IMU、GPS、里程计和视觉里程计 CORS Ntrip
导航定位导航（navigation）
确定物体相对已知参考系的位置和速度
从一点出发到达另一点的航线规划和保持、回避障碍和避免碰撞
定位（positioning）即确定载体的空间位置坐标
实时定位和后处理定位 静态定位和动态定位
移动无线数据传输；导航电子地
导读：ALK融合是非小细胞肺癌的关键驱动机制之一，在NSCLC患者中发生的频率约为3-7%。针对ALK融合的抑制剂克唑替尼、色瑞替尼以及Alectinib在治疗ALK融合阳性的NSCLC患者中都取得了巨大成功，而ALK融合检测是靶向ALK治疗的前提。1．传统ALK检测技术的特点及不足之处目前对ALK融合的检出方法包括传统的荧光原位杂交（FISH），基于PCR扩增技术（RACE-PCR或RT-PCR
典型的图像融合方法也是比较简单的图像融合方法，但也是目前应用最广泛的图像融合方法。 目前，常用的颜色模型一种是通常采用的红、黄、绿(RGB)三原色模型。另外一种广泛应用的颜色模型是强度、色调、饱和度(IHS) 颜色模型。IHS颜色模型适合于人的直觉的配色方法，因而成为彩色图像处理最常用的颜色模型。强度表示光谱的整体亮度大小，对应于图像的空间分辨率，色调描述纯色的属性，决定与光谱的主波长，是光谱在质
前言前两篇文章《Google Cardbord的九轴融合算法》，《Madgwick算法详细解读》，讨论的都是在SO3上的传感器融合，即，输出的只是纯旋转的姿态。只有旋转，而没有位移，也就是目前的一些普通的VR盒子的效果。而《相机IMU融合四部曲》要讨论的是，在SE3上面的传感器融合，在既有旋转又有位移的情况下，该如何对多传感器进行融合。也就是，工程实践中的，如何把基于相机算出来的位姿，与IMU的位
前言 上一次的分享里，我介绍了GPS的原理（三角定位）及特性（精度、频率），同时也从无人车控制的角度，讨论了为什么仅有GPS无法满足无人车的定位要求。为了能让无人驾驶系统更高频率地获取定位信息，就必须引入频率更高的传感器。这就是这一次内容的主角——IMU（Inertial Measurement Unit）惯性测量单元。下图就是百度Apollo计划推荐使用的IMU——NovAtel SP
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2024-07-15 16:26:45
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作者 | 应知 编辑 | 汽车人研究生进行无人机控制导航时，使用GNSS/Mag/IMU等传感器进行组合导航定位，用于计算无人机的姿态。本文主要介绍ESKF算法在多传感器融合中的应用，详细记录和推导ESKF状态传播方程，并更详细解释观测方程及其物理意义，直观的解释SLAM-IMU状态预测方程的关系，用于算法学习研究。EKF算法过程简单理解：通过I
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2024-05-10 16:03:10
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导读:随着物联网技术的发展,能够迎合室内定位的技术也逐渐增多,在市场上不断的更新迭代下,需要室内定位来维护与管理企业的各项事务也越来越多,例如医院需要室内定位来管理人员的安全问题,医院需要室内定位系统来管理日常设备的维护等等. 一.系统原理 苏州新导室内外融合定位系统利用先进的IOT、GNSS、MEMS、Wireless等技术手段，围绕客户的不同工作/生活场景，面向B端（企业）或G端（政府）等提
DWA 算法作为局部路径规划算法中的经典算法，通过计算速度和角速度的方式对机器人位置进行表示，从而快速得到下一规划轨迹的最
UWB作为室内定位技术中佼佼者，与5G融合面向不同行业提供融合位置服务，特别对于制造产业升级转型提供了巨大的技术支撑。在一重大连聚焦于“效率优化”和“降本增效”的智能化转型推进时，四相科技从人力、物力和货物流转切入，利用高精度UWB定位技术获取生产要素实时位置信息。通过在现有工业物联网生态中加入人员、物资等位置数据，辅助工业企业打通不同生产要素沟通互联的渠道，进而协助客户实现提质增效和数字化转型升
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2024-03-13 10:01:38
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作者 | 晓畅Auto 编辑 | 汽车人上一节介绍了自动驾驶中的感知模块，很明显可以看出每种传感器都有自己的优势及劣势。俗话说“单丝不成线，独木不成林”。面对如此复杂的自动驾驶系统，最好的办法自然是博采众长，多传感器融合咯。1.False Positive & False Negative这是做多传感器融合之前必须了解的一个概念。统计学上
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2024-04-09 22:19:15
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IMU惯性测量单元详解
惯性测量单元的工作原理惯性测量单元的工作原理是：使用一个或多个加速度感应器，探测当前的加速度速率；使用一个或多个偏航陀螺仪，检测在方向、翻滚角度和倾斜姿态上的变化。有一些惯性测量单元还同时包括磁力计,主要是用于协助校准方向漂移。惯性导航系统包含IMU角速度、线性加速度计(位置的变化);一些IMU包括陀螺仪等元素(维护绝对角参考)。
惯性测量单元的应用惯性测量单元（IMU）是
三维重建主要通过使用相和 3D 打印等领域, 具有重要的研究价值也是未来发展的重要研究方向。三维重建技术分类如下图所示三维重建技术分类目前三维重建方法较多，但主要聚焦在激光和视觉，因为二者能输出较出
原创
2023-05-18 09:52:11
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从CPU 迁移到GPU 两者的区别主要是GPU 并发低 计算优势CPU（即MPI） 并发性高 计算性能。但是使用经验是 使用的人多 相对应的集群等待时间长DRAM即动态随机存取存储器，是常见的系统内存。Cache存储器：电脑中作高速缓冲存储器，是位于CPU和主存储器DRAM之间，规模较小，但速度很高的存储器算术逻辑单元ALU是能实现多组算术运算和逻辑运算的组合逻辑电路。GPU 提供了多
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2024-03-07 17:44:02
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指数生成函数
咕咕了好久，指数生成函数 （EGF） 它终于来了！前置知识普通生成函数多项式计数一些定义指数生成函数 （EGF） 指下面这种形式的生成函数：\[\hat A(x)=\sum_{i \ge 0} \frac{a_i}{i!}x^i
\]卷积形式：\[\hat A(x)\hat B(x)=\sum_{i\ge 0} \frac{x^i}{i!}
作者：小人物-阿甘一些常见的状态码为：200 - 服务器成功返回网页 404 - 请求的网页不存在 503 - 服务不可用 详细分解：1xx（临时响应） 表示临时响应并需要请求者继续执行操作的状态代码。代码 说明 100 （继续） 请求者应当继续提出请求。服务器返回此代码表示已收到请求的第一部分，正在等待其
1、通过脚本查询Job的利用率和所占的Core数，从而管理低利用率的Job。•通过脚本查询JOB的利用率和所占的CORE数，从而管理低利用率的JOB。 •低CPU利用率的JOB要特别小心，最可能存在2个原因：JOB缺少LICENSE导致等待；存储IO过高，导致JOB一会儿用CPU，一会儿不用。2、通过BSTAT脚本，同时看到某台服务器的LSLOAD信息和BHOSTS,LSHOSTS相关信息•建议显
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2024-07-17 11:37:22
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lsof:一个功能强大的命令（一般只会用到 -i 参数，重点看看后面的关于此命令的使用）lsof命令的原始功能是列出打开的文件的进程，但LINUX下，所有的设备都是以文件的行式存在的，所以，lsof的功能很强大！ 语法：lsof [-?ahlnNPRsv][-c c][+|-d d][+|-D D][-g [s]] [+|-L [I]][-p s][+|-r [t]][-u s][names] 参
自主导航是机器人与自动驾驶的核心功能，而SLAM技术是实现自主导航的前提与关键。现有的机器人与自动驾驶车辆往往会安装激光雷达，相机，IMU，GPS等多种模态的传感器，而且已有许多优秀的激光SLAM与视觉SLAM算法。但是每种模态的传感器都有其优点和缺点，如相机只能测量2D图像，且容易受光照和夜晚的影响；激光雷达获取的3D点云较为稀疏，而且在长走廊，隧道，以及开阔场景中容易发生退化；GPS测量极易受
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2022-10-11 15:49:13
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一、卫星测距原理说明 天上的卫星发送数据被便携式RTK终端接收到，卫星和终端之间的距离D=C*T; C为光速，T为卫星发送的信号到达便携式RTK终端的时间，通过时间乘以距离可以获得卫星和便携式终端的实时距离。 二、卫星定位原理说明 当4个以上卫星和终端通信的时候就可以获得
1. SLAM问题定义同时定位与建图（SLAM）的本质是一个估计问题，它要求移动机器人利用传感器信息实时地对外界环境结构进行估计，并且估算出自己在这个环境中的位置，Smith 和Cheeseman在上个世纪首次将EKF估计方法应用到SLAM。以滤波为主的SLAM模型主要包括三个方程：1）运动方程：它会增加机器人定位的不确定性2）根据观测对路标初始化的方程：它根据观测信息，对新的状态量初始化。3）路
