软件开发中能随身的法

高效开发实践

现在的书都好厉害,《高效程序员的45个习惯》,《软件架构师应该知道的97件事》.....但总觉得自己就是个FIFO的管道,看完后基本没记住什么。

或许这个喧嚣而碎片化的年代,惟有屈指可数的东西,才能可能真正被时时记起,践行吧。在公车上强迫着自己从十多年轻轻重重的实践中,砍剩最后的几样非如此 不可,且无处不可的实践:

1. 节奏固定 (3周),总是产出可运行软件迭代开发 .

2. 高覆盖率 (90%以上),高执行速度 (5分钟以内)的测试用例持续集成 (Hudson).

3. Scrum式每日十分钟站立会议 .

4. Sonar 的使用与高效的Code Review .

另外,没事背诵一下敏捷宣言也是好的,越来越觉得它好。

后记:为什么要记在手背上?因为公司里的Expert大叔开会时老是用手背来记Todo List。

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,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;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鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算的研究与对比。
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