车辆定位

Autoware推出的yolov2源码matlab版，为车辆定位与检测提供了简明入门手册。Localization模块利用LIDAR扫描数据和地图信息计算车辆在全局坐标系下的当前位置(x,y,z,roll,pitch,yaw)，推荐使用NDT算法进行激光雷达帧与3D地图的匹配。GNSS_localizer将GNSS接收器的NEMA/FIX消息转换为位置信息，并可作为Localization的初始参考位置。Dead_reckoner利用IMU传感器预测车辆的下一帧位置，并对Localization和GNSS_localizer的结果进行插值。Detection模块从激光雷达单帧扫描中提取点云信息

最近在学习实用的卡尔曼滤波技术。该程序来源于GreenSim的博客，我进行了修改和调试并通过。模型取自《kalman滤波理论及其在导航系统中的应用》一书Page 85。该程序为其实现。程序涉及GPS和DR（Dead Reckoning）数据融合，主要采用扩展卡尔曼滤波（EKF）算法，提升车辆定位的精度与可靠性。这个程序经过多次调试，适用于车辆定位系统的实验与研究。

本解答针对2013年全国大学生数学建模竞赛A题，探究太阳影子定位算法，为视频数据分析中确定拍摄地点和日期提供方法。

提供自定义Simscape库和Simulink项目，用于车辆建模。自定义Simscape组件支持基于Pacejka '89和'96公式的轮胎模型，示例项目包括3DOF车辆模型（仅限Simscape）和6DOF车辆模型（Simscape Multibody）。

使用OpenMV进行编程，构建巡线车辆，实现路径跟踪功能。

实现简便的车辆管理，用户可以在线预订和取车。管理员负责车辆管理和新车辆上传。

本系统的开发简化和透明化汽车销售、进货和库存信息管理，提升操作便捷性和管理效率。通过优化不同功能模块的组合，系统实现了管理过程的自动化和信息化，同时自动检查人工操作，最大限度地降低出错率。

MATLAB仿真代码，用于人眼定位和背景去除的应用。该算法通过分析图像数据来精确定位人眼，并有效去除背景干扰，提升视觉识别准确性。

MongoDB Docker 镜像快速定位指南 想要快速找到 MongoDB 的 Docker 镜像？试试以下方法： 1. Docker Hub 搜索： 直接访问 Docker Hub 并搜索 “mongo”。 官方 MongoDB 镜像通常位于搜索结果的顶部。 2. 命令行搜索： 使用 docker search mongo 命令列出所有 MongoDB 相关的镜像。 3. 使用特定标签： 通过标签指定版本，例如：mongo:latest 或 mongo:4.4。 4. 使用 Dockerfile： 在 Dockerfile 中使用 FROM mongo:tag 指令指定所需的

本代码演示了RSSI室内定位算法。已知3个热点的坐标和待定位点的实际坐标，计算待定位点到每个热点的实际距离，并绘制实际坐标。