移动机器人定位方面的论文 国外sci和顶级会议的相关论文,90年代经典的多引用率,以及目前个别最新的论文。
2021-04-08 21:01:42 32.46MB 移动机器人定位论文 机器人定位
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皮肤癌识别黑色素瘤 在这里,我们将设计一种可以从视觉上诊断皮肤癌最致命形式的黑色素瘤的算法。 特别地,该算法将把这种恶性皮肤肿瘤与其他类型的良性病变区分开。 数据和目的摘自《国际标准产业分类》关于皮肤病灶分析的黑色素瘤检测挑战。 作为挑战的一部分,参与者的任务是设计一种诊断皮肤病变图像的算法,该图像是三种不同皮肤疾病(黑素瘤,痣或脂溢性角化病)之一。
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USBL(超短基线)的相对声学定位 2020年9月 机器人可编程设备,例如自动水下航行器(AUV),是进行水下勘探的绝佳手段,因为它们能够执行具有许多可能应用和目标的长期任务。 在这方面,使用AUV作为数据传输的“ mules”的概念似乎是一种预期在长时间的自主任务期间访问收集的数据的方法。 本文主要研究机制的研究,该机制可导致用于小型和小型AUV的AUV实验USBL系统的灵活性和精度的提高。 首先,描述了能够提高由声发射器发送的信号的到达时间测量的精度的模块的架构设计。 然后,对评估传感器配置性能的可能方法进行了研究,因为它包括估算精度的关键因素。 最后,提出了自适应配置选择方法,该方法用作一种工具,可根据估计的发射机位置,从固定已知位置的离散组中重新配置一组有源水听器。 此方法旨在实现更高的定位精度,并纠正由经典USBL系统引起的问题。 实施后,所有已开发的机制均经过全面的模拟测试,以验证其功能并在受控条件下显示出令人鼓舞的结果。 此外,在实验室环境中进行了初步测试,但是由于当前的大流行情况,未按预期执行现场测试。 该知识库包含为我的硕士论文开发的所有研究工作。 这包括:
2021-04-06 12:34:41 158.75MB localization signal-processing matlab auv
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Laravel Auth Laravel Auth是Laravel 8的完整版本,具有电子邮件注册验证,社交身份验证,用户角色和权限,用户个人资料以及受管理员限制的用户管理系统。 建立在Bootstrap 4。 赞助 如果要快速向Laravel应用添加基于令牌的安全身份验证,请随时通过检查Auth0的Laravel SDK和免费计划。 目录 关于 Laravel 8具有用户身份验证,电子邮件确认注册,社交媒体身份验证,密码恢复和验证码保护功能。 使用官方的 。 这也充分利用了用于路由的控制器,用于视图的模板,并充分利用了中间件进行路由。 项目可以在几分钟内站起来。 产品特点 具有 4.x项目
2021-04-02 16:08:32 2.23MB laravel localization authentication google-maps
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unity 语言本地化插件。支持文本、声音和图片,附送Litjson
2021-03-31 21:14:56 1.23MB unity3d unity localization
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自动驾驶状态估计和定位算法,另外还包含了自动驾驶学习资料的获取: 涵盖感知,规划和控制,ADAS,传感器; 1. apollo相关的技术教程和文档; 2.adas(高级辅助驾驶)算法设计(例如AEB,ACC,LKA等) 3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利介绍 4.自动驾驶学习笔记 5.自动驾驶专项课程(可能是目前最好的自动教师教程),是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程,应该是目前为止非常火非常好的教程了,包含视频,ppt,论文以及代码 6.国家权威机构发布的adas标准,这是adas相关算法系统的标准,也是开发手册。 7.规划控制相关的算法论文介绍 8. 控制理论及应用实践
2021-03-29 13:03:56 978KB 自动驾驶 状态估计 定位 Location
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ros测试使用的数据包
2021-03-24 22:14:08 8.16MB ROS gmapping
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I2 Localization_v2.8.13
2021-03-17 09:06:02 1.21MB unity3d
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I2 Localization_v2.8.13 f2
2021-03-17 09:06:00 1.21MB unity3d
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DCASE 2020-任务3-4月 这是我们对DCASE2020任务3挑战的贡献。 (C)2020年AndrésPérez-López和RafaelIbañez-Usach。 如[1]中所述,该存储库保留了参数粒子过滤器(PAPAFIL)方法的实现。 该方法如何工作? PAPAFIL基于四个主要构建块: 估计单源TF仓并计算其瞬时窄带DOA。 使用粒子跟踪系统将DOA转换为一致的事件轨迹和激活。 使用这些注释在空间和时间上对B格式输入信号进行过滤,从而产生单音事件估计。 使用基于GBM的单分类器将分类标签分配给每个事件估计。 下图描述了该体系结构,其中Omega和Ypsilon
2021-03-16 16:49:35 235.32MB localization detection classification seld
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