该软件包用于从外部 ASCII 文件读取和重新采样地震记录时间历史，这些文件可以从太平洋地震工程研究中心 (PEER) 地面运动数据库下载，可从以下链接获得： https://ngawest2.berkeley.edu/users/sign_in?unauthenticated=true 由加利福尼亚大学伯克利分校的加利福尼亚大学主办。 最初，用户必须从该网站下载地震记录套件，并将所有 ASCII 文件保存在该软件包的“Records”文件夹中。 从上述数据库下载各种记录后，运行此主脚本以加载和重新采样 ASCII 文件的时间历史数据，将它们组装在单元阵列中并绘制它们。 本例中读取的时间历程包括所考虑地震的水平和垂直分量的位移、速度和加速度。 从 ASCII 文件中读取时间历程数据后，对时间历程数据进行重新采样，即将数据的时间步长调整为用户指定的新值。

用于kitti数据集的LeGO-LOAM 该存储库包含LeGO-LOAM的修改后的代码，可通过kitti数据集运行和评估。 运行代码时，您将以KITTI地面格式获取LeGO-LOAM的轨迹结果，并且可以通过EVO-eval套件使用KITTI地面真实结果直接评估结果。 希望对您有所帮助，特别是对于那些不熟悉ROS和LOAM的用户。 相依性 （经靛蓝和动力学测试） （乔治亚州技术平滑和映射库，4.0.0-alpha2） wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/ cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/ mkdir bu

张吴明教授在2016年提出的布料模拟”滤波算法，从一个新的角度进行点云地面点滤波，可以简单、方便的设置滤波器参数，并取得了不错的效果。（博客中基于这篇文章的理解对此算法进行了简要介绍）。

Ray Tracing From The Ground Up-光线跟踪算法技术-Kevin Suffern英文原版-彩色高清PDF,分卷1（共2分卷）

Green Air-Ground Integrated Heterogeneous Network in 6G Era.pdf

DC-DC关于地回路的研究文章，纯干货，欢迎研究讨论

systemc材料，自学systemc的号书啊，from the group up

目前来说，显著性检测用MSRA1000基本足够，用于检测单目标算法的准确率和召回率，之后有扩充的MSRA10K，该数据集已公开。

对研究object SLAM方向的朋友有所帮助。本资源通过my_toOxts.m中的函数（参数为数据集帧的数量）将kitti tracking提供的imu数据读取为符合evo格式的真实值位姿，轨迹可以用drawing_odomatry.m绘画。由于windows下保存的数据和linux下格式有所不同，作者还提供了C++文件将my_toOxts.m得到的位姿数据转化为evo的格式，并且可以根据label数据读取相应对象的速度，并保存下来。

这篇文章提出了一个名为LeGO-LOAM的轻量级6自由度的激光SLAM方法. LeGO-LOAM主要分为点云分隔, 特征提取, 里程计和建图四个方面, 在特征提取方面它借鉴了LOAM算法, 并且和其他的激光SLAM方法相比, LeGO-LOAM的亮点是支持闭环检测, 而且作者表示它能够在嵌入式系统上实时地进行位姿估计.