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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北京航空航天大学出版社出版，针对目前介绍飞思卡尔MC9S12(X)系列单片机的教材不多、初学者入门困难的现状，作者撰写了此书，旨在将初学者领入飞思卡尔的殿堂。
本书在内容组织上循序渐进、从原理到实践、从简单到复杂，主要讲解了MC9S12(X)系列单片机各模块的工作原理和寄存器定义，并通过实例讲解使读者掌握模块的使用方法，尤其针对“飞思卡尔杯”智能汽车竞赛进行了大量实例讲解。
本书的*特点是理论与实践紧密结合，实用性强，为读者提供全部实例的测试代码。
这些代码可以在飞翔科技系列开发板上进行调试。
读者可以通过理论知识的学习和实例的调试，迅速入门飞思卡尔单片机。
本书可作为本科及研究生阶段的单片机教材，也适用于该系列单片机的自学者和开发人员。
本书在内容组织上循序渐进、从原理到实践、从简单到复杂，主要讲解了MC9S12(X)系列单片机各模块的工作原理和寄存器定义，并通过实例讲解使读者掌握模块的使用方法，尤其针对“飞思卡尔杯”智能汽车竞赛进行了大量实例讲解。
本书的*特点是理论与实践紧密结合，实用性强，为读者提供全部实例的测试代码。
这些代码可以在飞翔科技系列开发板上进行调试。
读者可以通过理论知识的学习和实例的调试，迅速入门飞思卡尔单片机。
本书可作为本科及研究生阶段的单片机教材，也适用于该系列单片机的自学者和开发人员。
2024/5/5 22:15:32
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Title:卡尔曼滤波与维纳滤波现代时间序列分析方法Author:邓自立Source:2001,哈尔滨工业大学出版社,396pAbstract:
2024/5/3 21:56:52
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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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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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