系列文章目录
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文章目录
- 系列文章目录
- 前言
- 1、机器人/无人驾驶常用传感器模型、选型与安装
- 2、传感器数据获取、数据采集方案
- 3、自动驾驶相关传感器原理及标定
- 4、卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)
- 5、粒子滤波(PF)原理
- 6、贝叶斯滤波原理
前言
认知有限,望大家多多包涵,有什么问题也希望能够与大家多交流,共同成长!本文先对多传感器标定、数据融合与状态估计导读做个简单的介绍,具体内容后续再更,其他模块可以参考去我其他文章
提示:以下是本篇文章正文内容
1、机器人/无人驾驶常用传感器模型、选型与安装
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121021698
2、传感器数据获取、数据采集方案
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121859664
3、自动驾驶相关传感器原理及标定
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/124538653
4、卡尔尔曼滤波(KF)、扩展卡尔曼滤波器(EKF)、 迭代扩展卡尔曼滤波器(IEKF)
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121151989
5、粒子滤波(PF)原理
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121155626
6、贝叶斯滤波原理
https://blog.csdn.net/qq_35635374/article/details/121155518