定位技術(shù)分為兩大類 單點(diǎn)和差分 1.單點(diǎn)定位 就是一臺接收機(jī)的觀測數(shù)據(jù)來確定接收機(jī)位置的方式，就是說不使用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行差分定位。單點(diǎn)定位普通...
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定位技術(shù)總結(jié)
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多傳感器融合同步標(biāo)定技術(shù)整理
所謂的時(shí)間硬同步，就是通過唯一的時(shí)鐘源給各傳感器 提供相同的基準(zhǔn)時(shí)間，各傳感器根據(jù)提供的基準(zhǔn)時(shí)間校準(zhǔn)各自的時(shí)鐘時(shí)間，從硬件上實(shí)現(xiàn)時(shí)間同步,也就是...
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馬爾科夫鏈模型快速理解
隱馬爾科夫鏈： 機(jī)器學(xué)習(xí)最重要的任務(wù)就是通過已知證據(jù)(訓(xùn)練樣本)來對未知變量進(jìn)行評估和推測。 將已知變量推測未知變量任務(wù)解釋為基于計(jì)算變...
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octree八叉樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)原理與實(shí)現(xiàn)通過雷達(dá)、激光掃描、立體攝像機(jī)等三維測量設(shè)備獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)量大、分布不均勻等特點(diǎn)。作為三維領(lǐng)域中一個(gè)重要的數(shù)據(jù)來源，點(diǎn)云數(shù)據(jù)主要是表征...
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幾款開源的自動駕駛仿真平臺項(xiàng)目幾款開源的自動駕駛仿真平臺項(xiàng)目包括Carla、AirSim、Udacity self-driving car simulator、Apollo和...
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apollo感知算法lidar部分分成7步對 Lidar 的流程進(jìn)行敘述： 1.坐標(biāo)及格式轉(zhuǎn)換 Apollo 使用了開源庫Eigen進(jìn)行高效的矩陣計(jì)算，使用了PCL點(diǎn)云庫對點(diǎn)云進(jìn)...
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點(diǎn)云概念與點(diǎn)云處理
點(diǎn)云概念 點(diǎn)云與三維圖像的關(guān)系：三維圖像是一種特殊的信息表達(dá)形式，其特征是表達(dá)的空間中三個(gè)維度的數(shù)據(jù)，表現(xiàn)形式包括：深度圖（以灰度表達(dá)物體與相機(jī)...
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點(diǎn)云最鄰近Nearest NeighborsKNN是尋找臨近最近的K個(gè)點(diǎn) radiusNN是半徑為r的圓內(nèi)的點(diǎn) pcl提供上述最鄰近搜索算法庫，但是開源的執(zhí)行速度慢。自己寫的都比庫里快。 ...
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Clustering聚類一張圖片，由RGB三種通道表示，每個(gè)通道由8位表達(dá)，也就是2的3*8=2的24次方=1600萬像素點(diǎn)（顏色），從1600萬顏色找出K個(gè)點(diǎn)聚類。 ...
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基于語義激光雷達(dá)過濾動態(tài)物體提高定位精度
背景 語義信息在智能導(dǎo)航中也起著重要的作用。在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，由于存在動態(tài)目標(biāo)，傳統(tǒng)的基于環(huán)境幾何的方法很難實(shí)現(xiàn)可靠、準(zhǔn)確的定位和制圖。這些傳統(tǒng)的幾...
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