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搜索资源列表

  1. 圆梦小车二代装配说明——轨迹采样.pdf

  2. 圆梦小车系列之： 圆梦小车二代装配说明——轨迹采样

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-28
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：renwfy9

  1. 小车轨迹采样部分原理图.pdf

  2. 小车轨迹采样部分原理图.pdf小车轨迹采样部分原理图.pdf

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-19
    • 文件大小：24kb
    • 提供者：cheng_bao1

  1. 圆梦小车的一些原理图

  2. 资料为PDF文件； 包括：小车MCU控制部分原理图、小车电机驱动部分原理图、小车轨迹采样部分原理图、小车通讯部分原理图、L298N芯片资料

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2009-10-07
    • 文件大小：320kb
    • 提供者：laodao121

  1. IMU惯性导航

  2. matlab绘制物体的运动轨迹，有采样例子可直接使用。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2014-09-21
    • 文件大小：464kb
    • 提供者：eimy123

  1. 深度学习的快速磁共振程序及采样轨迹设计

  2. 深度学习的快速磁共振程序及采样轨迹设计 深度学习的快速磁共振程序及采样轨迹设计

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_41743623

  1. 计算机控制系统——z平面根轨迹法的MATLAB实现

  2. 对题图A 2-16所示的火星漫游车控制系统，试用z平面根轨迹法采用零极点对消技术设计D(z)。设计要求为：（1）超调量<15%，调节时间 ，上升时间<0.8s。（2）速度误差系数 。采样周期T=0.1s。 控制系统的主要任务就是保证漫游车对斜坡输入信号 具有较好的动态跟踪性能。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-04-22
    • 文件大小：151kb
    • 提供者：semptember

  1. 用户轨迹数据

  2. 用户轨迹数据结构包括经度、纬度、高度、时间、是否连续，轨迹涉及面广，时间采样频率高。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-04-29
    • 文件大小：57kb
    • 提供者：wttt_

  1. 基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN）.pdf

  2. 针对长 短期记忆网络（LSTM） 在行人轨迹预测问题中孤立考虑单个行人，且无法进行多种可能性预测的问题，提出基于注意力机制的行人轨迹预测生成模型（AttenGAN），来对行人交互模式进行建模和概率性地对多种合理可能性进行预测。AttenGAN 包括一个生成器和一个判别器，生成器根据行人过去的轨迹概率性地对未来进行多种可能性预测，判别器用来判断一个轨迹是真实的还是由生成器伪造生成的，进而促进生成器生成符合社会规范的预测轨迹。生成器由一个编码器和一个解码器组成，在每一个时刻，编码器的LSTM综合注

  3. 所属分类：其它

  1. 基于Frenet坐标系采样的自动驾驶轨迹规划算法研究_王沙晶.caj

  2. 泊车轨迹规划与跟踪控制

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2020-03-17
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：dfasdf1

  1. GPS轨迹大数据集 Geolife Trajectories 1.3.zip part2

  2. 该GPS轨迹数据集由182位用户在（微软亚洲研究院）Geolife项目中收集，历时超过五年（2007年4月至2012年8月）。 该数据集的GPS轨迹由一系列时间戳点表示，每个点都有其中包含纬度，经度和海拔高度的信息。 该数据集包含17,621个轨迹，总距离为1,292,951公里，总持续时间为50,176小时。 这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS手机记录，并具有各种采样率。 91.5％的轨迹以密集表示记录，例如 每1~5每秒秒或每5~10米。 该数据集记录了广泛的用户户外活动，不仅包括回家和上

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-08-24
    • 文件大小：128mb
    • 提供者：albertolin

  1. GPS轨迹大数据集 Geolife Trajectories 1.3.z01 part1

  2. 该GPS轨迹数据集由182位用户在（微软亚洲研究院）Geolife项目中收集，历时超过五年（2007年4月至2012年8月）。 该数据集的GPS轨迹由一系列时间戳点表示，每个点都有其中包含纬度，经度和海拔高度的信息。 该数据集包含17,621个轨迹，总距离为1,292,951公里，总持续时间为50,176小时。 这些轨迹由不同的GPS记录仪和GPS手机记录，并具有各种采样率。 91.5％的轨迹以密集表示记录，例如 每1~5每秒秒或每5~10米。 该数据集记录了广泛的用户户外活动，不仅包括回家和上

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2019-08-23
    • 文件大小：200mb
    • 提供者：albertolin

  1. 基于粒子群算法的采煤机单向示范刀采样轨迹规划

  2. 考虑到采煤工艺和工作面的设备适应能力的限制,为提高单向示范刀采样轨迹与记忆截割轨迹的吻合度,探讨单向截割信息转换为双向截割信息的条件,建立基于粒子群算法截割轨迹规划数学模型,通过粒子群算法对截割参数进行规划,给出采煤机顶板记忆截割轨迹,利用Matlab软件对滚筒超调截割岩石或过低留顶煤的单向示范刀采样轨迹进行规划。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-30
    • 文件大小：616kb
    • 提供者：weixin_38747216

  1. 出租车轨迹数据 | 北京市2008年

  2. 时空轨迹数据是带有时间和空间信息的序列数据，数据获取成本低，覆盖范围广，且拥有时态特性，既可以进行微观个体活动模式的研究，也可以进行宏观活动系统的城市空间结构的研究。今天将分享一套出租车轨迹数据，该数据包含北京市2008年一周内10000+辆出租车、10分钟采样频率、1千万条以上的轨迹。

  3. 所属分类：交通

    • 发布日期：2020-11-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：Asdas_

  1. 随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘

  2. 随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘

  3. 所属分类：其它

  1. mm_stack:这是我的移动机器人遵循给定轨迹的规划方法的源代码-源码

  2. 移动机械手计划堆栈 这是用于移动主机计划的算法的源代码 mm_manipulator 在mm_manipulator程序包中，我们使用基于采样的方法在操纵器（KUKA iiwa14）的关节空间中进行采样，以计算其可达性和相应的操纵性至于iiwa的运动学，我们使用和moveit使其 roslaunch iiwa_moveit move_group.launch 并进入脚本目录并运行 ./reachability.py 结果以* /数字显示。 采样结果没有上传，因为它太大了reachability

  3. 所属分类：其它

  1. 稀疏车辆轨迹条件下信号控制交叉口排队长度估计方法.

  2. 随着基于移动互联网的车辆导航技术的发展和应用，基于车辆轨迹的信号控制交叉*通运行状态评价和方案优化逐渐成为研究热点。针对以往研究在稀疏车辆轨迹（一个周期内采样车辆少甚至无采样车辆的情形）的条件下排队长度无法估计或精度低和未能充分挖掘利用历史排队长度和其他非排队车辆轨迹信息等缺陷，本研究提出了一种面向稀疏轨迹数据条件下信号控制交叉口周期排队长度的估计方法。该方法可以通过利用非排队车辆轨迹信息修正最大排队长度估计值以及采用卡尔曼滤波算法和历史排队长度数据对稀疏车辆轨迹周期排队长度进行估计。为验证方

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：838kb
    • 提供者：weixin_38751014

  1. 软件定义网络中基于流水印和随机采样的流轨迹跟踪技术

  2. 软件定义网络中基于流水印和随机采样的流轨迹跟踪技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：246kb
    • 提供者：weixin_38502639

  1. 随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘

  2. 随机采样移动轨迹时空热点区域发现及模式挖掘

  3. 所属分类：其它

  1. 比较轨迹聚类方法：比较轨迹数据集上的不同聚类方法和相似性度量-源码

  2. 比较轨迹聚类方法 这是我的模式识别课程学期项目。 目标是在民用飞行数据上比较4种聚类算法（k型，高斯混合模型，dbscan和hdbscan）。 可以在report.pdf文件中找到更多详细信息。 产生的集群如下所示： 应用轨迹分割以减少采样点的数量，并使用hausdorff距离比较轨迹之间的相似性。 更新（2019年2月） 添加了一个演示项目的每个步骤。 首先请看一下，它比项目的其他部分更短，更容易理解。 它还在公共数据集上显示了这些步骤。 公开数据集： 集群轨迹：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：13mb
    • 提供者：weixin_42116672

  1. 基于GPS轨迹的周期模式发现

  2. 针对周期行为挖掘中面临的时空数据采样频率不确定，数据稀疏，时空数据噪声等问题，本文采用GMPF （GPS Multi-Periodic Find） 算法来检测用户的周期模式。该算法首先将用户的轨迹序列转换成兴趣点集合，然后针对每个兴趣点进行周期挖掘。通过在微软亚洲研究院的Geolife项目中的182名用户4年的GPS数据上进行实验，实验证明了该方法的有效性且对数据噪声和数据稀疏不敏感。

  3. 所属分类：其它

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