sundong9 Goto Github PK
Name: 孙东
Type: User
孙东's Projects
6-dof-inertial-odometry
基于 IMU 的 6-DOF 里程计端到端学习框架
adaptive-knet-icassp24
自适应Kalmannet:一种快速自适应DATA-DRIVE卡尔曼滤波器
ai-iekf
使用深度学习进行导航的不变扩展卡尔曼滤波调优
ai-imu-dr
AI-IMU 航位推算
array-in
使用惯性传感器阵列的惯性导航
awesome-deeplearning-500faq
深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为18个章节，50余万字。声明：所有内容来自（仅供学习）：https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions
awesome-gnss
开源GNSS软件和资源📡的社区列表
awesome-matlab
精选的 Matlab 框架、库和软件列表
ballistics
Ruby 的外部弹道库
broad
BROAD—鲁棒惯性方向估计的基准
broad_imu_dataset
主要数据集是柏林鲁棒方向估计评估数据集（BROAD）
deep-vo
使用深度学习进行视觉里程计
deepnlosdetection
基于学习的NLOS检测与GNSS观测不确定性预测（基于Transformer-Enhanced LSTM网络）
denoise-imu-gyro
Convolutional Neural Networks for Denoising Gyroscopes of Low-Cost IMUs
driver-for-vectornav-vn-100-inertial-measurement-unit-to-parse-vnymr
在不受振动影响的位置收集了大约 5 小时 15 分钟的固定 IMU 数据
end-to-end-deep-learning-framework-for-real-time-inertial-attitude-estimation-using-6dof-imu
端到端深度学习框架，用于实时惯性姿态估计，使用6DoF-IMU
end-to-end-learning-framework-for-imu-based-6-dof-odometry
提出了一个端到端的学习框架，用于仅使用从低成本 IMU 获得的惯性数据来执行 6 自由度里程计。
extended-kalman-filter
用于实现扩展卡尔曼滤波器的 Matlab 和 C++ 代码，用于通过分布式力/扭矩测量以及分布式陀螺仪和加速度计测量来估计单个刚体的动态量。它还包括对四元数表示下方向的估计。
fastrobustoriest
一种使用惯性传感器进行方向估计的快速鲁棒算法
fkf
用于姿态估计的快速卡尔曼滤波
fpgaguide
分享FPGA开发知识、优秀文章、学习网站以及开源项目。本项目收集了github中许多FPGA开源项目。
gnss-ins-sim
开源GNSS+惯性导航，传感器融合模拟器。运动轨迹生成器、传感器模型和导航
gyroallan
陀螺仪随机误差的 Allan 方差分析
hw_project-group-2-1
在这个项目中，我们尝试使用陀螺仪估计移动物体的位置。使用 9 轴陀螺仪，我们获得线性和旋转加速度，并使用它来估计位置。
imu-based-running-fatigue-detection
基于IMU的运行疲劳检测 基于注意力的LSTM，CNN和CNN+LSTM 模型用于IMU Python3.79TensorFlow2.0蟒蛇与Jupyter 熊猫和麻木的Keras的运行疲劳检测
imu-error-prediction-based-on-anfis
使用ANFIS预测imu误差。我们提供了一个LSTM方法与我们的方法进行比较
imu-gnss-lidar-sensor-fusion-using-extended-kalman-filter-for-state-estimation
MU-GNSS-激光雷达-传感器-融合-使用-扩展-卡尔曼-滤波-状态-估计
imu-study
对常见IMU芯片的原理、驱动和数据融合算法整理，以区分某度、某坛上面碎片化严重到影响入坑的乱象
imudb
[RA-L 2023年]“一种用于惯性辅助导航的简单自监督 IMU 去噪方法
indirect_ekf_imu_gps
基于间接卡尔曼滤波的IMU与GPS融合MATLAB仿真（IMU与GPS数据由仿真生成）
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