为什么在SLAM中使用链式求导?为什么对微小扰动进行求导? 链式求导是一个很常用、很简单的模型,但是为什么用这个模型呢?在SLAM十四讲中并没有对这个问题进行阐述。 这与非线性优化的方法有关,首先对于一个最小二乘问题:高斯牛顿法是处理这个问题最简单的方法,它的做法是将f(x)进行泰勒展开:然后开始求J最小时,delta_x的值。首先进行展开: 然后对delta_x进行求偏导,
QNX Neutrino实时操作系统 > QNX Neutrino入门:实时程序员指南 ![[上一个]](prev.gif) ![[内容]](contents.gif) ![[索引]](keyword_index.gif) ![[下一个]](next.gif) 中断 本章内容包括: 中微子和中断 编写中断处理程序 摘要 Neutrino和中断 #include &
时钟,计时器和踢脚 本章内容包括: 时钟和计时器 使用计时器 进阶主题 时钟和计时器 现在该看看与Neutrino中的时间有关的所有事情了。我们将看到您如何以及为什么使用计时器及其背后的理论。然后,我们来看看获取和设置实时时钟。 本章使用的滴答大小为10毫秒,但是QNX Neutrino现在在大多数系统上默认使用1毫秒的滴答大小。这不会影响所讨论问题的实质
The Bones of a Resource Manager 这篇文章将从服务器端和客户端两侧来描述大体的框架和分层,并会给出实例。 1. Under the covers 1.1 Under the client’s covers 当一个客户端调用需要路径名解析的函数时(比如open()/rename()/stat()/unlink()),它会同时向进程管理器和对应的资源管理器发送消息
QNX中的消息传递示例 QNX不同进程间的消息传递机制主要有以下几种: 消息传递(基于服务器和客户端模型) 信号量 共享内存 消息队列 POSIX通过message queues定义一组非阻塞的消息传递机制。消息队列为命名对象,针对这些对象可以进行读取和写入,作为离散消息的优先级队列,消息队列具有比管道更多的结构,为应用程序提供了更多的通信控制。QNX Neutrino内核
公式推导参考链接,以下工作来自于b站Dr_can博士 一般情况下,状态空间,或者叫做动力学模型离散表达为: x(k+1)=Ax(k)+Bu(k) MPC是目前自动驾驶领域比较流行的控制框架,主要分为动力学预测,优化求解,滚动控制三个部分。其中,优化求解方法有多种,譬如说凸优化、二次规划等等。凸优化要求状态约束满足凸集的形式,也有相关凸化的方法,但是求解过程往往十分复杂,非常耗时。二次规划方法
bode图实际上描述的就是系统的频率响应,首先对画系统频率响应的方法进行讨论。 滤波器频率响应下面代码给出了怎么去画滤波器的频率响应(幅频和相频曲线),以及滤波的方法。 clear, close all %% initialize parameters % 载波频率 samplerate = 1000; % in Hz 采样率 N = 512; % nu
探索奇异值分解(SVD)对于图像的影响参考https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html 图像中比较基础的一种方法:利用矩阵的奇异值分解方法,可以用更少、更大的特征值与特征矩阵做运算代替这个矩阵,从而代替这幅图像,完成图像的压缩过程。特征值的大小对应着信息量,那么选择最大一组特征值,就可以相当程度的去代替、压缩图像。 import c
数据处理与滤波器性质分析 1 问题描述 对于一组数据,**只有时间戳和加速度,怎么样进行傅立叶变换分析?**参考信号处理内容,首先模拟一组数据进行分析。以下数据两个频率为1Hz与100Hz,经过采样和傅立叶变化之后,捕捉到信号对应的频率为1Hz与100Hz(还有其他信号)。 clear all; close all; t = 0:0.01:3; % 真实世界时
eigen在QNX上的移植 对于EIgen数学计算库,官网介绍只需要包含头文件即可,无需编译成动态库,极大提高了多平台的可移植性。windows针对QNX系统有交叉编译工具链qcc,可以直接对c++文件进行编译。因此只需要将test.c文件放在eigen文件夹下直接进行编译即可。 以下内容可以解决移植过程中的报错。 ‘abort’ was not declared in this scope
本文介绍滤波器的设计方法与滤波器的实现过程。 基于窗函数的方法是最为简单的设计方法,并且实际性能也还可以,并且有着计算量小的优点,在工程中应用广泛。本文介绍两种:多个矩形窗/三角窗及联/并联的方法设计滤波器。 本文中统一采样率为4Hz,另外采用截止波长lambda代替滤波器设计参数截止频率f,两者的关系为lambda = 1/f。 矩形窗的系统函数可以写成:下面设计一个两个矩形窗及联的低通滤
OFDM波形探讨对于通信系统来说,最主要的是解决两个问题:第一是性能的评估标准,也就是信噪比。第二是实现的具体细节,包括编码、调制、均衡等等。 所以首先对信噪比加噪的方法进行探讨,因为加噪的过程直接影响到最后的结果对不对。并且需要明确采样、噪声功率等概念。matlab有两个加噪函数:wgn和awgn。当发射信号的能量为1时,两种加噪都是一致的。 N = 1024; Tx = ones(1,N
对载体准确的姿态估计是实现高精度导航的前提条件。在消费级产品的导航方案中,无人机需要准确确定当前点头角与侧滚角,进而控制系统实现姿态自稳,是无人机安全行驶至关重要的条件;在高精度导航方案中,惯导系统需在静止状态下需经几分钟至几十分钟的初始对准,该过程就是计算IMU当前的姿态角(也叫作失准角),在长时间对准过程中,Kalman滤波器逐渐达到收敛状态。 在GNSS不参与的姿态估计时,更多依赖于IMU
一、惯性传感器 1. 惯性传感器指标 加速度计和陀螺仪的实际输出不可避免地存在误差,主要包括零偏误差、比例因子误差、交轴耦合误差和随机噪声等[140]。每一种系统误差又包含常值项、随温度变化项、随机逐次上电启动项和工作期间变化项等。对于高精度传感器,厂家会在出厂前对确定性误差作补偿修正,真正决定测量精度是补偿确定性误差之后的残余误差项,比如上电启动项、工作期间变化项和随机噪声等,厂家会提供详细
首先,递归滤波器与kalman滤波器在原理上有相似之处。递归滤波器表示为下面几步,本质上与kalman滤波的思想是比较相似的。但是卡尔曼滤波所采用的增益是随时间变化逐渐趋近于稳定的,当滤波器收敛之后,理论上系统可以得到状态值的最优后验估计。 首先,定义线性系统表示为: 误差可以表示为: 预测方程表示为: 更新方程表示为: 实际情况下,系统常常是非线性的。假设非线性系统
资料下载-PSINS 枯荣有常 - 知乎 半闲居士 - 知乎 书灌木 - 知乎 任乾 - 知乎 武汉大学多源智能导航实验室 传统导航采用单点导航的方式,定位精度为几米,显然不符合自动驾驶的需求。 现有在自动驾驶中常用的三种导航方案: 传统的组合导航方案+RTK:实现厘米级定位精度; 基于雷达和相机的定位技术比如LIDAR(激光雷达)点云匹配、视觉语义特征匹配:提供绝对的位姿;
图优化理论 文章目录 图优化理论 1 资料 2 理论整理 3 图优化项目 1 资料 内容摘选自下面这几篇博客: https://blog.csdn.net/datase/article/details/78473804 https://blog.csdn.net
M1 SLAM综述 文章目录 M1 SLAM综述 1.1 技术方案 1.2 相关资料 1 数据集 数据集测试 1.3 相关问题 1.4 相关备注 1.5 资源收集 1.6 算法评估 2 开源项目整理 2.1 已知一致性的EKF 1. aruco slam 2. IMU+相机数据
积分
粉丝
勋章
TA还没有专栏噢
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信