electromagnetic waves

pose_estimation_odom：这是针对移动机器人的ROS软件包，该机器人使用三个节点通过里程表进行姿势和方向估计

wifi 人体定位Multi-Person Localization via RF Body Reflections

pcl_localization_ros2 使用PCL的基于3D LIDAR的ROS2软件包。 绿色：路径，红色：地图（5x5网格大小为50m×50m） IO 输入/ cloud（sensor_msgs / PointCloud2） /地图（sensor_msgs / PointCloud2） / initialpose（geometry_msgs / PoseStamed）（当set_initial_pose为false时） / odom（nav_msgs / Odometry）（可选） / imu（sensor_msgs / Imu）（可选） 输出/ pcl_pose（geome

目标 了解参数和状态估计的最小二乘法 将线性卡尔曼滤波器及其非线性变体，扩展和无味卡尔曼滤波器应用于状态估计问题 为典型的定位传感器（例如GPS接收器，惯性传感器和LIDAR距离传感器）开发模型 了解LIDAR扫描匹配和迭代最近点（ICP）算法 使用这些工具将来自多个传感器流的数据融合到自动驾驶汽车的单个状态估计中 重要性 动机 我在哪里？ 我移动多快？ 为什么很难：传感器和测量不完美 定义 本地化：确定车辆位置和方向的过程 如何？ 例如状态估计 状态估计：根据一组[噪声]测量值计算[物理量（例如车辆位置）的最可能值] 相关概念：参数估计 与状态（例如，车辆的位置和方向）不同，参数（例如，电阻的电阻）随时间是恒定的（即，预计从第一次测量到最后一次测量都不会改变）

I2 Localization是目前Unity3D可用的最完整的本地化系统，支持Unity UI，Unity 2D，NGUI，TextMesh Pro，DF-GUI等，内置的Google翻译支持，可以自动将所有标签本地化为任何语言等功能。

基于地图的视觉本地化 基于地图的视觉本地化的通用框架。 它包含了 支持传统功能或深度学习功能的地图生成。 视觉（点或线）地图中的Hierarchical-Localizationvisual。 具有IMU，车轮Odom和GPS传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文，并在基于地图的视觉本地化中介绍工作。 我想介绍会先用中文写。 因此，快来了，让我们开始吧。 随缘持续更新中!! 2020.09.19添加了微小贡献的github repo链接 2020.09.19添加了第五章的部分内容 2020.09.04添加文章结构 [目录] 基于地图的视觉定位 根据已知地图的视觉定位是一个比较大的问题，基本上会涉及到slam系统，重定位，图像检索，特征点提取及匹配，多传感器融合领域。 0.写在前面 作者：钟心亮 在写本文之前，我想先简单的总结一下历年用的比较多的slam系统，另外会提出一些开

================================================== ================================================== ================================================== ================================================== ============ || AGV_Localization_Guide || Odometry, IMU and Robot Localization Packages .关于 包 0.1.该包基本上是为 bot 制作的，因为它使用 3 个传感器值 0.1.0.Odometry_data 0.1.1.Imu_data

使用车轮里程计进行本地化 该过滤器将器转换为标准。 它整合了相对的车轮编码器距离和航向。 假定车辆具有四轮编码器。 航向将根据左右轮的差值来计算。 附加的移动平均滤波器将用于平滑航向。 车辆模型基于Roland Siegwart和Illah R. Nourbaksh于2004年发表的《自主移动机器人简介》 （第186页及以下）。 可以使用“ UMBmark”校准技术来校准参数： UMBmark — J. Borenstein和L. Feng提出的一种用于测量，比较和校正移动机器人中死航误差的方法。 校准的另一种方法是使用 。 校准（第4.1.1章） 里程表计算（第4.2.1章） 作者

内网无法连接外网的时候可以直接将压缩包下载，解压后放到sublime的包资源文件夹下即可。 包资源文件夹可以通过，点击菜单 Preferences -> Browse Packages打开