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  • GPS_INS位置组合Matlab仿真源码

    惯性导航+GPS组合导航,经典算法

    标签: GPS_INS Matlab 组合 仿真 源码

    上传时间: 2016-11-13

    上传用户:月夜之下

  • 惯性导航matlab仿真

    程序可以直接运行,程序中字母有具体解释,好好学习

    标签: matlab 惯性导航 仿真

    上传时间: 2016-12-22

    上传用户:凯尔爱多特

  • jie kou gui fan 2.1

    接口规范2.1 gnss标准输出格式,北斗官方制定,用于卫星导航定位接收机的输入输出

    标签: jie gui fan 2.1 kou

    上传时间: 2017-01-18

    上传用户:happyatan

  • GPS强度

    GPS强度看看我们如何进入WinCe吧!我们导航体机实际就台电脑只配置点点而已里面安装XP简版就家常说WinCe5.0或6.0版本,当然也有...

    标签: GPS

    上传时间: 2017-03-09

    上传用户:fach7877

  • 软件定义的接收机

    导航必读书籍之一,接收机

    标签: 导航 软件定义 接收机GPS

    上传时间: 2018-03-01

    上传用户:Ethan321

  • welodd.exe

    wince系统进入工具,方便喜欢折腾车机导航的朋友

    标签: welodd exe

    上传时间: 2018-10-12

    上传用户:wangyongdy

  • 飞行轨迹和惯性传感器信息自动生成器

    飞行轨迹和惯性传感器信息自动生成器,MATLAB源码,首先进行运动轨迹规划,然后生成惯导参数。可用于与惯导相关的导航或初始对准等。

    标签: 飞行轨迹规划 惯性传感器自动生成器 惯导信息生成

    上传时间: 2019-09-03

    上传用户:2099349490@qq.com

  • GPS原理与接收机设计 高清版

    本书是中文卫星导航接收机设计较好的参考书

    标签: GPS 收机设计

    上传时间: 2020-10-01

    上传用户:

  • 高清电子书-Matlab经典教程 从入门到精通

    高清电子书-Matlab经典教程 从入门到精通 281页第一章 基础准备及入门 本章有两个目的:一是讲述 MATLAB 正常运行所必须具备的基础条件;二是简明系统 地介绍高度集成的 Desktop 操作桌面的功能和使用方法。 本章的前两节分别讲述:MATLAB 的正确安装方法和 MATLAB 环境的启动。因为指 令窗是 MATLAB 最重要的操作界面,所以本章用第 1.3、1.4 两节以最简单通俗的叙述、算 例讲述指令窗的基本操作方法和规则。这部分内容几乎对 MATLAB 各种版本都适用。 MATLAB6.x 不同于其前版本的最突出之处是:向用户提供前所未有的、成系列的交互 式工作界面。了解、熟悉和掌握这些交互界面的基本功能和操作方法,将使新老用户能事半 功倍地利用 MATLAB 去完成各种学习和研究。为此,本章特设几节用于专门介绍最常用的 交互界面:历史指令窗、当前目录浏览器、工作空间浏览器、内存数组编辑器、交互界面分 类目录窗、M 文件编辑/调试器、及帮助导航/浏览器。

    标签: matlab

    上传时间: 2022-02-10

    上传用户:zhaiyawei

  • 基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制

    基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要:利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制.该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化.在仿真实验中。取得了理想的效果. 关键词;BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中,避障轨迹的生成是一个重要的问 题.对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成, 是较为困难的.有关这方面的研究,目前已有许多方 法.一些神经网络模型被设计出来,产生实时的轨迹 生成.文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况.[3]提供的神经网络模型,能为智能机器 人产生导航的避障轨迹,然而模型在计算上相当复 杂.文献[43提供了Hopfield神经网络模型,能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成,并在文献[5] 中,严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题.并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来,每层构造相似于[43中的网络结构.它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型,然而它却加倍了计算量,尽管文献[4,6]提供的 方法能在动态环境下,产生时实避障轨迹,但都具有 较慢的运动速度,在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行,因为机器人要比较好地完成避障动 作,必须不能滞后于障碍物动作变化

    标签: 神经网络 智能机器人

    上传时间: 2022-02-12

    上传用户:得之我幸78