pixhawk硬件改版V2(PCB和原理图)
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基于CUDA的稠密光流 C++代码,对车辆的跟踪,可以用于计算车流,CUDA-based dense optical flow C++ code, vehicle tracking can be used to calculate the traffic
我最近研究的是飞行器定高追踪,能够识别飞行器并测得其的高度,使得飞行器能够平稳的在一定的高度飞行。本次论文内容重点讲解基于卡尔曼滤波的物体的追踪,卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(最优化自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。
penCV的全称是:Open Source Computer Vision Library。OpenCV是一个基于(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器), 它能够从一系列的不完全及包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。卡尔曼滤波的一个典型实例是从一组有限的,包含噪声的,对物体位置的观察序列(可能有偏差)预测出物体的位置的坐标及速度。 这种滤波方法以它的发明者鲁道夫.E.卡尔曼(Rudolph E. Kalman)命名,但是根据文献可知实际上Peter Swerling在更早之前就提出了一种类似的算法。 斯坦利.施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时,发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用,后来阿波罗飞船的导航电脑便使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958)、Kalman (1960)与 Kalman and Bucy (1961)发表。 目前,卡尔曼滤波已经有很多不同的实现.卡尔曼最初提出的形式现在一般称为简单卡尔曼滤波器。除此以外,还有施密特扩展滤波器、信息滤波器以及很多Bierman, Thornton 开发的平方根滤波器的变种。也许最常见的卡尔曼滤波器是锁相环,它在收音机、计算机和几乎任何视频或通讯设备中广泛存在。