A Robust and Modular Multi-Sensor Fusion ApproachApplied to MAV Navigation 众所周知,将来自多个传感器的信息融合用于机器人导航导致增加的鲁棒性和准确性.然而,在现场部署之前准确校准传感器集合以及传感器中断,不同的测量速率和延迟,使得多传感器融合成为挑战.因此,为了简单起见,大多数系统都没有利用所有可用的传感器信息.例如,在需要将机器人从室内转移到室外的任务中,忽视全球定位系统(GPS)信号是常态,这些信号一旦在室外就可以免…

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua…

Extended Karman Filter Zhenglei 2018 January This is a project to estimate the car position from Lidar data and Radar data. Lidar data is using Kalman filter. Radar data is using Extended Karman filter, because the radar data is provided by non-linea…

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr…

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho…

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了…

@http://www-cs-faculty.stanford.edu/people/karpathy/cvpr2015papers/ CVPR 2015 papers (in nicer format than this) maintained by @karpathy NEW: This year I also embedded the (1,2-gram) tfidf vectors of all papers with t-sne and placed them in an interf…

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl…

A Multi-Sensorial Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) System for Low-Cost Micro Aerial Vehicles in GPS-Denied Environments 一种在无GPS环境中设计的面向低价微型飞行器的多传感器同步定位成图系统 学术编辑:Gonzalo Pajares Martinsanz收到:2017年1月25日:接受:2017年4月5日:发布时间:4月8日201 Abstract: O…

http://exploredegrees.stanford.edu/coursedescriptions/cs/ CS 101. Introduction to Computing Principles. 3-5 Units. Introduces the essential ideas of computing: data representation, algorithms, programming "code", computer hardware, networking, s…

感知融合 awesome list 雷达聚类 雷达处理杂波滤除 CFAR (Constant False Alarm Rate):Lee, Jae-Eun, et al. "Harmonic clutter recognition and suppression for automotive radar sensors." International Journal of Distributed Sensor Networks 13.9 (2017):1550147717729793.…

android 应用笔记 android 应用笔记 小书匠 Android 综合教程 Android常用技巧 安卓系统架构 安卓源码开发 安卓驱动 Linux内核 安卓应用开发 Java 教程 ticwear 开发资料 最新资讯 Android 综合教程 Android Developers - Android6.0_API23_最新镜像 大牛们是怎么阅读 Android 系统源码的? 老罗的Android之旅 我的Android开发相关文章 android4.3 Bluetooth(le)分析…

win8 新引入了称为WinRT的核心API.支持使用C/C++..NET或JavaScript来开发Metro风格的应用.这些应用自动获得硬件加速和高级电源管理的功能.现有的Silverlight和WPF应用程序可以以最小的代价移植到新的“Native XAML”库. 以下是主题演讲的摘要.当它们发布时,将提供更多细节. 概要 Windows 8: 基本内存使用从540MB降到281MB. 锁屏将显示用户内容. 触摸式密码,基本上是点击图像上的三个点给机器解锁. 类似Windows Phone…

Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List 2018-07-19 10:40:08 Reference:https://github.com/ZRZheng/Autonomous_Vehicle_Paper_Reading_List A collection of papers focus on self-driving car. Many topics are covered including system architecture,computer viso…

Who we look for Here at comma, we don't care about the source of your education or your traditional puffed up resume, we care about your abilities. We are looking for the following traits: Competitors People who have done well at math competitions(US…

ADAS(高级辅助驾驶系统),是指利用安装于车上各式各样的传感器,在第一时间收集车内的环境数据,进行静.动态物体的辨识.侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险. 在过去的两年多时间,笔者拜访了数百家企业,最近一直花时间在做针对性地梳理和总结.在现在的电子信息领域,跨界融合的节奏越来越快,产业链各环节的衔接也是前所未有的紧密,所以现在看一个领域或一个项目,需要从整个产业链条各环节去综合考虑,包括云管端,包括硬件.软件.算法.数据,且各产业链条上各家企业,随时做前向…

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu…

第44章     MPU6050传感器—姿态检测 全套200集视频教程和1000页PDF教程请到秉火论坛下载:www.firebbs.cn 野火视频教程优酷观看网址:http://i.youku.com/firege 本章参考数据:<STM32F4xx参考手册>.<STM32F4xx规格书>.库说明文档<stm32f4xx_dsp_stdperiph_lib_um.chm>. 关于MPU6050的参考资料:<MPU-60X0寄存器>.<MPU6050数…

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没…

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat…

不错的 Tutorial: 从零到一学习计算机视觉:朋友圈爆款背后的计算机视觉技术与应用 | 公开课笔记 分享人 | 叶聪(腾讯云 AI 和大数据中心高级研发工程师) 整    理 | Leo 出    品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 刚刚过去的五四青年节,你的朋友圈是否被这样的民国风照片刷屏?用户只需要在 H5 页面上提交自己的头像照片,就可以自动生成诸如此类风格的人脸比对照片,简洁操作的背后离不开计算机视觉技术和腾讯云技术的支持. 那么这个爆款应用的背后用到了哪些计…

本次分享的大纲: Perception Introduction Sensor Setup & Sensor Fusion Perception Onboard System Perception Technical Challenges 1. Perception Introduction Perception系统是以多种sensor的数据,以及高精度地图的信息作为输入,经过一系列的计算及处理,对自动驾驶车的周围的环境精确感知.能够为下游模块提供丰富的信息,包括障碍物的位置.形状.类别及速度信…

Tightly-Coupled Aided Inertial Navigation with Point and Plane Features 具有点和平面特征的紧密耦合辅助惯性导航 Yulin Yang∗, Patrick Geneva††, Xingxing Zuo†, Kevin Eckenhoff∗, Yong Liu†, and Guoquan Huang∗ This paper presents a tightly-coupled aided inertial navigation…

InvenSense为智能型运动处理方案的先驱.全球业界的领导厂商,驱动了运动感测人机接口在消费性电子产品上的应用.公司提供的集成电路(IC)整合了运动传感器-陀螺仪以及相对应的软件,有别于其他厂商,有着小尺寸.高整合.高性能.高可靠度与低价格的优势.公司产品可应用于众多市场上 公司拥有四种专有技术优势:专利的Nasiri-Fabrication制程,先进的MEMS陀螺仪设计,可提供传感器讯号处理方案(signal processing)及运作本司运动处理平台(Motion Processing…

大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子.今天痞子衡给大家介绍的是恩智浦i.MX RTxxx系列MCU的新品i.MXRT500. 自2018年i.MXRTxxx系列首款芯片i.MXRT600(主打智能语音市场)问世以来,近两年时间这个系列一直没有再出新品,这其实是可以理解的,毕竟i.MXRTxxx系列走的不是通用市场路线,无法按照通用MCU产品那样以每年推2-3款型号的固定节奏来立项.不过就在上个周末,NXP悄悄上线了新一款型号i.MXRT500,这是个主打智能可穿戴市场的MCU.今天痞子衡就和大…

Mobileye 自动驾驶策略(一) 详解 Mobileye 自动驾驶解决方案 Mobileye的自动驾驶解决方案.总得来说,分为四种: Visual perception and sensor fusion(视觉感知和感知融合) Compute platform(计算平台) Driving policy and RSS(驾驶策略和责任敏感安全模型) Dynamic mapping(动态地图) 视觉感知和感知融合与传感器和数据相关,数据由摄像头.雷达.激光雷达等传感器收集,进入计算系统,创造36…

摘要:本文详细介绍Matlab的安装步骤,为方便安装这里提供了完整安装文件的百度网盘下载链接供大家使用.从文件下载到证书安装本文都给出了每个步骤的截图,按照图示进行即可轻松完成安装使用.本文目录如首页: 目录 前言 1. 下载安装包 (1)下载链接 (2)解压文件 2. 正式安装步骤 3. 复制替换文件 4. 创建快捷方式 结束语 点击跳转至博文涉及的全部文件下载页 前言 MATLAB(矩阵实验室)是MATrix LABoratory的缩写,是一款由美国The MathWorks公司出品的商业数…

Robust Deep Multi-modal Learning Based on Gated Information Fusion Network 2018-07-27 14:25:26 Paper:https://arxiv.org/pdf/1807.06233.pdf  Related Papers:   1. Infrared and visible image fusion methods and applications: A survey Paper 2. Chenglong Li…

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者…

高通的HAL层其实分为两种,一种是直接从kernel这边报数据上来的,由sensor HAL层来监听,另一种是走ADSP的模式,HAL层是通过qmi的形式进行监听的: 走ADSP架构的可以看下面的博客:http://blog.csdn.net/u011006622/article/details/54598426 而msm8909架构下的便是以HAL层来监听数据的: 简介: Google为Sensor提供了统一的HAL接口,不同的硬件厂商需要根据该接口来实现并完成具体的硬件抽象层,Android…