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粒子滤波基于蒙特卡洛方法,用后验概率中随机抽取的粒子集对目标概率密度函数进行近似。本文将简要介绍如何用粒子滤波进行定位并附上相关代码实例。

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非线性系统状态估计是一大难点。KF(Kalman Filter)只适用于线性系统。EKF(Extended Kalman Filter)利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是,EKF在强非线性系统下的误差很大。本文将介绍一种新型的滤波算法UKF(Unscented Kalman Filter),其计算精度相比EKF更高并省略了Jacobian矩阵的计算。

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Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本。在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准。本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用。

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无人驾驶技术近些年发展迅速。无人车若想实现自动驾驶,从视觉的角度上讲其要先学会观察道路,具体来说,就是检测车道线。包括识别车道线与车的位置关系,是实线还是虚线等。本文将简单介绍车道线检测的基本技术,包括Canny EdgesHough Transform等。

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机器翻译的常用架构是seq2seq,可是seq2seq中的核心模型RNN是序列模型,后面的计算依赖于前面的计算,如何并行提高效率很是苦恼。最近,Facebook和Google的研究人员分别尝试用CNN与Attention代替seq2seq进行机器翻译,提高了训练效率,结构与思想也很予人启迪。

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