我们学校的部分节假日安排

根据 2008 年清明节、国际劳动节、端午节、中秋节、国庆节放假调休安排,并考虑到部分师生公休日有课,学校将课程安排作相应调整:

一、清明节: 4 4 日停课, 4 5 日上星期六的课、 4 6 日上星期日的课。

二、“五一”国际劳动节: 5 1 日停课, 5 2 日上星期日的课, 5 3 日上星期六的课, 5 4 日上星期五的课

三、端午节: 6 7 日上星期六的课, 6 8 日停课, 6 9 日上星期日的课。

四、中秋节: 9 13 日上星期六的课, 9 14 日停课, 9 15 日上星期日的课。

五、国庆节: 9 27 日上星期一的课, 9 28 日上星期二的课, 9 29 日上星期六的课, 9 30 日上星期日的课, 10 1 日、 2 日、 3 日停课, 10 4 日上星期六的课, 10 5 日上星期日的课。

 

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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