SLAM地图构建与定位算法，含有卡尔曼滤波和粒子滤波器的程序SLAM算法的技术文档合集（含37篇文档）slam算法的MATLAB源代码，国外的代码基于角点检测的单目视觉SLAM程序，开发平台VS2003本程序包设计了一个利用VisualC++编写的基于EKF的SLAM仿真器SlamAlgorithmwithdataassociationJoanSolà编写6自由度扩展卡尔曼滤波slam算法工具包实时定位与建图（SLAM），用激光传感器采集周围环境信息概率机器人基于卡尔曼滤波器实现实时定位和地图创建（SLAM）算法机器人地图创建新算法，DP-SLAM源程序利用Matlab编写的基于EKF的SLAM仿真器源码机器人定位中的EKF-SLAM算法，实现同时定位和地图构建基于直线特征的slam机器人定位算法实现和优化SLAM工具箱，很多有价值的SLAM算法EKF-SLAM算法对运动机器人和周围环境进行同步定位和环境识别仿真SLAMusingMonocularVisionRT-SLAM机器人摄像头定位，运用多种图像处理的算法slam(simultaneouslocalizationandmapping)仿真很好的入门SLAM自定位导航的一个小程序，适合初学者以及入门者使用slam算法仿真slam仿真工具箱：含slam的matlab仿真源程序以及slam学习程序移动机器人栅格地图创建，SLAM方法，可以采用多种地图进行创建SLAM算法程序，来自悉尼大学的作品，主要功能是实现SLAM算法对SLAM算法中的EKF-SLAM算法进行改进，并实现仿真程序SLAM的讲解资料，机器人导航热门方法

一、理论分析全面系统全书开篇介绍了信号处理理论的两大基石：信号和系统理论，以及声纳检测理论，并运用概率论、统计数学与信息论知识，将上述理论建立在严谨的理论框架之内。
二、取材新颖、图文并茂作者从实用的角度出发，选择已被证明对声纳有实用价值或者有潜在应用前景的技术予以介绍，并辅以如维纳滤波、卡尔曼滤波、自适应线谱增强等理论与技术实现方法。
书中配备了大量图表和实例，以便于读者理解和运用理论解决实际问题。
三、结构严谨、注重创新本书为解决声纳设计中的实际问题，发展了一系列在主、被动声纳中行之有效的新方法，这些成果大多是第一次发表。
四、坚持理论与实践结合的原则全书始终贯穿着这样一种观点：声纳设计、水声工程是实验科学，理论分析和指导是必要的，但决不能停留在计算机仿真阶段。
要重视实践，强调用海上实验检验理论的效果。
五、紧密结合我国实际本书在介绍声纳领域国际前沿成果的同时，特别注意结合我国的实际情况。
书中着重介绍了我国在浅海声场研究方面的成果及其对声纳设计的影响，还结合我国声纳的研制程序，参考国外声纳指标体系，针对我国实际介绍了声纳从战术技术论证到声纳设计、系统集成、软/硬件调试、实验室测试、湖试直到海试的全过程，第一次系统地给出了声纳指标测试与判断的客观准则及理论依据。

矢量卡尔曼滤波器的MATLAB编程实现利用卡尔曼滤波器实现去噪功能

datalinearfilteringproblem[Kalman60].Sincethattime,dueinlargeparttoadvancesindigitalcomputing,theKalmanfilterhasbeenthesubjectofextensiveresearchandapplication,particularlyintheareaofautonomousorassistednavigation.Avery“friendly”introductiontothegeneralideaoftheKalmanfiltercanbefoundinChapter1of[Maybeck79],whileamorecompleteintroductorydiscussioncanbefoundin[Sorenson70],whichalsocontainssomeinterestinghistoricalnarrative.Moreextensivereferencesinclude[Gelb74;Grewal93;Maybeck79;Lewis86;Brown92;Jacobs93].

本资源提供了一个自动驾驶汽车程序启动扩展卡尔曼滤波项目C++代码。
所谓扩展卡尔曼滤波器，就是适用于非线性系统的卡尔曼滤波器，可以更广泛的应用在项目中。

卡尔曼滤波在图像处理中的实现，用MATLAB写的，该文件包含有数据及代码

惯导解算程序，实现了粗对准，卡尔曼滤波精对准，以及惯导解算，基于matlab程序，有六轴数据文件

基于扩展卡尔曼滤波的电池soc估计simulink模型，将模型计算得到的电池soc与扩展卡尔曼滤波得到的电池soc进行比较。

卡尔曼滤波程序Matlab实现。
Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态.由于,它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。

一个基础的卡尔曼滤波小程序，m文件，可以直接在matlab上运行，适合初学者。

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。