在各种伪距定位算法中,最小二乘法是一种比较简单而广泛的方法,该算法可以分为以下几步: 1.准备数据与设置初始值 这里准备数据,主要是对于各颗可见卫星,收集到它们在同一时刻的伪距测量值,计算测量值的各项偏差.误差成分的校正量,然后计算出误差校正后的伪距测量值,这里假设伪距为理想距离加上随机高斯误差.设置初始值,假设大概知道位置坐标,则设定其为初始值,也可根据上一次定位结果设定:若什么都不了解,那么初值设置为0,只不过多几次迭代过程罢了. 2.非线性方程组线性化(不详细解释,就是得到雅克比矩阵).

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

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

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

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

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

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

css的伪元素,之所以被称为伪元素,是因为他们不是真正的页面元素,html没有对应的元素,但是其所有用法和表现行为与真正的页面元素一样,可以对其使用诸如页面元素一样的css样式,表面上看上去貌似是页面的某些元素来展现,实际上是css样式展现的行为,因此被称为伪元素.如下图,是伪元素在html代码机构中的展现,可以看出无法伪元素的结构无法审查. css有一系列的伪元素,如:before,:after,:first-line,:first-letter等,本文就详述一下:before和:after元

接着昨天的工作,把最后一部分识别讲完. 关于字符识别这块,一种最省事的办法是匹配识别,将所得的字符和自己的标准字符库相减,计算所得结果,值最小的即为识别的结果.不过这种方法是在所得字符较为标准的情况,由于众多因素影响,切割出来的字符往往不是标准的,因此识别效果也不好.本次采用的BP神经网络方法,至于像其他的分类器方法,没有尝试,这里就不说了. 利用神经网络的方法的思路也比较清晰,将已有的字符库输入到神经网络的输入口进行训练,然后用训练好的神经网络对待识别的字符继续识别,输出识别结果.matlab

接着上面的工作,接下去就该是进行字符分割了.考虑到为了后面的字符识别,因此在这部分需要实现的目标是需要把车牌的边框全部切除,对重新定位的车牌进行垂直方向水平方向调整,保证字符是正的.最后才是字符的分割. 1.首先上下边框切割.对定位的车牌每行作一次的差分,计算每行的综合,小于某个阈值时候将其舍去.部分代码: [length height]=size(p); % 水平方向定位 :length % 水平一阶差分 :height- revise_row(i,j)=abs(p(i,j)-p(i,j+))

本着对车牌比较感兴趣,自己在课余时间摸索关于车牌的定位与识别,现将自己所做的一些内容整理下,也方便和大家交流. 考虑到车牌的定位涉及到许多外界的因素,因此有必要对车牌照的获取条件进行一些限定: 一.大部分车牌照都是用自己的手机照的,大小在1M左右,距离车牌照距离3m左右.这样保证所获取的车牌照有一定的规律,否则随便一张是无法进行定位的. 二.本次仅针对蓝色车牌,至于其他像黄色,黑色车牌的没有做研究.感兴趣的可以自己找些资料,毕竟要做到全面,工作量还是很大的. 三. 相关的参考资料网上也挺多的,这

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

matlab函数_连通区域 1. matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式:BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用:删除二值图像BW中面积小于P的对象,默认情况下使用8邻域.算法:(1)Determine the connected components.  L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.  S = regionprops(L, 'Area');(3)Remove s

1. 什么是伪共享 CPU 缓存系统中是以缓存行(cache line)为单位存储的.目前主流的 CPU Cache 的 Cache Line 大小都是 64 Bytes.在多线程情况下,如果需要修改"共享同一个缓存行的变量",就会无意中影响彼此的性能,这就是伪共享(False Sharing). 2. 缓存行 由于共享变量在 CPU 缓存中的存储是以缓存行为单位,一个缓存行可以存储多个变量(存满当前缓存行的字节数):而CPU对缓存的修改又是以缓存行为最小单位的,那么就会出现上诉的伪共

伪类 伪类就是一种虚构的状态或者说是一个具有特殊属性的元素可以使用CSS进行样式修饰.常见的几种伪类是: :link , :visited , :hover , :active , :first-child 以及 :nth-child. 这里还有很多,接下来我们将要逐一进行介绍.此外,伪类前面总是加一个冒号(:).之后跟着伪类的名字或者是括号里面的值,如:nth-child. 伪元素 关于伪元素,它们更像是虚拟的元素可以和HTML元素一样对待.区别在于它们并不存在于文档树或者DOM之中.这意味着

Pairwise distance between pairs of object(Pdist函数用于各种距离的生成) 语法: D=pdist(x) D=pdist(x,distance) 解释: D=pdist(x) 计算m*n的数据矩阵中对象之间的欧几里得距离.矩阵中每一行作为observation,每一列作为variables(即计算矩阵中每一行之间的距离),D得到的是一个长度为m(m-1)/2的距离向量,距离是按顺序排列的(2,1),(3,1)…….(m,1),(3,2)……..(m,2

一.伪类和伪元素 伪类和伪元素都是用来修饰不在文档树中的部分,区别在于, 伪类用于当已有元素处于的某个状态时,为其添加对应的样式,这个状态是根据用户行为而动态变化的(如:hover/:active). 而伪元素则用于创建一些不在文档树中的元素,并为其添加样式(如:before/:after). 二.常用伪类 伪类 用法 兼容 :link 未访问的链接 主流浏览器都支持 :visited 已访问的链接 主流浏览器都支持 :hover 鼠标划过链接 主流浏览器都支持 :active 已选中的链接 主