第一篇文章

我写这片文章只想告诫自己已经从事软件这行有一段时间了,记录下心得罢了 。也算对自己的过去一段肯定与总结。


当初来到现在这家公司,只是因为自己想从上一家公司离开,为了从很少的工资挣到和同学水平差不多的工资罢了,至少不被父母说我不行,没能力养活自己。


其实现在想想也是机会,我来到公司以后做的是研发工作,全公司我最小,而我原来是干硬件的,画画板子,学学单片机,混日子,一份钱一分力,确实是这样的道理。到这儿了没人教,都得自己琢磨,而我的基础就是大学混学分时上的自选课,C++基础教程,还有最不喜欢的嵌入式原理。


所以说我真的是莫名其妙的进了嵌入式这行。。。没有很多人所有的我就要在这行做到很深,到现在我也就觉得自己稀里糊涂就进来了。。。


想想自己的工作就是UI界面工程师吧,从最初的小跟班到那时可以负责一部分工作,那时真的感觉自己有点价值了,呵呵。到后来一点一点学习,融汇贯通,越来越觉得自己喜欢上C++,喜欢在开发板子上测试一些程序,看看界面的变化,也蛮有意思的,同事之间也很和谐,这一年多来互帮互助,挺好。


自己当初花了500块钱买了个开发板,满打满算也就学了俩月的QT,然后就开始干活了,这一年最大的收获就是那厚厚的一打算草纸,那里记载了我的努力与认真,增强了我的逻辑思考能力。本身不是太聪明,只有靠努力了。


这一年最大的进步就是对智能家居设计时的突破,从上层到下层,一条完整的设计套路。UI ,数据源,MVC设计模式,功能实现,现在想想,其实就那些东西。看你怎么用了。。。


数据库,UI界面,界面架构,控件实现,SDK的引入与使用,GPIO口的一些应用,这一年学到了这些东西,但是思想却打开了。


明年,开始IOS开发,还有把公司的活儿干上去一个档次,多学才能更会用。


所想可以不同,但是方向要相同。把用户体验弄好!

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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