SLAM作为近些年来的一门新兴的技术，在各个领域内都得到了广泛的使用。

无人驾驶汽车系统入门-Autoware_UsersManual_v1.1Autoware-用于城市自主驾驶的集成开源软件，支持以下功能：3D本地化3D映射路径规划路径跟随加速/制动/转向控制数据记录汽车/行人/物体检测交通信号检测交通灯识别车道检测对象跟踪传感器校准传感器融合面向云的地图连接自动化智能手机导航软件仿真虚拟现实Autoware受BSD许可证保护。
请自行担任使用。
为了安全使用，我们为不拥有真正自主车辆的人提供基于ROSBAG的仿真方法。
如果您使用Autoware与真正的自主车辆，请在现场测试之前制定安全措施和风险评估。

自动驾驶系列报告，总共五部，自动驾驶系列报告之一：综合篇：自动驾驶的时代已经开始到来，自动驾驶系列报告之二：决策层篇：自动驾驶系统：量产导向还是功能导向，自动驾驶系列报告三：车载芯片篇，自动驾驶芯片，GPU的现在和ASIC的未来，新能源与汽车行业自动驾驶系列报告之五：控制执行篇，转向制动电子化，自动驾驶的必由之路，汽车行业自动驾驶系列报告之四：传感器篇，多传感器融合

毫米波雷达和视觉传感器融合的检测仿真matlab代码。
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资源里面部分代码展示：sensors=cell(8,1);%设置位于汽车前保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{1}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",1,"Height",0.2,"MaxRange",174,..."SensorLocation",[egoCar.Wheelbase+egoCar.FrontOverhang,0],"FieldOfView",[20,5]);%设置位于汽车后保险杠地方的前向远程毫米波雷达sensors{2}=radarDetectionGenerator("SensorIndex",2,"Height",0.2,"Yaw",180,..."SensorLocation",[-egoCar.RearOverhang,0],"MaxRange",174,"FieldOfView",[20,5]);

适用于Android的传感器融合演示此应用程序演示了各种传感器和传感器融合的功能。
来自陀螺仪，加速度计和罗盘的数据以不同的方式组合在一起，结果显示为可以通过旋转设备旋转的立方体。
在阅读完整的文档。
此应用程序中的主要新颖之处在于虚拟传感器的融合：改进的方向传感器1和改进的方向传感器2将Android旋转矢量与虚拟陀螺仪传感器融合在一起，从而获得了以前未知的稳定性和精度的姿势估计。
除了这两个传感器之外，还可以使用以下传感器进行比较：改进的方向传感器1（Android旋转矢量和校准的陀螺仪的传感器融合-不稳定，但更准确）改进的方向传感器2（Android旋转矢量和校准的陀螺仪的传感器融合-更稳定，但准确性更低）Android旋转向量（加速度计+陀螺仪+指南针的卡尔曼滤波融合）校准的陀螺仪（加速度计+陀螺仪+指南针的卡尔曼滤波融合的单独结果）重力+指南针加速

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。