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搜索资源列表

  1. 多传感器数据融合理论和实践手册(英文版).pdf

  2. 多传感器融合英文原版书，多传感器融合英文原版书，多传感器融合英文原版书，

  3. 所属分类：电信

    • 发布日期：2011-09-08
    • 文件大小：20mb
    • 提供者：apollolegend

  1. 关于列车运行系统测速测距多传感器的选择和融合（绝对原创）

  2. 1. 常用测速测距方法 2. 各国列控系统的测速测距情况 3. 多传感器融合的必要性 4. 多种传感器的选择 5. 传感器测量结果的融合 6. 多传感器融合建议 7. 参考文献

  3. 所属分类：交通

  1. 基于多传感器融合的室内机器人自主导航方法研究

  2. 将深度学习引入人工智能领域，开展相关机器人技术在自主导航中的方法研究，开发集机械平台、嵌入式硬件、软件系统、SLAM算法、场景识别方法于一体的机器人综合系统框架，结合多传感器融合的环境信息，实时指导路径规划。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-22
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：arhatshaw

  1. 基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在机床刀具磨损监测中的应用

  2. 将一种基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术应用于刀具磨损监测系统。介绍了小波分析和神经网络的理论基础;给出了刀具磨损在线监测系统的组成和基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术在刀具磨损在线监测系统应用过程。多种传感器采集的信号通过小波分析提取其特征值,将特征值作为神经网络的输入,对比识别刀具磨损状态。经实验验证,基于小波分析和神经网络的多传感器融合技术能有效识别刀具磨损状态。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：261kb
    • 提供者：weixin_38742951

  1. 智东西公开课-自动驾驶系列课第2季第1课课件-多传感器融合——无人驾驶的必由之路-Roadstar.ai首席科学家周光.pdf

  2. 全球无人驾驶格局及技术方案比较 多传感器融合的基本原理和算法 基于多传感器前融合的L4技术方案解析 Roadstar.ai如何加速落地和商业化

  3. 所属分类：交通

  1. 基于双CPU结构的采煤机泵、马达多传感器融合与控制系统

  2. 设计了基于ADμC812和TMS320F206的双CPU结构的多传感器融合与控制系统,介绍了该系统的体系机构、硬件配置、接口电路、工作原理和工作流程,实现了传感器信息融合的高速高精度采集、复杂算法的大数据量实时计算以及模拟与开关量并有的多控制通道等功能.系统硬件结构简单.该系统作为采煤机泵、马达综合试验台的子系统,用于泵、马达性能试验.应用表明,该系统具有很好的可靠性和实时性.

  3. 所属分类：其它

  1. 多传感器融合系统特点及体系结构

  2. 本文将介绍多传感器融合系统的特点及体系结构。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-26
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：weixin_38592758

  1. 立体视觉、雷达等多传感器融合的运动目标检测

  2. 立体视觉、雷达等多传感器融合的运动目标检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-06
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：apple_t29

  1. 立体视觉、光流、雷达等多传感器融合的运动目标检测

  2. 立体视觉、光流、雷达等多传感器融合的运动目标检测

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-06
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：apple_t29

  1. 立体视觉、光流、雷达等多传感器融合的运动目标检测论文

  2. 立体视觉、光流、雷达等多传感器融合的运动目标检测论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-06
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：apple_t29

  1. 运动目标检测相关论文（立体视觉、光流、雷达等多传感器融合）

  2. 运动目标检测相关论文（立体视觉、光流、雷达等多传感器融合）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2016-06-06
    • 文件大小：47mb
    • 提供者：apple_t29

  1. 传感技术中的【深度】多传感器融合技术简介

  2. 随着机器人技术的不断发展，机器人的应用领域和功能有了极大的拓展和提高。智能化已成为机器人技术的发展趋势，而传感器技术则是实现机器人智能化的基础之一。由于单一传感器获得的信息非常有限，而且，还要受到自身品质和性能的影响，因此，智能机器人通常配有数量众多的不同类型的传感器，以满足探测和数据采集的需要。若对各传感器采集的信息进行单独、孤立地处理，不仅会导致信息处理工作量的增加，而且，割断了各传感器信息间的内在联系，丢失了信息经有机组合后可能蕴含的有关环境特征，造成信息资源的浪费，甚至可能导致决策失误。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：268kb
    • 提供者：weixin_38739919

  1. 基于多传感器融合的乡村道路可行驶区域识别

  2. 乡村道路边界模糊、路况复杂,给智能车的识别造成困难。本文针对该问题,基于认知模型,针对摄像头和雷达提出多传感器融合算法,实现了对乡村道路中可行驶道路区域的准确、可靠识别。实验结果表明,该算法在车辆低速行驶时稳定可靠。

  3. 所属分类：其它

  1. 移动卫星通信低成本多传感器融合姿态估计方法

  2. 针对低成本移动卫星通信终端的天线姿态估计问题,提出了一种基于自适应滤波的低成本多传感器融合姿态估计方法.该方法通过融合微机械陀螺信息和加速度计重力场测量信息来得到精确的水平姿态角估计;通过融合单基线GPS高精度的航向角测量与陀螺信息保证航向角精度.在单基线GPS失锁的情况下,利用机动加速度观测对融合滤波器进行自适应控制,与标准平方根无迹卡尔曼滤波器相比,有效地克服了机动加速度影响.实验结果表明:所提出的低成本姿态估计方法在单基线GPS锁定或短时间失锁情况下,能够满足宽带移动卫星通信天线波束对准精

  3. 所属分类：其它

  1. 远程立体声，IMU，GPS和气压传感器的多传感器融合MAV状态估计

  2. 远程立体声，IMU，GPS和气压传感器的多传感器融合MAV状态估计

  3. 所属分类：其它

  1. 一种多传感器融合的多准则折扣组合新方法

  2. 一种多传感器融合的多准则折扣组合新方法

  3. 所属分类：其它

  1. r2live：R2LIVE是一个健壮的实时紧密耦合的多传感器融合框架，该框架融合了来自LiDAR，惯性传感器，视觉相机的测量结果，以实现可靠，准确的状态估计-源码

  2. R2LIVE 鲁棒，实时，LiDAR-Inertial-Visual紧密耦合状态估计器和映射 R2LIVE是一个健壮的实时紧密耦合的多传感器融合框架，该框架融合了来自LiDAR，惯性传感器，视觉摄像机的测量结果，以实现健壮，准确的状态估计。 利用所有传感器的测量优势，我们的算法对于各种视觉故障，LiDAR退化场景具有足够的鲁棒性，并且能够在机载计算平台上实时运行，如室内，室外进行的大量实验所示，以及不同规模的混合环境。 在（d）中显示了香港大学主楼的重建3D地图，在（a）和（b）中显示了带有对

  3. 所属分类：其它

  1. SensorFusionWork：多传感器融合课程作业代码-源码

  2. 基于激光的多传感器融合定位与建图 深蓝学院学习环境。 概述 本Repo为基于ROS melodic Ubuntu 18.04的学习环境。 为了节约安装配置的时间： 部分依赖项由于网络原因难以取得 新依赖的约会可能会导致与本地依赖的冲突 上述环境将以Docker映像的形式提供，实现与本机PC环境的隔离。本项目Native PC的操作系统选择Ubuntu 。 Windows与Mac不推荐使用，若有意尝试，请自行搜索相关解决方案。 安装Ubuntu 首先请确保您可以访问Ubuntu开发环境。如果没有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：49mb
    • 提供者：weixin_42120541

  1. 无人驾驶算法学习：多传感器融合MSF算法

  2. 本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接近，稍微有点不同，所以MSF开源程序就成了一个不错的选择。所以本人研究了ETH的两篇文章：《V

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：602kb
    • 提供者：weixin_38610573

  1. 无人驾驶算法学习：多传感器融合MSF算法

  2. 本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-state Kalman?lter》基础上的，是一种相机和IMU融合的理论，里面讲解了IMU的误差状态运动方程构建。误差状态四元数，是有开源的程序的，但是它是集成在rtslam里面的，不方便提取出来使用。 但还有另外一个开源的程序，ETH的MSF，可以比较方便地用在自己的工程里面，并且它的理论与误差状态四元数很接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-28
    • 文件大小：602kb
    • 提供者：weixin_38587509
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