INS融合技术，即惯性导航系统与其他传感器数据的智能融合，是现代高精度定位与导航的核心。广泛应用于自动驾驶、无人机、机器人等领域，通过优化算法实现位置、速度和姿态的精准估计。掌握INS融合不仅能够提升系统的鲁棒性和可靠性，也是电子工程师进阶必备技能之一。本页面汇集了538个精选资源，从基础理论到实战案例一应俱全，助您快速成长为行业专家。
模拟人的思维特点,提出一种新型智能控制器:仿人逻辑预测控制器. 该控制器融合了基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点, 是一种多值逻辑混合动态系统. Matlab仿真表明, 该控制器在模型匹配时性能良好, 在模型失配时依然能满意运行, 表现出鲁棒性强, 超调量小的特点. 与其它类型人...
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👤 sdq_123
这是一个针对GPS和INS组合导航系统的仿真方案的研究论文,对于导航系统的仿真技术有很好的参考价值....
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👤 zhangzhenyu
基于支持向量聚类的多聚焦图像融合算法.
从无监督机器学习角度提出了一种基于SVC(support vector clustering)的图像融合规则,解决了基于
SVM(support vector machine)的融合规则在处理多聚焦图像融合问题时所引起的区域混叠与非平滑过渡问题,进一步提高...
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👤 qlpqlq
实现了基于小波的图像融合，并取得了良好的融合效果。...
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👤 nanshan
view morphing的详细介绍,将不同角度两个图象融合...
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👤 Avoid98
