1.常见的深度估计算法 寻找RGB图像与深度图之间存在着的某种映射关系 1)几种常见算法: ① 基于几何的方法:从一系列二维图像序列中估计三维结构,SfM,稀疏特征的深度由SfM通过图像序列之间的特征对应和几何约束来计算。存在单目尺度模糊的问题,依赖于高精确的图像匹配或高质量的图像序列。 ② 基于传感器的方法:利用深度...
(1) 特征检测:在图像中检测特征点,常用的特征检测算子有Harris、FAST等,这些算法旨在找到在图像中具有特别视觉特征的边缘、角点等的坐标位置。 (2) 特征描述:对每个检测到的特征点计算描述符,这个描述符应该能够表征该特征点的视觉特征并且对于视角变化、亮度变化等具有一定的不变性,如SIFT和SURF等算法都自带了特征描...
即以一种带有“全局操控”性的操作模式替换掉遗传算法中对“积木块”具有破坏作用的遗传算子(选择算子、交配算子和变异算子),这就是我们所要描述的分布估计算法。 看图: 1.1.2 分布估计算法的发展历史 开山始祖 PBIL:(1994 Baluja) UMDA: (1996 H.Miihlenbein & Paass) 早期的算法专注于二进制编码 MIMIC: (...
Smooth-MUSIC算法是Root-MUSIC算法的改进版,旨在提高近距离信号DOA估计的准确性。该算法使用平滑技术来减少噪声的影响并提高估计的DOA的分辨率。 参考: https://github.com/777arc/textbook/blob/master/figure-generating-scripts/doa.py 感谢阅读! 来自:taotao_2016>《计算机》...
一、信道估计定义 信道估计,就是从接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。如果信道是线性的话,那么信道估计就是对系统冲激响应进行估计。需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示,而“好”的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。本文主要讲述非盲信道估计中的LS估计和MMSE...
在控制系统和信号处理领域，卡尔曼滤波是一种强大的递归算法，用于估计动态系统的状态。由于其高效的状态估计能力，卡尔曼滤波在许多领域得到广泛应用，包括导航、目标跟踪、机器人技术等。示意图(忽略)1.1 卡尔曼滤波的基本思想 卡尔曼滤波的基本思想是通过融合系统的动态模型和实际测量数据，得到对系统状态的最优估计...
粒子滤波基于贝叶斯滤波框架。在贝叶斯滤波中，我们试图估计系统的状态（状态变量）$x_t$，其中$t$表示时间步。贝叶斯滤波的核心思想是使用贝叶斯定理来更新状态的后验概率分布，即$P(x_t | z_{1:t}, u_{1:t})$，其中$z_{1:t}$表示观测序列，$u_{1:t}$表示控制输入序列。2. 粒子滤波的基本概念 2...
三种参数估计算法 作为一名机器学习中的小白,参数估计方法的学习必不可少,本着边学习边记录的原则,并参考一些其他博客或资源,作为打开我开始机器学习的第一扇门。 先说说统计学中的两大派别:频率派和贝叶斯学派。 频率派认为:参数是客观存在的,不会改变,虽然未知,但却是固定值。——似然函数...
四元数EKF姿态更新算法 本文利用四元数描述载体姿态,通过扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter, EKF)融合IMU数据,即利用加速度计修正姿态并估计陀螺仪 轴零偏。并借助卡方检验剔除运动加速度过大时的加速度计量测以降低运动加速度对滤波准确性的影响。最终于STM32F4利用C语言实现。 四元数 四元数定义: 向量形式...