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在i.MX8MQ平台上使用Intel NCS2

intel NCS2是intel出来的第二代计算棒,官方目标只支持x86和树莓派,如果想在其它平台上使用,就要花点功夫了。这个文章介绍了如何在i.MX8MQ平台上使用NCS2来运行深度学习模型

Ramdisk的驱动框架中文

RTEMS操作系统ramdisk驱动讲解,主要提供了disk驱动框架,emmc, sd卡框架都可以参考这个。具体实现可以看文章

PX4中EKF用到的四元数微分方程的毕卡求解法.pdf

四元数更新有很多种，毕卡求解算法是其中一种。本文就PX4源码中的算法进行了详细的解释说明。以供学习参考

pytesseract0.1.6

截止2015.04.12最新版本的pytesseract 安装方法： 1、sudo apt-get install autoconf automake libtool libpng12-dev libjpeg62-dev libtiff4-dev zlib1g-dev 2、tar xfz pytes

一种基于改进Kalman滤波的视觉_惯性组合导航算法

哈工大的一篇论文，使用改进后的卡尔曼滤波视觉及惯导融合算法，进行位置和姿态估计，用于航天器，但是无人机也能用，里面的思路可以借签。

一种基于平方根卡尔曼的二阶滤波算法的研究.pdf

通用使用的是一阶和二阶的EKF算法，二阶比一阶提高了精度，这里将二阶算法应用到了SREKF算法上，可以有效提高滤波器的性能。

EKF_UKF和CKF的滤波性能对比研究.pdf

论文摘要：普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计，得到好的滤波效 果。然而实际系统总是非线性的，针对非线性系统，常用的解决办法是对非线性系统进行近似 线性化处理，从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼 (UKF)和容积卡尔曼(CKF)的

tesseractocr汉字训练数据

tesseract-ocr所需要的简体中文训练数据把解压之后的chi_sim.traineddata复制到/usr/local/share/tessdata,并且在使用pytesseract的使用加上lang的参数： s=pytesseract.image_to_string(pil_img,lan

基于平方根推广卡尔曼滤波的星载GPS定轨

本文是使用SR-EKF对星载GPS数据进行融合，证明了SR-EKF算法能够减小观测异常对位置和速度估计的影响。

px4速度位置kalman滤波算法分析.pdf

由浅入深的讲解了PX4代码里面，速度和位置融会算法为什么使用KalmanFilter,而不是ExtendKalmanFilter.并对里面的34维状态变量进行了分析，对代码进行了详细的注释