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代码如下： static void unpack(void *v, ekf_t *ekf, int n, int m) { ekf->R = dptr; ekf->G = dptr; ekf->F = dptr;dptr += n * n;
ekf->H = dptr
浏览 32提问于2019-03-20得票数 0
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ifdef __cplusplus#endif这是一个简单的测试 init_motor();我尝试使用静态库来包含C++代码，所以这是我的Makefile：
浏览 1提问于2012-12-20得票数 5
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我期望EKF去噪那些预测值，然而，计算值甚至远离原始值。sensor_noise_w_k = np.array([0.01, 0.01, 0.01, 0.01, 0.01])
print(f'State Estimate After EKF</e
浏览 20提问于2022-11-04得票数 0
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我正在一个装有RPLidar的室内机器人上运行mrpt_ekf_slam_2d (http://wiki.ros.org/mrpt_ekf_slam_2d)。通过在激光雷达点云上运行聚类算法，地标被馈送到ekf。 我有一个问题，ekf似乎没有将观察值与机器人后面的地标联系起来，即偏航角度在区间90，-90之外。这些观察结果只是作为新的地标添加而已。当地标在机器人前面时，地标被正确地映射和关联，但一旦它们在机器人后面，ekf就会发出多个地标：1 以下是过滤激光雷达扫描以仅包括9
浏览 17提问于2019-03-19得票数 0
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列表中的两个元素
、、
ekf = 0 if data[i] == "F" and data[i+1] == "F":print(ekf, "-szer/-szor volt egymas utan ket fej.")
浏览 1提问于2019-07-23得票数 1
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作为参考，我使用以下代码NavEKF EKF{&ahrs, barometer, sonar};
但是允许这个
NavEKF EKF(AP_A
浏览 8提问于2015-11-30得票数 5
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KFilter ekf_;ekf_.x_ < 1, 1, 1, 1;我猜它有点像setter和getter，但为什么是Init
浏览 2提问于2017-04-22得票数 0
/mrpt/utils/CFileGZInputStream.h:12:0, from /home/ian/catkin
浏览 14提问于2017-08-23得票数 1
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我需要一些帮助关于布线植物模型到LabVIEW中的EKF块。我已经检查了样本VIs，但问题是在我的应用程序中，用于在EKF中表示模型的矩阵A、B和C是时间相关的，并且随着模拟的进行而变化。
浏览 2提问于2013-06-11得票数 0
我的外部循环：for jj = 1:5 %5 objectspredictedS=predictedS.EKFpredictor;我的扩展卡尔曼滤波器： properties (Access=privateA Xh a end
methods
浏览 3提问于2014-06-16得票数 0
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我有一个非线性系统，由一阶非线性差分方程组成：y(k) = h(x(k)) + v(k)我想使用matlab中的kalman函数来估计给定y的x。但是，matlab控制系统工具箱中的接口是：其中sys是状态空间模型。我的问题是:如何在matlab中为我的一阶非线性差分方程系统定义sys？
浏览 4提问于2016-08-16得票数 2
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predicate:NSPredicate(value: true), subscriptionID: "oup", options: .FiresOnRecordUpdate)let ekf.DeleteSelf))println("\(pr
浏览 2提问于2014-08-03得票数 1
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我正在尝试实现一个EKF到一个机器人使用python。机器人返回其当前x和y位置的估计值和一个角度(机器人所面对的方向)。
浏览 3提问于2022-02-05得票数 0
所以，在这个问题上，如果我是对的或不对的话，我将非常感谢你的提示和进一步的信息。由于噪声/误差，结果可能是锯齿状的线->，你可以使用卡尔曼滤波来平滑它。目前为止:粒子计算，卡尔曼平滑。现在：
浏览 5提问于2017-01-19得票数 2
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我知道EKF，它使用以前的状态作为在线过滤器来估计下一个状态，我也知道Graph，它使用过去的所有状态作为完全SLAM，并将它们表示为全部节点和边缘，并通过最小化误差来优化节点和网格的结构，以估计更好的状态现在，我知道运行EKF没有任何意义，因为EKF所做的是通过平衡测量信息和观察里程碑信息之间的权重来估计未来的状态。所以两者都是必需的。
浏览 4提问于2015-06-09得票数 0
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为什么姿态估计器这么慢？
、、、、
我是ML领域的新手，有一个关于计算机视觉的问题。为什么人脸检测和物体检测软件(如Instagram的人脸滤镜)可以在我们的智能手机上以30 -60fps的速度流畅运行，而姿态估计软件(例如OpenPose)却难以处理10fps以上的实时视频(也有不错的规格)？ 如果我错了，请纠正我，但是Snapchat的软件可以跟踪你的脸，直到光线不佳和相当突然的运动，姿势估计也可以做到，但需要更好/更多的GPUS，并且运行在较低的FPS下。 用于实时姿势估计的最快的神经网络类型是什么，以及哪些组件构成了可以准确地实时预测人的姿势的健壮神经网络？ 是否有可能在执行一些大量计算的同时仍然实现相对较高的FPS？
浏览 50提问于2019-05-31得票数 1
(const nav_msgs::Odometry::ConstPtr&)>;
{ ekf<
浏览 12提问于2022-09-28得票数 1
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1.0f
EKF.KF_options.method = kfEKFNaive; //select the KF algorithm
float xEKF.Process(DELTA_TIME, obsRange);
浏览 4提问于2016-12-06得票数 0
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为现有产品生成弹状虫：检查最后一项："ВА 47-63, 2P 2А (C) EKF".to_s.to_slug.normalize(transliterations: :russian).to_s现在它的正
浏览 4提问于2016-01-27得票数 2
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