Cooperative localization is still a challenging task for cooperative robot control. CoLo is a performance evaluation system for two-dimensional cooperative localization algorithms. The system consists of a physical experiment (CoLo-PE) for data collection and a software analysis tool (CoLo-AT) using real-world datasets to evaluate the performances of users’ cooperative localization algorithms. The goal of this project to let users to create and evaluate their own algorithms with some existing al

百度apollo定位文献中文翻译 Robust and Precise Vehicle Localization based on Multi-sensor Fusion in Diverse City Scenes

arduino-dw1000-lite：Arduino库，可轻松快速地启动Decawave的DWM1000模块

PsyNet：使用点对称变换的对象自定位自我监督方法 “ PsyNet：使用点对称变换进行对象定位的自我监督方法”的官方Pytorch实现 此实现基于这些存储库。 预训练的检查点现在可用 请检查“测试”部分。 与...合作 李敏h （平等贡献） Hyunjung Shim （对应） 纸 该论文已被AAAI 2020接受。pdf可在获得。 注意 抽象 现有的共定位技术在准确性和推理时间上明显弱于弱或完全监督的方法。 在本文中，我们通过利用自我监督学习方法克服了共定位技术的共同缺点。 提出的方法的主要技术贡献是双重的。 1）我们设计了一种新的几何变换，即点对称变换，并将其参数用作自监督学习的

DevExpress.Localization.v8.2

开发设置 有关我们的设计组织工具的大背景知识和技术说明，请参见 。 安装与设置 将.env.example复制到.env并填写所需的变量 将.plugin-id.example复制到.plugin-id并将“ PLUGIN_ID”替换为当前插件ID 运行npm install –这将安装依赖项，生成manifest.json文件（基于manifest.example.json ），然后运行build 将插件的新鲜manifest.json添加到Figma的桌面应用程序中（有关说明，请参见build-README-template.md ） 在Figma的“开发”子菜单中查看插件：“插件>开发> [插件名称]” 运行插件进行开发 npm run watch –在开发过程中运行以保留最新的更改。 注意：每次启动watch都会重新生成manifest.json文件，并且不会将其提交给存储库。 对manifest.example.json菜单/命令更新，然后重新启动过程以将其反映在当前版本中。 如果要监视特定的构建目标，则可以指定它： npm run watch:internal或n

cpp_robotics：机器人算法的C ++示例代码

ABAL: Aerial Beacon Assisted Localization of Wireless Sensor Networks with RSS Maxima

OpenIBL 介绍 OpenIBL是基于PyTorch的开源代码库，用于基于图像的本地化（换句话说，就是位置识别）。 它支持多种最新方法，还涵盖了ECCV-2020聚光灯SFRS的正式实施。 我们支持由slurm或pytorch启动的单/多节点多GPU分布式培训和测试。 正式执行： ：用于大规模图像定位的自监督细粒度区域相似性（ECCV'20 Spotlight ） 非官方实施： NetVLAD：用于弱监督位置识别的CNN架构（CVPR'16） SARE：用于大规模图像定位的随机吸引-排斥嵌入（ICCV'19） 常问问题 如何提取单个图像的描述符？ 请参阅。 如何在论文中

MATLAB中运动目标追踪代码ergodic_iSAC_localization C ++代码实现遍历iSAC的目标定位：遍历控制算法，该算法使用复杂的代理动态来通过实时探索预期的信息密度来跟踪和定位随机数的目标。 当前的实现使用12维四旋翼动力学和扩展的卡尔曼滤波器来跟踪仅带有方位角测量值的两个运动目标。 在此处查看结果的视频： 依存关系 该代码需要Boost和Eigen库。 编译运行 --- Update Makefile.txt with local Boost and Eigen paths --- "make" --- Run Quad_Euler.exe --- Plot resulting trajectories in Matlab, using ./data/plots_matlab.m 客制化 所有可能的更改，例如代理动态，目标的数量和运动，估计过滤器等，都可以通过更新“用户”文件夹中包含的文件来进行。