斯坦福大学的博士论文，详细阐述了如何对激光雷达进行标定，如何构建高精度地图，如何用高精度地图进行定位，斯坦福大学无人车的架构和传感器介绍。
深入浅出，是学习SLAM和无人驾驶的必读文章。
内容是纯英文的，介意勿下。
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2024/9/19 5:07:41
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针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.
2024/8/28 0:34:33
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本系统基于移动互联网技术构建一种大气污染监测系统。
该系统不仅采用市电，还采用太阳能对其供电，使PM2.5监测系统实时独立运行、维护简单、绿色环保；
将大气污染物成分检测传感器和高精度的A/D转换器连接，同时监测取样点的温度、湿度等指标，采样数据送入单片机进行处理，以此提高数据采集的可靠性；
本系统突破传统PM2.5检测仪器数据更新不及时、高成本以及检测过程复杂的问题，采用GPRS无线数据传输，实现监测数据的实时更新；
采用液晶显示屏显示检测数据，易于读取；
采用模块式电路，使得系统检测功能得以增强；
采用单片机作为下位机，实现收集、处理、分析、发送数据的功能，PC机作为上位机，实时获取、显示监测数据。
该系统不仅采用市电，还采用太阳能对其供电，使PM2.5监测系统实时独立运行、维护简单、绿色环保；
将大气污染物成分检测传感器和高精度的A/D转换器连接，同时监测取样点的温度、湿度等指标，采样数据送入单片机进行处理，以此提高数据采集的可靠性；
本系统突破传统PM2.5检测仪器数据更新不及时、高成本以及检测过程复杂的问题，采用GPRS无线数据传输，实现监测数据的实时更新；
采用液晶显示屏显示检测数据，易于读取；
采用模块式电路，使得系统检测功能得以增强；
采用单片机作为下位机，实现收集、处理、分析、发送数据的功能，PC机作为上位机，实时获取、显示监测数据。
2024/8/15 4:26:17
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研究了实时高精度激光光斑检测方法。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
利用高帧频、高灵敏度CCD采集14位激光光斑视频；
分析了激光光斑的特征，在使用阈值分割出光斑区域后，通过上三邻域连续点计数算法检测了激光光斑区域；
分析了激光光斑中余光斑存在的原因，利用平均阈值法滤除了余光斑，在剩余的主光斑中计算获得了更为精确的光斑中心(含质心与形心)，制定了以参考帧为基准的视频帧序列的操作序列法光斑检测流程，解决了传统相邻帧相减法无法检测逆光斑帧及光斑中心位置不同的连续相邻光斑帧的问题。
实验结果表明，算法可实践用于在线实时与离线实时的高精度激光光斑检测。
2024/8/11 7:22:26
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【版本说明】1、增加运算符填写功能2、增加进制转换功能(500位数有效)3、增加数据统计功能4、增加运算精度调节(仅针对除法和圆周率的计算)5、增加单位转换功能6、增加输入结果按钮，可将上一次运算结果作为数值输入7、增加线性方程组求解功能8、优化求圆周率的算法,可精确到9000位以上9、修正了之前版本的一些bug10、美化界面【版权说明】未经编写人员许可，任何单位及个人不得以任何方式或理由对该产品进行复制、修改、抄录、传播或与其它产品捆绑使用、销售。
2024/7/22 22:43:07
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根据多尺度数据融合理论设计了一种多模式组合定时设备,通过对GPS/GLONAS/"北斗"授时信号进行数据融合,综合得到更高精度的时间频率信号。
GPS/GLONAS/"北斗"授时信号分别在不同小波尺度上进行小波分解,通过在不同小波尺度上进行小波加权,通过逆小波变换重构时间尺度,该时间尺度在理论上与UTC保持一致。
测试结果表明:经过对本地晶体振荡器进行驯服后,该设备输出的频率稳定度达10-12,比单个模式的授时设备驯服前提高一个量级。
GPS/GLONAS/"北斗"授时信号分别在不同小波尺度上进行小波分解,通过在不同小波尺度上进行小波加权,通过逆小波变换重构时间尺度,该时间尺度在理论上与UTC保持一致。
测试结果表明:经过对本地晶体振荡器进行驯服后,该设备输出的频率稳定度达10-12,比单个模式的授时设备驯服前提高一个量级。
2024/7/22 11:26:08
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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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