PX4的关键模块代码在src文件夹下，位置环控制，姿态环控制，EKF，各个传感器的驱动。

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Docker容器内部端口映射到外部宿主机端口的方法小结 转自 xff1a https www cnblogs com kevingrace p 9453987 html Docker允许通过外部访问容器或者容器之间互联的方式来提供网络服务

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我发现这篇文章所用的代码和我买的带有ROS功能包的GPS模块的功能包的代码一样 xff01 xff01 xff01 https gitee com maxibooksiyi gps driver 转载自 xff1a https blog c

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其他项目无问题 解决方法 xff1a 删除除spring以外依赖的moudles 启动main方法

卡尔曼滤波的缺点就是需要精确的模型 xff0c 所以由此产生了自校正卡尔曼滤波 自适应卡尔曼滤波 所以都是在解决问题中产生 下面拍自 多传感器加权观测融合kalman滤波理论 下面拍自 现代信息融合技术在组合导航中的应用

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https blog csdn net sinat 16643223 article details 117370302 cch也之前问了 xff0c 是用EKF还是图优化 xff0c 他应该是看了深蓝学院多传感器融合那门课 https b

似乎传感器都得标定 xff0c 相机 xff0c 编码器 xff0c IMU 之前vins有相机IMU联合标定 xff0c 现在看深蓝学院的多传感器融合 里面说到编码器的标定IMU的标定

这里acfly多传感器融合里面就用到了异常检测 xff0c 这真正把我以前的工作和现在都工作结合了起来 融合前做异常检测是个很重要的环节 xff0c VIO乱了需要能够判断到 GPS信号不好了可以判断到

贝叶斯推断和贝叶斯公式是整个卡尔曼的核心 贝叶斯滤波比卡尔曼滤波比卡尔曼滤波更宽泛 误差作为状态量 融合工程师很多时候是调参工程师 xff0c 卡尔曼滤波的Q R xff0c 需要调参 xfffc 掌握观测方程的推导 13章第一节 掌握了这

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这和我当年做的工作就很像了 转载自 xff1a https mp weixin qq com s veqH753nxWW0Hr0PDB1uSg 中国移动研究院冯俊兰 xff1a 基于移动通信网络运维中的多指标时空序列预测 冯俊兰 智能运维前