2.1 介绍概率机器人的核心是从传感器数据中估计状态的这么一个概念。状态估计解决
原创
2022-08-17 11:00:37
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递归用处很广，可以将复杂问题简单化。很多问题都可以使用递归算法或结合递归算法得到解决。 那么，设计递归算法的关键是什么？ 其关键之处在于，正确分析出2种类型的节点：出口节点和入口节点 一 算法关键： 出口节点 ， 入口节点 递归问题可看做是由各个节点构成，而所有节点只能分
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2023-12-22 14:09:02
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“让我们做朋友-陕西”抽样方法简介郭申阳有关“让我们做朋友-陕西”项目的新闻发布后，很多读者来信，希望了解更多有关抽样方法的信息。抽样方法是本项目随机实验的重要组成部分，我们将在项目评估的研究论文中详细阐述。这里，为满足读者需要，仅做简单介绍。 1.干预前：如何确定样本 首先，统计力度分析(Statistical Power Analysis)显示，为达到0.80的统计力度和较小效应规模(
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2024-05-07 18:40:00
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数理统计7：矩法估计（MM）、极大似然估计（MLE），定时截尾实验
在上一篇文章的最后，我们指出，参数估计是不可能穷尽讨论的，要想对各种各样的参数作出估计，就需要一定的参数估计方法。今天我们将讨论常用的点估计方法：矩估计、极大似然估计，它们各有优劣，但都很重要。由于本系列为我独自完成的，缺少审阅，如果有任何错误，欢迎在评论区中指出，谢谢！目录Part 1
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2024-03-14 09:23:23
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统计学是通过什么检测两个变量之间是否有关系？ 例如身高和性别是否有关系答：通过检测男性样本的身高均值 VS 女性样本的身高均值 是否有差异，有差异就说明两个变量之间存在关系。检验均值的差异是否为零，不看大小只看是否为零 参数估计 例题：北京市领导想知道当年住宅价格增长率是否达到了国家限定的阈值，比如10% 1.我们需要的是总体数
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2024-04-25 14:01:14
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Introduction顾名思义，通过姿势估计，我们尝试从图像中推断出物体或人的姿势。这涉及识别和定位身体上的关键点。由于身体的小关节、遮挡和缺乏上下文、旋转和方向，关键点的识别是一项非常具有挑战性的任务。在本文其余部分将主要关注人体姿势估计的情况下，膝盖、肘部、肩部和手腕等主要关节代表这些关键点。在分类方面，姿态估计器可以分为以下几类：维度（2D 与 3D）单姿势和多姿势（检测一个或多个物体）方
图像、视频或调用摄像头均能实现OpenCV实现人体姿态估计(人体关键点检测）OpenPose人体姿态识别项目是美国卡耐基梅隆大学（CMU）基于卷积神经网络和监督学习并以Caffe为框架开发的开源库。可以实现人体动作、面部表情、手指运动等姿态估计。适用于单人和多人，具有极好的鲁棒性。是世界上首个基于深度学习的实时多人二维姿态估计应用。 其理论基础来自Realtime Multi-Person 2D
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2024-01-09 13:30:48
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信道估计（二）：卡尔曼滤波器零.概述卡尔曼滤波器可以说是大名鼎鼎了，在我本科期间就在惯性传感器的使用上听过，但一直不知道是什么，刚好通过这篇论文学习一下论文是这样描述他的，使用先验的状态空间模型和状态向量的估计，估计出后验的信道估计。一.什么是卡尔曼滤波器？卡尔曼滤波器是通过观测值和上一时刻的最优预测值来预测下一时刻的最优预测值的算法https://www.bilibili.com/video/B
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2024-08-23 07:55:16
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鉴于后续机器学习课程中多次提到参数估计的概念，为了避免囫囵吞枣的理解某些知识点，决定对概率统计的这部分知识点进行简要总结，这篇博客主要涉及的是点估计中的矩估计知识点，后续的博客将总结点估计中其他两个比较常见的方式，极大似然估计以及最小二乘法。基础概念为什么要出现估计呢？因为在统计学中，所要观测的数据量往往都比较大，我们不可能将所有数据全部都进行统计，一种可行的方式就是从这些数据量中抽取一部分数据，
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2024-06-14 22:43:54
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4.2 捕获深度摄像头的帧
深度图：它是灰度图像，该图像的每个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。比如，CAP_OPENNI_DEPTH_MAP通道的图像给出了基于浮点数的距离，该距离以毫米为单位。 点云图：它是彩色图像，该图像的每种颜色都对应一个 (x、y或z)维度空间。比如，CAP_ OPENNI POINT_ CLOUD_ _MAP通道
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2024-04-08 00:00:19
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018 参数估计之点估计法：矩估计法、最大似然估计
原创
2017-12-03 11:48:18
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线性估计 设信号模型为$x(t)=a+bt+N(t)$，其中$a,b$为待估计参数，$N(t)\(表示噪声。我们首先需要对上述信号进行采样，设采样间隔为\)\Delta t$，则第$k$个采样点可以表示为$x_k=a+b k\De ...
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2021-08-11 16:19:00
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自然场景（三维）投射到图片或视频（两维）缺失的维度就是深度depth 包含深度信息的作用： 机器人的运动轨迹估计 后续控制策略的基础 AR 如宜家物品的售前AR展示 图像去雾 手机肖像模式 深度信息的获取方式： 硬件方式 软件方式 硬件方式 双摄像头技术Dual camera technology
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2020-08-07 19:30:00
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问题的背景是在大数据冲击下，很多数据指标（尤其是涉及到去重的）的计算无法在合理的空间和时间内完成，比如uv的计算，数学原型问题等价于持续的向一个集合中写数，重复的不记，要求最终给出集合中不重复的元素的个数（集合的势）。而比较暴力的做法是随着数字增多不断的扩展集合的大小，让它放下所有的数，最终数出这个个数就OK。显然这样的空间复杂度在单机下是做不到的，所以多数做法是利用分布式原理将uv数据隔离到不同
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2023-04-25 23:00:16
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最常用的估计方法包括专家判断、类比、分解、宽带德尔菲、理想时间等，在不同阶段所使用的估计方法各不相同。
每一种方法都可以独立使用，但综合使用的效果最佳。
原创
2022-07-15 13:04:47
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt class KalmanFilterSOC: def init(self, Q=0.01, R=0.1, dt=1): """初始化卡尔曼滤波器用于SOC估计""" # 系统参数 self.Q = Q # 过程噪声协方差 self.R = R # 测量噪声协方差 self.dt = dt # 时间
文章目录参考资料1. 基本概述2. 误差动力学模型3. python 实现 参考资料车辆模型-跟踪误差模型Vehicle Dynamics and Control1. 基本概述车辆横向控制主要通过控制轮胎转角实现，而对于驾驶员来说，可直接操控的是方向盘角度，因此在搭建车辆动力学模型时，可以建立以相对于道路的方向和距离误差为状态变量的动力学模型。假设——:车辆重心距车道中心线的距离；:偏航角误差；
一、为什么要估计（estimate）在概率，统计学中，我们所要观测的数据往往是很大的，(比如统计全国身高情况）我们
原创
2022-04-11 10:26:36
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