matlab 节点信任度代码阿尔穆夫 ROS 节点 代码依赖于 opencv 3.. 由于 ROS (jade) 预编译二进制文件链接到 opencv 2，它们必须重新编译。 为此：“sudo apt-get remove ros-jade-cv-bridge”（删除 cv_bridge 和所有依赖它的包），克隆并进入您的 catkin 工作区。 遍历下载的代码中的所有 cmakelists.txt 并将 find_package(opencv) 更改为 find_package(opencv 3)。 调用“catkin_make clean”。 安装 opencv3“sudo apt-get install ros-jade-opencv3”。 现在调用 catkin_make。 现在重新编译所有需要的包。 ##offb_node 脱离 MAVLink 节点进行测试。 不应该与无人机一起使用道具！ 将信任设置为 0.1 500 次，然后将信任设置为 0.0。 使用 MAVROS 包。 启动 MAVROS： roslaunch mavros px4.launch fcu_url:="/

这是应用信任区域最小化方案时的椭圆拟合版本。 最准确和稳健的拟合可最大限度地减少从观察点到拟合曲线的几何（正交）距离。 信任区域算法需要计算距离及其相对于椭圆参数的导数。 所以这个方法是通过使用隐式微分进行计算而产生的雅可比矩阵。 用法：[ParG,RSS,iters] = TR_ellipse(XY,ParGIni,DeltaIni) 子函数： Residuals_ellipse（来自之前提交的），JmatrixLMG（包含在主函数中） 输入： XY：给定点 i=1 to n ParGIni = [中心（1：2），轴（1：2），角度]' DeltaIni：信任区域的初始大小（这是可选的；如果缺少，TR将其设置为1） 输出： ParG：找到的椭圆的参数向量RSS：Residual Sum of Squares（距离的平方和） iters：迭代次

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