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ArduPilot导航算法资料.zip

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简介：
本资料包包含ArduPilot开源无人机项目的导航与控制算法相关文档和源代码，适用于开发者研究学习及项目参考。 ArduPilot中的L1导航算法所参考的文章是英文原版的，在下载时请注意，里面介绍了L1的原理。

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  • ArduPilot导航算法资料.zip
    优质
    本资料包包含ArduPilot开源无人机项目的导航与控制算法相关文档和源代码，适用于开发者研究学习及项目参考。 ArduPilot中的L1导航算法所参考的文章是英文原版的，在下载时请注意，里面介绍了L1的原理。
     
  • MIMU-ZUPT&PDR 室内导航算法资料
    优质
    本资料深入探讨了MIMU-ZUPT及PDR技术在室内定位与导航领域的应用，结合惯性测量单元和零速度更新法，提供高精度的行人路径追踪解决方案。 室内行人导航技术的仿真研究包括MIMU+ZUPT以及MIMU+PDR算法。通过使用MATLAB进行这些算法的仿真，对于学习和理解室内导航技术具有重要的参考价值。
     
  • 北航习惯性导航实验资料.rar
    优质
    本资源为北京航空航天大学习惯性导航实验相关资料，包含实验设计、数据记录表及分析报告等文件，适用于科研与教学。 北航实习相关实验包括： 实验一：陀螺仪关键参数测试与分析、加速度计关键参数测试与分析 实验二：惯性测量单元安装误差系数标定 实验三：惯性导航综合实验 实验四：基于运动规划的惯性导航系统动态试验 实验五：惯性基组合导航及应用技术试验 此外，还包含有《惯性技术习题答案1-5》，内含相应程序。
     
  • 北航算法课业作业及资料（2022年版）.zip
    优质
    本资源为北航学生2022年的算法课程作业与学习资料集合，包含习题解答、编程实践和课堂笔记等，适合算法课程的学习参考。 项目学习分享： 【项目资源】：提供各种技术项目的源码，涵盖前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源等领域的代码。具体包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux（如Ubuntu和CentOS）、iOS应用开发相关的Swift或Objective-C项目，C++库及工具包，Java应用程序框架，Python脚本与机器学习模型，Node.js服务端编程实现的Web应用，Spring Boot微服务架构设计案例，Django全栈网站构建方案，Express API接口封装实例，MySQL、PostgreSQL和MongoDB数据库管理教程以及React、Angular和Vue前端页面开发范例。此外还有Bootstrap、Material-UI样式库的使用指南与Redis键值存储技术实践分享；容器化部署工具如Docker镜像制作方法及Kubernetes集群编排应用案例等。 【涉及的技术】：Java编程语言及其生态系统，Python脚本语言和科学计算框架，Node.js服务器端JavaScript环境，Spring Boot快速开发平台，Django Web框架，Express应用服务程序库，MySQL、PostgreSQL关系型数据库管理系统与NoSQL文档存储系统MongoDB；React组件化用户界面工具包、Angular全功能前端框架以及Vue轻量级渐进式JS库等现代Web技术栈。同时介绍Bootstrap前端HTML/CSS/JavaScript框架和Material-UI设计语言的实现方式，Redis内存数据结构服务器及其使用场景，并探讨Docker容器技术和Kubernetes自动化运维平台在DevOps流程中的作用与价值。
     
  • KNN算法资料.zip
    优质
    该资料包包含了关于KNN（K-Nearest Neighbors）算法的详细介绍、应用案例及代码示例，适用于机器学习入门者和中级开发者。 KNN算法包括代码和数据集。
     
  • DBSCAN算法资料.zip
    优质
    本资料包提供了关于DBSCAN（基于密度的空间聚类算法）的详细信息和应用案例。包括算法原理、参数设定及其实现代码示例，适合数据挖掘与机器学习研究者参考。 使用Python语言实现DBSCAN聚类算法，并对参数ξ（epsilon）和MinPts的选择进行解释。该算法支持多维数组输入，并采用欧氏距离计算。
     
  • Bagging算法资料.zip
    优质
    该资料包包含了关于Bagging（Bootstrap Aggregating）算法的相关内容，包括理论介绍、实现方法以及应用案例等详细信息。适合机器学习初学者和进阶者参考学习。 Bagging策略如下：从样本集中使用Bootstrap采样方法选出n个样本，在所有属性上对这n个样本建立分类器（如CART或SVM）。重复上述两步m次，即构建m个分类器（例如基于CART或SVM的模型）。然后将数据输入到这m个分类器中进行预测。最后通过投票机制决定最终类别归属。
     
  • RAIM算法合集（卫星导航）.zip
    优质
    本资源包包含多种RAIM（接收机自主完好性监测）算法及其应用案例，专为卫星导航系统设计，旨在评估和提高定位精度及可靠性。 RAIM——接收机自主完好性监测算法集合包括奇偶矢量法、最小二乘法以及加权最小二乘法，并且还有相关的参考文献。
     
  • INS.zip_INS惯性导航_作业_惯性导航算法_INSA算法
    优质
    本资源为INS.zip文件，包含关于INS（惯性导航系统）的相关作业资料与INSA（改进型导航算法）内容，适用于深入研究惯性导航原理及算法优化。 惯性导航算法在MATLAB环境下可以直接运行，适用于惯性技术作业。
     
  • 诺威达导航协议与资料
    优质
    《诺威达导航协议与资料》是一份全面介绍诺威达导航系统使用指南及技术文档集锦，涵盖设置、操作技巧和维护知识。 诺威达导航的原版协议和导航模块资料说明已经过调试验证。