文件名称:
sensor-data-fusion-full-stack:该项目实现了贝叶斯方法，如Wolfgang Koch的《跟踪和传感器数据融合》一书中所述-源码
开发工具:
文件大小: 113kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：传感器数据融合-全栈
该项目实现了传感器数据融合的三个加一主要Struts，分别是贝叶斯推理。
那是：
引发
预言
过滤
追溯
如所述。
如果时间允许，这些模型还将涵盖
交互多个模型（将操纵类纳入动力学模型）
多重假设跟踪（允许多个“现实”以“适者生存”的方式融合）
为了实现这一点，我们需要一系列功能：
从一个或多个传感器生成传感器数据，但会增加一些噪声。
真实和SDF堆栈的可视化生成近似值。
通过游戏学习的UI
粗略的发展计划：
现在将问题减少到一维。
产生信号源并增加可调节的噪声
创建Target基类
带有一维位置和速度
测量噪声是在noisy_step人为添加的
可视化他们以了解我们在做什么
现在在playground使用Jupyter
用poetry run sdf项目运行
NEXT：在当前位置上方添加高斯并进行动画处理
模型演化模型为高斯-马尔可夫跃迁密
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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