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MATLAB中的FoS_SLAM代码: focused_slam

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简介:
focused_slam是专为MATLAB设计的FoSLAM(聚焦Simultaneous Localization and Mapping)算法实现,适用于机器人技术中精确的地图构建与定位任务。 matlab的slam代码focus_slam是“资源约束无碰撞导航的两阶段聚焦推理”的仿真代码。请参考下面的引用: @Inproceedings{Mu_RSS_15, 作者={B.Mu AND A.Agha-mohammadi AND L.Paull AND M.Graham AND J.How AND J.Leonard}, 标题={资源约束无碰撞导航的两阶段聚焦推理}, 书名={机器人科学与系统},年份={2015},地址={意大利罗马},月份={7月}} iSAM库文件夹isam包含修改后的iSAM库以优化姿势图。bin文件夹下有预编译的可执行文件isam和sparse_graph_glc。 要从源代码编译,请按照以下步骤操作(在Ubuntu上): ``` cd isam mkdir build && cd build cmake .. make ``` 有关该库的更多详细信息,请参阅isam下的readme文件。两阶段选择脚本位于focused_mapping文件夹中,包含我们的两阶段选择算法以及比较算法的matlab代码。

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  • MATLABFoS_SLAM: focused_slam
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    focused_slam是专为MATLAB设计的FoSLAM(聚焦Simultaneous Localization and Mapping)算法实现,适用于机器人技术中精确的地图构建与定位任务。 matlab的slam代码focus_slam是“资源约束无碰撞导航的两阶段聚焦推理”的仿真代码。请参考下面的引用: @Inproceedings{Mu_RSS_15, 作者={B.Mu AND A.Agha-mohammadi AND L.Paull AND M.Graham AND J.How AND J.Leonard}, 标题={资源约束无碰撞导航的两阶段聚焦推理}, 书名={机器人科学与系统},年份={2015},地址={意大利罗马},月份={7月}} iSAM库文件夹isam包含修改后的iSAM库以优化姿势图。bin文件夹下有预编译的可执行文件isam和sparse_graph_glc。 要从源代码编译,请按照以下步骤操作(在Ubuntu上): ``` cd isam mkdir build && cd build cmake .. make ``` 有关该库的更多详细信息,请参阅isam下的readme文件。两阶段选择脚本位于focused_mapping文件夹中,包含我们的两阶段选择算法以及比较算法的matlab代码。
  • MatlabLSTM
    优质
    本段落介绍如何在MATLAB环境中实现和运行长短时记忆网络(LSTM)模型的代码示例。通过简洁明了的方式展示LSTM的应用,并提供相关资源链接供进一步学习使用。 LSTM-Matlab代码用于深度学习、人工智能及机器学习领域。
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    优质
    本段内容介绍如何在MATLAB环境中实现门控循环单元(GRU)神经网络模型,并提供相关代码示例。通过简洁明了的示例帮助读者快速掌握GRU的应用与开发技巧。 循环神经网络GRU模型的Matlab代码,可以直接运行以进行学习。
  • MATLABCARS
    优质
    MATLAB中的CARS代码介绍了一种在医学成像领域应用广泛的快速稀疏重建算法。该文详细阐述了如何利用MATLAB实现CARS(Continuous Approximate Recovery with Sparser representation)技术,为图像处理提供高效的解决方案。 CARS的MATLAB代码可以正确运行,并且包含测试数据。此外还有与PLS结合的代码。
  • MATLABJPEG2000
    优质
    本代码用于在MATLAB环境中实现JPEG2000图像压缩标准,适用于科研与工程应用中高质量、高压缩比的图像处理需求。 JPEG2000的MATLAB源代码用于实现图像处理中的JPEG2000压缩功能。
  • MatlabRBF
    优质
    本段落介绍了一段用于MATLAB环境下的径向基函数(Radial Basis Function, RBF)编程代码。该代码适用于执行各种基于RBF的数据插值与机器学习任务,为科研和工程应用提供高效的数值计算解决方案。 RBF MATLAB代码使用立方体核函数实现基于实例的回归。
  • MATLABARIMA
    优质
    本文介绍了如何在MATLAB环境中使用ARIMA模型进行时间序列分析和预测,提供了详细的代码示例。 ARIMA:自回归平均移动模型的MATLAB代码函数实现可以直接输入参数进行运行。希望这段代码能给你带来帮助。由于我最近下载资源积分不够,需要收取一些积分,请谅解。如果代码出现问题,请告诉我,我会帮你解决。
  • MATLABPCA
    优质
    本代码展示了如何在MATLAB中实现主成分分析(PCA),适用于数据降维和特征提取。包含数据预处理、模型训练及结果可视化。 主分量分析的MATLAB实现如下: 函数 y = pca(mixedsig) % mixedsig 为 n*T 阶混合数据矩阵,其中 n 表示信号个数,T 表示采样点数。 % 函数输出 y 是 m*T 阶主分量矩阵。
  • MATLABAOK
    优质
    AOK代码在MATLAB中指的是用于执行特定任务或实现功能的一系列指令和算法。这类代码旨在优化性能、促进数据分析与可视化,并支持科学计算和工程应用。 自适应核函数的MATLAB程序提供了一种新的时频分析方法。
  • MATLABPSI
    优质
    MATLAB中的PSI代码介绍了一系列用于统计分析与机器学习中概率估计和模型选择的Psi函数实现。这些高效且灵活的代码帮助研究人员及工程师在MATLAB环境中优化算法性能,促进数据驱动决策制定过程。 PSI是基于灰度共生矩阵的扩展方法,能够检测20个方向,并可用于提高分类精度。