利用rtklib开源代码处理GPS以及北斗数据详解 在GNSS领域最基础的工作是这些GNSS系统的定位工作,对于绝大多数研究者,自己着手完成这些工作是一个"鸡肋":完全独立设计的话费时费力,运用开源代码又很难弄懂.我当初也是如此.但想到毕竟开源代码已经做了很多工作,不用实在可惜,最终毅然决定咬紧牙关弄懂rtklib.尝试用过rtklib的人都知道,其功能固然完全,然而代码却太过复杂,把人搅得一头雾水.想用vs2008使用那些代码,从添加文件到使用函数,简直是步步艰难.我已经从中吃了不少

1.RTKLIB简介 RTKLIB是全球导航卫星系统GNSS(global navigation satellite system)的标准&精密定位开源程序包,RTKLIB由日本东京海洋大学(Tokyo University of Marine Science and Technology)的高须知二(Tomoji Takasu)开发.RTKLIB由一个便携式程序库和多个AP(应用程序)工具库组成.RTKLIB的主要功能有: (1)支持多个GNSS系统的标准和精密定位算法,包括GPS,GLONA

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

GPS基线向量是利用2台或2台以上GPS接 收机所采集的同步观测数据形成的差分观测值,通过参数估计得方法所计算出的两两接收机间的三维坐标差.与常规地面测量中所测定的基线边长不同,基线向量是 既具有长度特性又具有方向特性的矢量,而基线边长则是仅具有长度特性的标量.基线向量主要采用空间直角坐标的坐标差的形式. 在一个基线解算结果中,可能包含很多项内容,但其中最主要的只有两项,即基线向量估值及其验后方差—协方差阵. 对于一组具有一个共同端点的同步观测基线来说,由于在进行基线解算时用到了一部分相同的观测

单舵轮(叉车)AGV里程计数据解算 2016-07 单舵轮AGV,一般包含一个驱动轮和两个从动轮,驱动轮是同时具备行走和转向两个功能的舵轮,因此,单舵轮AGV的运动学自由度为2个.舵轮线速度V1,舵轮转角θ. AGV机器人里程计一般包含2 个方面的信息: 一.是位姿(位置和转角),即(x,y,θ). 二.是速度(前进速度AGV的线速度V和转向速度AGV的角速度W). 为了建立理想运动学模型,我们需要假设以下情况: 一.舵轮与地面之间行走无滑动摩擦: 二.AGV运行的平面为水平面,没有坡度: 建立

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

前言 Qualoth是韩国FXGear公司推出的一款布料模拟插件,可以计算出很自然的衣褶以及动态效果,并且能应对大幅度动作的碰撞解算,可以和Houdini的Cloth Solver相媲美: 目前这款插件的教程很少,只能找到一个冗长的韩文视频以及官方帮助文档,没有其他更详细的教程: 我下载了for Maya的版本体验了一段时间,摸索出大体的制作流程,现分享如下: 制作流程 Qualoth的制作流程和nCloth差别较大,主要是前期衣物建模流程的不同,前几步类似传统服装制作: 1.先用Curve曲线

这是一个解算单天的shell脚本,对于初学者很有帮助. 首先就是需要在项目(四个字符)建立rinex brdc igs 还有以年纪日命名的目录,然后提前准备好station.info和lfile.文件,以及将tables表更新,然后将脚本放在以年纪日命名的目录中,执行即可. #!/bin/bash #AUTHOR 王会 #EMAIL wzxwhd@.com #READEME # 在时段文件下执行该脚本 # 需要准别下列文件: # station.info sh_upd_stnfo # lfile

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象

自从angular火了以后,各种mv*框架喷涌而出,angular虽然比较火,但是他的坑还是蛮多的,还有许多性能问题被人们吐槽.比如坑爹的脏检查机制,数据binding是受人喜爱的,脏检查就有点…性能低下了.有时候改了一个地方,脏循环要循环多次来保证数据是不是真的变了和是否停止变化了.这样性能就很低了.于是人们开始钻研新的双向数据binding的方法.尤大的vue binding就是本人蛮喜欢的一种实现方式,本文跟随尤大的一个例子来详解vue的数据binding的原理. 数据binding,一般

其中作者:桂. 时间:2017-10-16  07:51:40 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7675380.html 前言 主要记录二维测向中,分别利用两个一维阵联合解算的思路. 一.AP算法思想 信号模型: 对应相关矩阵 假设噪声为遍历.平稳.空时不相关的零均值高斯随机过程,源信号为未知确定信号: 高维正态分布表达式: 由概率论可知,几个独立同高斯分布随机过程的概率密度函数为: 取对数: 观测向量为X(t),对其求偏导: 得到信号s的极大似然估

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

一.问题概述 在开发web信息管理系统时,使用Web前端框架可以帮助我们快速搭建一组风格统一的界面效果,而且能够解决大多数浏览器兼容问题,提升开发效率.在关于LigerGrid的前两篇的内容里,给大家介绍了表格的基本的展示数据用法.(传送门:LigerUI之Grid使用详解(一)——显示数据 .LigerUi之Grid使用详解(二)——数据编辑 ) 在实际应用开发中,我们会经常遇到这样的场景,在展示业务数据的时候需要把业务数据中的参数项或者字典项的编码转换成参数名称或者字典名称展示出来.在这里本

详解Kafka: 大数据开发最火的核心技术   架构师技术联盟 2019-06-10 09:23:51 本文共3268个字,预计阅读需要9分钟. 广告 大数据时代来临,如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章:如何全方位掌握Kafka核心技术)!据统计,有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka,包括所有TOP10旅游公司,7家TOP10银行,8家TOP10保险公司,9家TOP10电信公司等等. LinkedIn.Microsoft和Netflix每天都用

该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览 紧接着上一篇: Hadoop3.1.1源码Client详解 : 写入准备-RPC调用与流的建立 先给出数据写入时的3个主要载体 载体1是我们实际要写入HDFS的数据,一般是字节数组 载体2是一个字节数组,这个字节数组位于校验和计算类FSOutputSummer的对象中 载体3是客户端和DataNode通信的重要载体,来自载体2的数据(3中的实际数据)被加上消息头和来自载体2的校验和,打成一个Pack

#include <QtZlib/zlib.h> QByteArray qGzipUncompress(const QByteArray& data) { if (!data.data()) { qWarning("qGzipUncompress: Data is null"); return QByteArray(); } //初始化流结构体 z_stream unGzipStream; unGzipStream.next_in = (z_Bytef*)data.

要 运行  LWIP  不光 要实现  OS  的 一些 接口  ,还要 有 硬件 数据 接口 移植 ,即 网线上 来的 数据 怎么个形式 传递给  LWIP ,去解析 做出相应的 应答  ,2017年8月11日14:45:16 LWIP  官网  介绍 这个硬件数据 接口 即 要 填满 网卡 这个 结构体    :http://www.nongnu.org/lwip/2_0_x/structnetif.html      关于 这个 结构体 详解 :大神 博客 :http://blog.csd

一.目录结构分析 二. app.module.ts.组件分析 1.app.module.ts 定义 AppModule,这个根模块会告诉 Angular 如何组装该应用. 目前,它只声明了 AppComponent. 稍后它还会声明更多组件.    2.自定义组件 ng g component components/header 组件内容详解: import { Component, OnInit } from '@angular/core'; /*引入 angular 核心*/ @Compon

首先看效果图: 1.Bundle类的作用 Bundle类用作携带数据,它类似于Map,用于存放key-value名值对形式的值.相对于Map,它提供了各种常用类型的putXxx()/getXxx()方法,如:putString()/getString()和putInt()/getInt(),putXxx()用于往Bundle对象放入数据,getXxx()方法用于从Bundle对象里获取数据.Bundle的内部实际上是使用了HashMap<String, Object>类型的变量来存放putXx

http://www.cnblogs.com/jerehedu/p/4218560.html 首先给大家介绍最常用的数据展示组件Grid,使用步骤如下: 1.页面中正确引入样式文件及相应组件 <link href="<%=request.getContextPath()%>/ui/lib/ligerUI/skins/Aqua/css/ligerui-all.css" rel="stylesheet" type="text/css"