多东西，没有来的及更新，最近发现很多小伙伴都开始写blog了，在不更新就要“被落后了”。兄弟们，等等我啊~~~转了这么久又回到了姿态解算部分，最近研究了现有的几种关于姿态解算的实现算法，理论大都相通，请各位耐心看完。希望阅读本部分的读者对姿态解算算法有一定基础的认识，该部分涉及了常用的三种姿态解算算法：ExplicitCompleme
_Summer__·2016-06-21 16:03

CRC校验算法讲解

CRC算法是在通讯领域广泛采用的校验算法。原理我就不说了，这里说一下简单的程序实现。以下均采用CRC多项式为0x1021即：g(x)=x16+x12+x5+x0;CRC的基本原理就不说了，那个搜一下就有了。最基本的算法应该是按位计算了，这个方法可以适用于所有长度的数据校验，最为灵活，但由于是按位计算，其效率并不是最优，只适用于对速度不敏感的场合。基本的算法如下：unsignedshortdo_cr
liusandian·2016-06-14 09:51

二分图匹配相关算法与题目讲解

二分图匹配相关算法讲解张天翔blog.csdn.net/[email protected]一些基本概念二分图二分图(BipartiteGraph)又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。
tianxiang971016·2016-06-12 17:17

SLAM中的EKF，UKF，PF原理简介

目前SLAM后端都开始用优化的方法来做，题主想要了解一下之前基于滤波的方法，希望有大神能够总结一下各个原理（EKF，UKF，PF，FastSLAM），感激不尽。
半闲居士·2016-06-05 11:00

简单排序--快速排序

算法讲解思路快速排序是将排序的数组分成两部分，使得第一部分的所有数均小于第二部分的的数。其中必定有一个将他们分成了两部分，为什么呢？接着看就会明白了，我们把这个可以将数组划分成两部分的数称为基准数。
SweetyoYY·2016-05-22 16:00

robot_pose_ekf 使用说明

协方差参数的设置主要确定mpu6050和odom编码器协方差参数的设置参考：turtlebot_node协方差的设置mpu605参数的设置参考：https://github.com/Arkapravo/turtlebot/blob/master/turtlebot_node/src/turtlebot_node/gyro.pyself.imu_data.orientation_covariance
EAIBOT·2016-05-14 12:26

相机姿态轨迹最小二乘多项式平滑优化（防抖动）

虽然EKF或者G2O(通用图优化)会帮我们最小化错误，但是当我们得到正确的最接近真实的姿态后，我们会发现这些姿态是存在细微抖动的。下图为未平滑的相机姿态（Matlab）：我们看到有大量的抖动在里面。
aptx704610875·2016-05-11 17:00

关于SLAM的那些事——通用图优化(G2O)环境搭配(windows8.1 vs2013)

贝叶斯滤波器（EKF扩展卡尔曼滤波,PF粒子滤波）和通用图优化（G2O）是使得姿态更加精准稳定的两种方法。近些年来G2O在视觉SLAM领域逐渐成为了主流的后端优化
BBZZ2·2016-05-10 11:00

字符串匹配：KMP算法之JAVA实现

算法讲解：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/05/Knuth%E2%80%93Morris%E2%80%93Pratt_algorithm.html这里讲的简单易懂
nvnnv·2016-05-07 13:00

ACM--快速幂--HDOJ 1061--Rightmost Digit

pid=1061快速幂算法讲解：http://blog.csdn.net/qq_26891045/article/details/51334101RightmostDigitTimeLimit:2000
qq_26891045·2016-05-06 20:00

一篇算法讲解的注解

前言从公式到算法之前的完整路径应该是：数学公式->中文公式->中文算法->英文算法偶然看到一篇算法文章，讲解了百度2016校园招聘之编程题的核心算法思路，我根据它又整理出自己的解题思路。第一题题目在原文中可以找到，这里就直接讲解具体的是如何做的。首先，输入行号（整数n），接着是每行的数据那可以定义函数为/***解题函数*@param{int}$row_num行号*@param{Array}$row
田靖荣·2016-05-04 00:00

KMP 字符串匹配算法讲解

KMP算法全称Knuth-Morris-Pratt匹配算法，常用于字符串匹配，时间复杂度O(n+m)，空间复杂度O(n+m)，其中n为文本串的长度，m为模式串的长度。举个例子，令文本串T=“abaabaaabaaaabaaaaab”，模式串P=“aabaaaab”，当T已经匹配到第8位，P已经匹配到第6位，即T[3..8]=P[1..6]时，因为T[9]≠P[7]，故匹配失败。对于朴素的匹配算法而
Foliciatarier·2016-05-02 12:04

Yandex.Algorithm 2011 Round 2 D. Powerful array(莫队算法)

莫队算法讲解传送门：莫队算法详解个人觉得这个pdf讲得还是比较容易懂的，内附模版，修改一下add和remove酒很容易可以过这道题了。
rachelsg·2016-04-26 16:00

关于SLAM的那些事——通用图优化(G2O)环境搭配(windows8.1 vs2013)

贝叶斯滤波器（EKF扩展卡尔曼滤波,PF粒子滤波）和通用图优化（G2O）是使得姿态更加精准稳定的两种方法
aptx704610875·2016-04-26 13:00

cf617 E. XOR and Favorite Number【莫队算法】

UESTCACM-莫队算法讲解视频#include usingnamespacestd; typedeflonglongll; constintM=1e6; constintN=1Q[i].l) { L
xinag578·2016-04-18 10:00

[UVA]Pixhawk之姿态解算篇（4）_补充篇

昨天开了一整天的会议，最终决定姿态解算部分还是需要用EKF做，慢慢搞吧，但是我还
qq_21842557·2016-04-11 16:00

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
rl529014·2016-04-05 21:00

PIXHAWK 飞控中的EKF姿态估计的欧拉角求解

题主没有说明是原生固件还是APM版的固件，原生固件已经取消EKF姿态解算了，官方解释的原因是占RAM太大。
BBZZ2·2016-04-05 15:00

姿态和位置，四旋翼的控制流程

姿态和位置计算：EKF位置控制：PID姿态控制：姿态环是直接P控制，姿态率是PID控制。主要是滤波算法和姿态算法还有PID算法。
BBZZ2·2016-04-05 13:00

hdu3068&&hdu3294，回文串，Manacher算法

关于Manacher算法讲解在这在o（n）时间内算出以每个点为中心的最大回文串长度hdu3068模板题#include #include #include #include #include usingnamespacestd
cww97·2016-04-04 21:00

Pixhawk 四旋翼状态估计

文章参考：https://pixhawk.org/_media/firmware/apps/attitude_estimator_ekf/ekf_excerptmasterthesis.pdf直接讲卡尔曼滤波过程模型与测量模型
ipatient·2016-03-22 16:00

卡尔曼滤波器（THE KALMAN FILTER）的数学原理

0、内容提要这篇博客想试图证明卡尔曼滤波器（KALMANFILTER），即就是说明KF(KALMANFILTER)和EKF（EXTENDEDKALMANFILTER）算法中的步奏是怎么来的，为什么是这样的
A_cainiao_A·2016-03-13 00:38

并查集算法讲解+例题

定义：并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合（DisjointSets）的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。考虑这样一个问题：    小明马上要过生日，要邀请N个好友，而他的好友都只愿意和认识的人坐，给出朋友之间的认识关系，假设所有认识的人坐一桌，问最少需要多少桌子。    规定：若A认识B，B认识C，则A认识C，则ABC全部认识，可以坐一桌；    例如：小明的好友为ABCD
tomorrowtodie·2016-03-06 01:00

详细讲解动态规划

摘自TianyiCui童鞋的《背包问题九讲》 2013/2/13由CSND insistGoGo 修改2016-03-04 阅读感言：算法讲解的很详细，由浅入深，以前疑惑不解地问题豁然开朗01背包问题描述已知
laroByo·2016-03-04 14:00

通过稀疏扩展信息滤波实现SLAM,并与EKF-SLAM进行性能对比

综述：对于EKF-SLAM需要对已存在的环境特征点和机器人本身，计算一个符合高斯分布的后验概率模型，不幸的是EKF-SLAM计算需要很大的内存空间，并且随着路标的增加，内存需求和计算量成平方倍增长，计算量大约为路标
liwusen·2016-03-02 22:00

manacher算法讲解

一.manacher算法求出的是什么？mancher算法求解出一个字符串中，以每一个字符为中心的回文的最长长度。复杂度是o（n）二.manacher算法是如何实现的？1.首先需要对一个字符串进行预处理设原字符串为t，处理得到的字符串为s。为了字符串从零开始，另字符串s[0]=‘&’（为保证与之后的字符都不相同）然后分别在开头，每个字符之间，以及最后，添加一个与t中字符都不同的字符，一般为‘#’那么
我爱AI_AI爱我·2016-02-21 21:51

PX4飞控中利用EKF估计姿态角代码详解

PX4飞控中利用EKF估计姿态角代码详解http://blog.csdn.net/lizilpl/article/details/45542907PX4飞控中主要用EKF算法来估计飞行器三轴姿态角，
BBZZ2·2016-01-29 11:00

程序员练级网站

比赛升级很多大公司招聘的做题环节也在这里一个比较公平竞争（至少理论上如此）的网站https://leetcode.com/似乎与hackerrank类似http://www.geeksforgeeks.org算法讲解
bxprog·2016-01-28 16:55

SLAM：使用G2O-ORB-SLAM

果然，EKF_SLAM的版本出现了Android版本的OpenEKFMonoSLAM,G2O-ORBSLAM也出现了VS2012版本。
wishchin·2016-01-05 11:00

POJ3669——BFS经典

广搜算法讲解，不懂得看看http://blog.csdn.net/chuck001002004/article/details/50404122典例POJ3669：http://poj.org/problem
单纯的呼大帅·2015-12-26 16:11

字符串的全排列算法讲解

一、字符串的排列用C++写一个函数,如Foo(constchar*str),打印出str的全排列,如abc的全排列:abc,acb,bca,dac,cab,cba一、全排列的递归实现为方便起见，用123来示例下。123的全排列有123、132、213、231、312、321这六种。首先考虑213和321这二个数是如何得出的。显然这二个都是123中的1与后面两数交换得到的。然后可以将123的第二个数
rl529014·2015-12-19 22:00

打造高效的运维日志收集与分析平台

0x02平台架构    我们并没有采用ELK的架构进行日志收集，而是采用了多款日志收集工具结合的方式，即EKF(K/Z)，elasticsear
itzhangll·2015-12-13 21:36

[置顶] 数据结构--向量--向量介绍

本页内容：  1.向量介绍   2.向量的抽象数据类型接口3.ADT接口函数辅助函数4.ADT接口函数操作实例5.向量模板实现源码6.ADT接口函数实现及算法讲解7.ADT接口函数辅助函数实现及算法讲解
u014581901·2015-11-28 13:00

莫队算法讲解

　　莫队算法的大体思路就是暴力的转移，尽量的减少转移的时间。 　　假设我们求出了区间[l1,r1]的答案，那么对于区间[l1,r1+1]我们可以o(1)的转移，对于不同的询问，我们将l当做横坐标，r当做纵坐标，这样建立的一张图，求最小manhattan生成树，需要转移的时间是最少的。 　　但是求一颗manhattan最小生成树的时间已经比较长了，所以我们退而求其次。将n个询问分成floor(s
·2015-11-13 20:49

KM算法讲解

　　对于二分图，我们可以用匈牙利来求出来最大匹配，但是如果给定每条边一个权值，我们要求这张图的最大匹配最大(小)权，单纯的用匈牙利就没法解决了，当然用费用流也可以做，但是代码较长，在处理完全二分图的时候时间也较长。 　　我们这时引入一个新的算法，就是KM。 　　对于KM算法，我们引入顶标概念，规定每个点都有顶标，且左面的点（二分图的左右）的顶标设成X[I]，右面的设成Y[I]，w[i,j]代表
·2015-11-13 20:47

中缀表达式转后缀表达式

先贴一个地址，http://pal.cndev.org/2005/10/13/44016/，这篇文章对于中缀转后缀的算法讲解的还算比较清楚了。 再贴代码，这是利用STL中的stack来实现的。
·2015-11-13 11:28

算法基础 - 查找两个有序数组的中位数

例：1,2,3,4,5中位数为：31,2,3,4的中位数为：2.5算法讲解这个问题其实看起来挺简单的，网上的
chenfs1992·2015-11-13 02:00

Maigo的KM算法讲解

KM算法是通过给每个顶点一个标号（叫做顶标）来把求最大权匹配的问题转化为求完备匹配的问题的。设顶点Xi的顶标为A[i]，顶点Yi的顶标为B[i]，顶点Xi与Yj之间的边权为w[i,j]。在算法执行过程中的任一时刻，对于任一条边(i,j)，A[i]+B[j]>=w[i,j]始终成立。KM算法的正确性基于以下定理： 　　若由二分图中所有满足A[i]+B[j]=w[i,j]的边(i,j)构成的子
·2015-11-13 01:24

BF、KMP、BM、Sunday算法讲解

　　　　　　　　　　　BF、KMP、BM、Sunday算法讲解   　　字串的定位操作通常称作串的模式匹配，是各种串处理系统中最重要的操作之一。
·2015-11-12 19:54

poj 3613

题意： 求从一个点s 到 一点 e 经过 n 条边的最短路经是多少（可以有重边） 贴一个floyd算法讲解： http://blog.csdn.net/niushuai666/article/details
·2015-11-12 15:52

常用算法讲解---迭代法

MiYu原创, 转帖请注明 : 转载自 ______________白白の屋        代码 要使计算机能完成人们预定的工作，首先必须为如何完成预定的工作设计一个算法，然后再根据算法编写程序。计算机程序要对问题的每个对象和处理规则给出正确详尽的描述，其中程序的数据结构和变量用来描述问题的对象，程序结构、函数和语句
·2015-11-11 07:44

常用算法讲解---穷举搜索法

MiYu原创, 转帖请注明 : 转载自 ______________白白の屋     穷举搜索法       穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 【问题】   将A、B、C、D、E、F这六个变量排成如
·2015-11-11 07:44

串匹配算法讲解 -----BF、KMP算法

  参考文章： http://www.matrix67.com/blog/archives/115     KMP算法详解 http://blog.csdn.net/yaochunnian/article/details/7059486    1、算法的思想 相比蛮力算法，KMP算法预先计算出了一个next数组，
·2015-11-11 06:15

网络流 Edmons-Karp 算法讲解

网络流EK算法 数据结构：队列 主要操作:广搜 记录路径 更新 能解决的问题：最大流（最小割） 复杂度：O(MV)v指最大容量，M指边数。 新名词： 1.增广路：从源点source到tink的一条简单路，如果路上的每条边（u，v）的可改进量均大于0，则称这条路为一条增广路。 增广路定理：网络达到最大流量当且仅当不存在增广路。 增广路算法：从一个可行流开始不断
·2015-11-11 01:49

使用std::cout不能输出显示

只好从main函数第一行，开始测试，直到发现一个函数o_Initer.ekf_filter(filter,x_k_k,p_k_k,sigma_a,sigma_alpha,sigma_image_noise
wishchin·2015-11-08 13:00

二分图（最大匹配）

8-17-二分图 这次题目的A、B、C是二分图的最大匹配问题~ 算法讲解转自：http://ycool.com/post/cfnym64【目前我在网上看到的讲的最清楚的╮(╯▽╰)╭】 图1 
·2015-11-07 13:52

tarjan 算法讲解

 转自：https://www.byvoid.com/blog/scc-tarjan/ 網誌 列表 標籤 項目 關於 聯繫 四月142009 作者:byvoid 閱讀: 158882 計算機科學 圖論 強連通分量 Tarjan 堆棧 有向图强连通分量的Ta
·2015-11-07 10:31
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