逗号2k19 展示了comma2k19，这是加利福尼亚州280高速公路上通勤时间超过33小时的数据集。 这意味着在加利福尼亚州圣何塞和旧金山之间20公里的高速公路上行驶的2019年路段（每个路段长1分钟）。 comma2k19是一个完全可复制且可伸缩的数据集。 数据是使用逗号收集的，逗号传感器类似于任何现代智能手机，包括路面摄像头，手机GPS，温度计和9轴IMU。 此外，EON会捕获原始的GNSS测量数据以及用逗号对汽车发送的所有CAN数据。 在这里，我们还介绍了 （开源GNSS处理库）。 与用于收集原始数据的GNSS模块相比，Laika产生的位置精确度高出40％。 该数据集包括记录摄像机的全局参考框架中的姿势（位置+方向）估计。 这些姿势是使用紧密耦合的INS / GNSS / Vision优化器来计算的，该优化器依赖于Laika处理的数据。 comma2k19是开发和验证紧密耦合的

Matlab kpca程序 动态神经正交映射用于故障检测 可以直接运行文件“ Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”以获取图1中的DPCA，DKPCA和DNOM的结果。 文件“ Comparison_DPCA_DKPCA_DNOM.m”，“ KPCA.m”和“ constructKernel.m”应位于同一目录中。 我们使用的Matlab版本是R2017b。 我们没有在其他版本的Matlab上测试代码。 为了GPU加速和快速计算，使用PyTorch软件包开发了python代码。 请在运行python代码之前安装所需的python库 文件“ dnom.py”设计用于对TE数据执行DNOM 在运行代码“ dnom.py”之前，请安装以下python库 python == 3.52 numpy == 1.13.3 PyTorch == 0.20 scikit-learn == 0.19.0 有关使用PyTorch进行GPU加速的信息，请参阅 跑步 在Linux上： python3 dnom.py

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城市火车 UrbanLoco：完整的传感器套件数据集，用于城市场景中的地图绘制和本地化 抽象 映射和本地化是自动驾驶的关键模块，在这一领域已经取得了重大成就。 除了全球导航卫星系统（GNSS）之外，在点云配准，视觉特征匹配和惯性导航方面的研究还大大提高了在不同情况下进行地图和定位的准确性和鲁棒性。 但是，高度城市化的场景仍然具有挑战性：基于LIDAR和相机的方法在处理大量动态对象时效果较差； 基于GNSS的解决方案会遇到信号丢失和多径问题； 惯性测量单元（IMU）会发生漂移。 不幸的是，当前的公共数据集要么不能充分解决这一城市挑战，要么不能提供足够的与制图和定位有关的传感器信息。 在这里，我们

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是用Java编写的开放源代码软件服务器，允许用户共享和编辑地理空间数据。 为实现互操作性而设计，它使用开放标准发布来自任何主要空间数据源的数据。 作为一个社区驱动的项目，GeoServer由来自世界各地的个人和组织组成的小组进行开发，测试和支持。 GeoServer是开放地理空间联盟（OGC）Web功能服务（WFS）和Web Coverage Service（WCS）标准以及高性能认证的Web Map Service（WMS），Web兼容目录服务的参考实现（ CSW）并实施Web处理服务（WPS）。 GeoServer构成了地理空间Web的核心组件。 执照 GeoServer根据。 使用