GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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2024/5/6 15:32:31
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基于扩展卡尔曼滤波的车辆追踪项目，C++实现，CTRV模型，激光雷达和雷达传感器融合，详情见博客http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/78359048
2024/5/3 20:39:34
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随着德国的“工业4.0”、美国的“再工业化”风潮、“中国制造2025”等国家战略的推出，以及云计算、大数据、人工智能、物联网等新一代信息技术与制造技术的加速融合，工业控制系统由从原始的封闭独立走向开放、由单机走向互联、由自动化走向智能化。
在工业企业获得巨大发展动能的同时,也出现了大量安全隐患，而工业控制系统作为国家关键基础设施的“中枢神经”，其安全关系到国家的战略安全、社会稳定。
在工业企业获得巨大发展动能的同时,也出现了大量安全隐患，而工业控制系统作为国家关键基础设施的“中枢神经”，其安全关系到国家的战略安全、社会稳定。
2024/5/1 20:58:03
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Django+Vue+GraphQL+AWSCookiecutter一份非常固执己见模板保险丝在一起的Django，Vue.js，GraphQL和AWS成一个完整堆栈的Web应用程序。
产品特点后端前端部署方式拉姆达S3CloudFrontRDS带公用和专用子网的VPC，NAT网关等（打包和部署到AWSLambda）（基础结构代码脚本）（错误监视）最初基于并从Reddit调度应用程序提取。
用法首先，获取cookiecutter：$pipinstallcookiecutter现在针对这个仓库运行它：$cookiecuttergh:grantmcconnaughey/cookiecutter-django-vue-graphql-aws系统将提示您输入一些值。
提供它们，然后将为您创建一个项目。
现在您可以使用启动项目：$docker-composeup--build在浏览器中打开以查看该应用程序。
产品特点后端前端部署方式拉姆达S3CloudFrontRDS带公用和专用子网的VPC，NAT网关等（打包和部署到AWSLambda）（基础结构代码脚本）（错误监视）最初基于并从Reddit调度应用程序提取。
用法首先，获取cookiecutter：$pipinstallcookiecutter现在针对这个仓库运行它：$cookiecuttergh:grantmcconnaughey/cookiecutter-django-vue-graphql-aws系统将提示您输入一些值。
提供它们，然后将为您创建一个项目。
现在您可以使用启动项目：$docker-composeup--build在浏览器中打开以查看该应用程序。
2024/5/1 19:36:12
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本书主要介绍了什么是红外图像，以及如何对红外图像进行分析，同时也讲述了红外图像和可见光图像融合的基本方法和理论，非常具有参考价值。
2024/5/1 14:49:14
22.34MB
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提出一种融合多种特征的图像过曝光区域检测算法。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。
利用转换的亮度特征和颜色特征，并新引入亮颜特征和边界邻域特征来构成特征向量，用L2正则化逻辑非线性回归方法。
对实验图像进行过曝光区域检测，结果显着示，相较于亮度阈值法和采用亮度和颜色特征的常规检测方法，约会新特征后的改进算法检测出的过照射范围区域连通性更好。
2024/4/30 6:56:48
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针对目前的基于特征的图像检索中没有有效地结合图像中对象空间信息的问题提出了一种新的融合了颜色、空间和纹理特征的图像特征提取及匹配方法
2024/4/29 11:55:29
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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