随笔分类 -  算法

ICCP算法——刚性变换2
摘要：在之前写的ICCP算法随笔中，使用了线段组匹配的方法。讨论过程中发现这个方法相比于点集匹配复杂并且难理解多了，因此想按照原论文的想法，把点集匹配的方法也用MATLAB实现了一下。 重新写代码的过程中发现，S矩阵解算得到的最佳旋转角度theta的正负会影响点集的旋转方向，因此需要计算匹配点到等值线最近 阅读全文
posted @ 2020-10-22 17:29 望舒L 阅读(876) 评论(2) 推荐(1)
PNN实现重力匹配——MATLAB复现论文
摘要：论文《一种模式识别神经网络重力匹配算法》2007中提出模式识别的方法进行重力匹配。通过概率神经网络处理重力测量值序列，结合惯性导航系统的轨迹与重力背景图，在重力背景图中找出一组与重力测量值最为相似的重力序列，以此作为重力匹配的结果。 论文匹配方法原理如下图所示： 通过在重力背景图搜索区域中平移惯性导 阅读全文
posted @ 2020-09-15 16:10 望舒L 阅读(1181) 评论(0) 推荐(1)
卷积神经网络CNN——MATLAB deep learning工具箱学习笔记
摘要：这是MATLAB深度学习工具箱中CNN代码的学习笔记。 工具箱可以从github上下载：https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox 建议参考CNN代码分析笔记：https://blog.csdn.net/u013007900/article/ 阅读全文
posted @ 2020-09-15 11:33 望舒L 阅读(13398) 评论(0) 推荐(1)
ICCP算法——刚性变换
摘要：在之前的一篇随笔中，通过MATLAB代码实现了ICCP算法中提取等值线和寻找等值线最近点的功能。详情见链接：https://www.cnblogs.com/huangliu1111/p/13089188.html 1、线段集合距离定义 根据1999年的文章《Vehicle localization 阅读全文
posted @ 2020-09-07 11:54 望舒L 阅读(2792) 评论(9) 推荐(1)
Kalman滤波在重力匹配中的应用
摘要：1. Kalma滤波学习笔记 卡尔曼滤波包括预测和量测更新两个部分。 以汽车运动为例分析，其运动模型为: Xk=Fk-1Xk-1+Gk-1Uk-1+wk-1 U表示输入的控制量，w表示噪声。 量测模型为： yk=HkXk+vk 噪声特性为wk~N(0,Qk), vk~N(0,Rk)。 预测部分： 量 阅读全文
posted @ 2020-06-30 10:11 望舒L 阅读(1133) 评论(1) 推荐(0)
ICCP算法——提取等值线+等值线最近点
摘要：在ICCP算法当中，从高度/重力地图中提取等值线是重要步骤。1999年的文章《Vehicle localization on gravity maps》中详细地介绍了ICCP算法每一个步骤的实现方法。 其中，提取等值线部分的算法叙述如下： 大致过程是搜索规定区域内每个网格点的四条边，判断等值线是否经 阅读全文
posted @ 2020-06-10 21:28 望舒L 阅读(2584) 评论(1) 推荐(1)
四阶龙格库塔法matlab解微分方程组
摘要：这是我在学习飞行器制导与控制时的课程作业。用四阶龙格库塔法解微分方程组。我一开始的想法是分别利用龙格库塔法解每一个微分方程，但变量很多，算法会比较复杂。后来明白可以把多变量看作是一个变量，利用matlab的feval函数进行代入变量的函数运算。 matlab中feval函数的作用：feval(f,x 阅读全文
posted @ 2020-05-19 11:42 望舒L 阅读(18870) 评论(5) 推荐(0)