基于Matlab软件的航天器控制工具箱Spacecraft Control Toolbox 是Princeton Satellite System公司（简称PSS）最早和应用最广的产品之一，有20多年的历史，被广泛用来设计控制系统、进行姿态估计、分析位置保持精度、制定燃料预算以及分析航天器动力学特性等工作。
Spacecraft Control Toolbox工具箱经过多次飞行验证，证明是行之有效的。
这个工具箱涵盖了航天器控制设计的各个方面。
用户可以在很短的时间内完成各种类型航天器控制系统的设计和仿真试验。
软件的模型和数据易于修改，具有良好的可视化功能。
大部分算法都可以看到源代码。
附件中为源代码工具箱

用IMU的数据进行机器人位置和姿态的估计，比如acc或者gyro积分每个sample怎么进行坐标变换，怎么由rawdata得到位置和姿态信息的计算细节等。
Inrecentyears,microelectromechanicalsystem(MEMS)inertialsensors(3Daccelerometersand3Dgyroscopes)havebecomewidelyavailableduetotheirsmallsizeandlowcost.Inertialsensormeasurementsareobtainedathighsamplingratesandcanbeintegratedtoobtainpositionandorientationinformation.Theseestimatesareaccurateonashorttimescale,butsuerfromintegrationdriftoverlongertimescales.Toovercomethisissue,inertialsensorsaretypicallycombinedwithadditionalsensorsandmodels.Inthistutorialwefocusonthesignalprocessingaspectsofpositionandorientationestimationusinginertialsensors.Wediscussdierentmodelingchoicesandaselectednumberofimportantalgorithms.Thealgorithmsincludeoptimization-basedsmoothingandlteringaswellascomputationallycheaperextendedKalmanlterandcomplementarylterimplementations.Thequalityoftheirestimatesisillustratedusingbothexperimentalandsimulateddata.

基于视觉的协作空间物体姿态估计

1.查阅学习了pca主成分分析和svd矩阵奇异值分解的原理；
2.打印棋盘纸用GML软件对相机进行了标定；
3.利用标定好的相机矩阵结合前面所学的sift算法和rasic算法对相机的姿态进行估计。

利用行为识别中的视频分析技术提高姿态估计的准确率，再利用从视频中提取的姿态序列从不同角度描述人体行为，提高行为识别效果

论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
 机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。

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联合身体分析和姿势估计网络（JPPNet）梁晓丹，龚科，沉和林亮，“观察人：联合的身体分析和姿势估计网络和一个新的基准”，T-介绍JPPNet是人类解析和姿态估计建立在之上的国家的艺术深度学习方法。
这个新颖的联合人类解析和姿态估计网络在端到端框架中结合了多尺度特征连接和迭代位置细化，以研究有效的上下文建模，然后实现彼此互利的解析和姿态任务。
这个统一的框架为人类分析和姿势估计任务实现了最先进的性能。
此发行版为T-PAMI2018接受的中报告的关键模型成分提供了一个公开可用的实现。
我们通过探索一种新颖的

人体姿态估计论文（openpose)　RealtimeMulti-Person2DPoseEstimationusingPartAffinityFields∗

摄像头人体姿态检测opencv人体姿态检测Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计（人体关键点检测）代码说明参见：https://blog.csdn.net/m0_38106923/article/details/89416514

DeepFashion2数据集是一个愈加综合的服装数据集，其包含了适用于服装检测、服装姿态估计、服装分割以及服装检索等场景的图片与标注数据.解压密码：需要填写表格申请，链接-https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSeIoGaFfCQILrtIZPykkr8q_h9qQ5BoTYbjvf95aXbid0v2Bw/viewform?usp=sf_link

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。