谢谢 xiaoqhuang 给的中土ID 可以和大家一起玩战神了 散分了~~~

linuxzhang 2006-10-21 02:32:47
本人国庆期间申请的亚丁的帐号 太靠后了3941 长期一个侦察的都没

感谢xiaoqhuang给了个目前不玩了的帐号 可以和大家在一起共同奋斗了
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tianxingjian1273 2006-10-23
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顶死楼上两个!
ouyangke 2006-10-23
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加油
iorizht 2006-10-23
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jf
tianxingjian1273 2006-10-23
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哈,他也给了我个号。2个月前。
kingsang 2006-10-23
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ding
是是非非 2006-10-22
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坐标多少
dashi 2006-10-22
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:)
fellowcheng 2006-10-22
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^-^
xiaoqhuang 2006-10-22
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突然看到我的名字......
那里面有我一个最大的城啊.筑7开的350湖泊。
seedundersnow 2006-10-22
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分啊分,谢了
min_1982 2006-10-22
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xiexie
min_1982 2006-10-22
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zuobiao
min_1982 2006-10-22
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jf
OracleRoob 2006-10-22
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jf
一条晚起的虫 2006-10-21
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jf
啸啸轩轩 2006-10-21
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恭喜!
Cwfly 2006-10-21
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hehe ........

up
LifeForCode 2006-10-21
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支持
zhenghaibingood 2006-10-21
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群是盟群,你加个盟就进了
sanyou98 2006-10-21
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【SLAM】扩展卡尔曼滤波器实现超宽带传感器UWB和惯性测量单元IMU数据融合定位(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)实现超宽带传感器(UWB)与惯性测量单元(IMU)数据融合的定位方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过融合UWB的高精度位置信息和IMU的高频运动数据,有效提升了定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于存在非视距(NLOS)或多路径效应的复杂室内环境。文中详细阐述了系统状态模型与观测模型的构建、EKF的预测与更新步骤,以及多传感器数据的时间同步与坐标对齐等关键技术环节。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和信号处理知识,从事SLAM、机器人导航、室内定位等方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于移动机器人、无人机、AGV等平台的高精度室内定位与导航系统开发;②作为多传感器融合算法的学习案例,掌握EKF在非线性系统状态估计中的实际应用;③为后续研究更先进的滤波算法(如UKF、PF)或紧耦合SLAM系统提供技术基础。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码,逐步调试并理解EKF的核心算法流程,重点关注状态向量设计、协方差矩阵初始化与更新、以及UWB与IMU数据的融合逻辑,有条件者可进一步在真实平台上验证算法性能。

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