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问为React本机创建自定义SDK
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Stack Overflow用户

提问于 2020-04-29 21:30:12

回答 1查看 1K关注 0票数 1

我想要实现的是创建我自己的SDK，就像react本机fbsdk或rn-onesignal提供的一样，这样这些功能就可以在react本机项目中实现。

基本问题：

从哪里开始？比如什么是先决条件？
本机编码是必需的，我相信这个功能？

任何这样的解释或任何这样的经验都会有很大帮助。

android

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react-native

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回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2020-04-29 23:58:10

从哪里开始？比如什么是先决条件？

您可以使用像这一个这样的模板。它包括一个example项目，它基本上是一个应用程序，您可以使用它来测试本地模块的集成并快速迭代它。

本机编码是必需的，我相信这个功能？

只有当您需要使用特定于平台的功能，或提供绑定到某些预先存在的本机库.您提到的两个示例都做到了这一点--因为它们具有可以在非RN应用程序中使用的本地SDK，并且它们为它们提供了反应本地绑定。

如果您的库只是业务逻辑+某种网络，而且您不打算将其用于非RN应用程序，那么您可以在JS中完成所有这些工作。不需要本机代码。如果您选择与我前面链接的模板一起使用，有关于如何使用它创建纯JS React原生库的说明。

我很乐意更新我的答案，如果您能够分享一些具体的需求，您希望您的SDK做什么。

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/61516504

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卡尔曼滤波器

对象函数模型数据算法

我们观测到的数据总是包含噪声的，为了得到更准确的结果，卡尔曼最早在1960年提出卡尔曼滤波器，Kalman Filter 的目的是利用先验知识，根据一批采样数据(X_1, X2, ...,X_n)估计对象在n时刻的状态Z_n。例如我们在跟踪飞行器的时候，我们对它的运动状态并非一无所知，我们知道很多牛顿力学、运动学知识可以帮助我们做出判断。

孔西皮

2023/10/18

4210

卡尔曼滤波器（一）

其他

设每一次采样的观测值为Px,Py,Pz 所有采样值均默认服从正态分布和马尔可夫性（可能性均可按照发生概率运算）假设采样频率是10次/秒根据卡尔曼滤波算法卡尔曼滤波器代码如下 float gyrox = -(gx - gxo) / GyroRatio * dt; //x轴角速度 float gyroy = -(gy - gyo) / GyroRatio * dt; //y轴角速度 float gyroz = -(gz - gzo) / GyroRatio * dt;

Pulsar-V

2018/04/18

1.1K0

【转】卡尔曼滤波器

编程算法

在学习卡尔曼滤波器之前，首先看看为什么叫“卡尔曼”。跟其他著名的理论（例如傅立叶变换，泰勒级数等等）一样，卡尔曼也是一个人的名字，而跟他们不同的是，他是个现代人！卡尔曼全名Rudolf Emil Kalman，匈牙利数学家，1930年出生于匈牙利首都布达佩斯。1953，1954年于麻省理工学院分别获得电机工程学士及硕士学位。1957年于哥伦比亚大学获得博士学位。我们现在要学习的卡尔曼滤波器，正是源于他的博士论文和1960年发表的论文《A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems》（线性滤波与预测问题的新方法）。如果对这编论文有兴趣，可以到这里的地址下载：http://www.cs.unc.edu/~welch/kalman/media/pdf/Kalman1960.pdf 简单来说，卡尔曼滤波器是一个“optimal recursive data processing algorithm（最优化自回归数据处理算法）”。对于解决很大部分的问题，他是最优，效率最高甚至是最有用的。他的广泛应用已经超过30年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 2．卡尔曼滤波器的介绍（Introduction to the Kalman Filter）为了可以更加容易的理解卡尔曼滤波器，这里会应用形象的描述方法来讲解，而不是像大多数参考书那样罗列一大堆的数学公式和数学符号。但是，他的5条公式是其核心内容。结合现代的计算机，其实卡尔曼的程序相当的简单，只要你理解了他的那5条公式。在介绍他的5条公式之前，先让我们来根据下面的例子一步一步的探索。假设我们要研究的对象是一个房间的温度。根据你的经验判断，这个房间的温度是恒定的，也就是下一分钟的温度等于现在这一分钟的温度（假设我们用一分钟来做时间单位）。假设你对你的经验不是100%的相信，可能会有上下偏差几度。我们把这些偏差看成是高斯白噪声（White Gaussian Noise），也就是这些偏差跟前后时间是没有关系的而且符合高斯分配（Gaussian Distribution）。另外，我们在房间里放一个温度计，但是这个温度计也不准确的，测量值会比实际值偏差。我们也把这些偏差看成是高斯白噪声。好了，现在对于某一分钟我们有两个有关于该房间的温度值：你根据经验的预测值（系统的预测值）和温度计的值（测量值）。下面我们要用这两个值结合他们各自的噪声来估算出房间的实际温度值。假如我们要估算k时刻的是实际温度值。首先你要根据k-1时刻的温度值，来预测k时刻的温度。因为你相信温度是恒定的，所以你会得到k时刻的温度预测值是跟k-1时刻一样的，假设是23度，同时该值的高斯噪声的偏差是5度（5是这样得到的：如果k-1时刻估算出的最优温度值的偏差是3，你对自己预测的不确定度是4度，他们平方相加再开方，就是5）。然后，你从温度计那里得到了k时刻的温度值，假设是25度，同时该值的偏差是4度。由于我们用于估算k时刻的实际温度有两个温度值，分别是23度和25度。究竟实际温度是多少呢？相信自己还是相信温度计呢？究竟相信谁多一点，我们可以用他们的covariance来判断。因为Kg^2=5^2/(5^2+4^2)，所以Kg=0.78，我们可以估算出k时刻的实际温度值是：23+0.78*(25-23)=24.56度。可以看出，因为温度计的covariance比较小（比较相信温度计），所以估算出的最优温度值偏向温度计的值。现在我们已经得到k时刻的最优温度值了，下一步就是要进入k+1时刻，进行新的最优估算。到现在为止，好像还没看到什么自回归的东西出现。对了，在进入k+1时刻之前，我们还要算出k时刻那个最优值（24.56度）的偏差。算法如下：((1-Kg)*5^2)^0.5=2.35。这里的5就是上面的k时刻你预测的那个23度温度值的偏差，得出的2.35就是进入k+1时刻以后k时刻估算出的最优温度值的偏差（对应于上面的3）。就是这样，卡尔曼滤波器就不断的把covariance递归，从而估算出最优的温度值。他运行的很快，而且它只保留了上一时刻的covariance。上面的Kg，就是卡尔曼增益（Kalman Gain）。他可以随不同的时刻而改变他自己的值，是不是很神奇！下面就要言归正传，讨论真正工程系统上的卡尔曼。 3．卡尔曼滤波器算法（The Kalman Filter Algorithm）在这一部分，我们就来描述源于Dr Kalman 的卡尔曼滤波器。下面的描述，会涉及一些基本的概念知识，包括概率（Probability），随即变量（Random Variable），高斯

钱塘小甲子

2019/01/29

9820

卡尔曼滤波器的特殊案例

机器学习神经网络深度学习人工智能

卡阿尔曼滤波器为每个结果状态找到最佳的平均因子。另外，以某种方式保存过去的状态。它针对每个时间范围对变量执行联合概率分布。该算法对每个步骤使用新的均值和新方差，以便计算结果的不确定性，并尝试为测量更新（传感/预测）和运动更新（运动）的每个时间范围提供准确的测量。该算法还使用其他误差和统计噪声来表示初始的不确定性。

小白学视觉

2022/04/06

6350

卡尔曼滤波器(Kalman Filters)

其他

卡尔曼滤波器，这是一种使用噪声传感器测量（和贝叶斯规则）来生成未知量的可靠估计的算法（例如车辆可能在3秒内的位置）。

小飞侠xp

2018/10/22

1.6K0

自动驾驶中的传感器融合算法：第一部分-卡尔曼滤波器和扩展卡尔曼滤波器

其他

追踪静止和移动的目标是自动驾驶技术领域最为需要的核心技术之一。来源于多种传感器的信号，包括摄像头，雷达，以及激光雷达（基于脉冲激光的测距设备）等传感器组合的组合体来估计位置，速度，轨迹以及目标的种类，例如其他车辆和行人。详情请见：Link（原文中的链接是无效的因此我将原作者的文章连接替换了）

AI研习社

2018/12/07

2.6K0

测试卡尔曼滤波器(Kalman Filter)

fpga

真实的温度测试数据，通过加热棒加热一盆水测得的真实数据，X轴是时间秒，Y轴是温度。

FPGA技术江湖

2020/12/30

8160

卡尔曼滤波器原理和matlab实现

https 网络安全

项目最近正好用上kalman滤波器，故整理一下kalman滤波器相关资料，网上有很多详细的kalman资料，参考如下： 1、https://zhuanlan.zhihu.com/p/34656822 2、https://blog.csdn.net/m0_37953670/article/details/89528002 由于项目处理的是一维信号，过滤噪点，故上面2篇文献足够完成项目

用户9925864

2022/07/27

6580

【kalman filter】卡尔曼滤波器与python实现

covariance filter mean state transition

这里肯定会有人不理解，观测到的值都不一定准，你怎么还能依赖于预测的值呢？（其实这个是阿里的面试官反驳我的话，当时我确实蒙了，因为这个方法只是拿来用在特征构建中，其实滤波器是用在控制系统专业中的，下面是朋友给我讲的一个例子。）

机器学习炼丹术

2020/07/23

14.1K1

经典重温：卡尔曼滤波器介绍与理论分析

https 网络安全编程算法

最近业余在研究物体追踪，看到传统的方法用到了卡尔曼滤波（Kalman Filter）+匈牙利算法做轨迹匹配，因而开始研究这两种算法是如何实现的。这里简单总结一下卡尔曼滤波算法探索的过程。

CV君

2021/10/27

9.3K0

卡尔曼滤波、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波以及粒子滤波原理

机器学习神经网络深度学习人工智能

所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布，只是由于针对特定条件的不同，可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解（KF、EKF、UKF），也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率（PF）。

全栈程序员站长

2022/07/05

3.6K0

面向软件工程师的卡尔曼滤波器

机器人编程算法

与我的朋友交谈时，我经常听到：“哦，卡尔曼(Kalman)滤波器……我经常学它，然后我什么都忘了”。好吧，考虑到卡尔曼滤波器(KF)是世界上应用最广泛的算法之一(如果环顾四周，你80％的技术可能已经在内部运行某种KF)，让我们尝试将其弄清楚。

磐创AI

2020/03/04

9430

Matlab实现卡尔曼滤波器对室内温度进行预测。

命令行

1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键

裴来凡

2022/05/28

3780

状态空间模型：卡尔曼滤波器KFAS建模时间序列

编程算法

时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数字序列。统计学上，一个时间序列即是一个随机过程的实现。时间序列按其统计特性可以分为平稳时间序列和非平稳时间序列两类。在实际生活中遇到的序列，大多数是不平稳的。

拓端

2020/11/03

1.2K0

卡尔曼滤波

http python css matlab numpy

$$ \begin{array}{c} P\left(\boldsymbol{x}{k},z_k \mid \boldsymbol{x}{0}, \boldsymbol{u}{1: k}, \boldsymbol{z}{1: k-1}\right) =P\left(\boldsymbol{x}{k} \mid \boldsymbol{x}{0}, \boldsymbol{u}{1: k}, \boldsymbol{z}{1: k}\right)·P(z_k)\ = P\left(\boldsymbol{z}{k} \mid \boldsymbol{x}{k}\right) P\left(\boldsymbol{x}{k} \mid \boldsymbol{x}{0}, \boldsymbol{u}{1: k}, \boldsymbol{z}{1: k-1}\right) \end{array} $$

为为为什么

2023/02/21

5770

卡尔曼滤波

编程算法腾讯云测试服务

卡尔曼滤波能够从算法的角度提高传感器的测试精度，弱化噪声信号的影响，在航空航天、传感技术、机器人以及控制系统设计等领域具有广泛的应用；调研可知，卡尔曼滤波与FIR滤波器相比，内存占用较小、计算速度快，不需要进行频域转化，能够轻易嵌入数据采集系统，实现信号的准确测量；

联远智维

2022/01/20

8160

无损卡尔曼滤波UKF与多传感器融合

编程算法 github

非线性系统状态估计是一大难点。KF（Kalman Filter）只适用于线性系统。EKF（Extended Kalman Filter）利用泰勒展开将非线性系统线性化。可是，EKF在强非线性系统下的误

用户1147754

2018/01/02

2.4K0

使用卡尔曼滤波器和路标实现机器人定位

机器人 https 网络安全

让我来介绍一下——Robby 是个机器人。技术上说他是个过于简单的机器人虚拟模型，但对我们的目的来说足够了。Robby 迷失在它的虚拟世界，这个世界由一个2维平面构成，里面有许多地标。他有一张周围环境的地图（其实不需要地图也行），但是他不知道他在环境中的确切位置。

AI研习社

2019/03/14

1.2K0

扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

编程算法

摘要总结：本文介绍了扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter，简称 EKF）在多传感器融合中的应用，通过将雷达和激光雷达（Lidar）数据进行融合，以提高感知和定位的准确性。首先介绍了 EKF 的基本原理和多传感器融合的基本思路，然后详细阐述了基于 EKF 的多传感器融合实现方法，并通过一个具体的实例进行说明。

用户1147754

2018/01/05

3.2K0

解读基于多传感器融合的卡尔曼滤波算法

机器人编程算法自动驾驶无人驾驶

卡尔曼滤波器是传感器融合工程师用于自动驾驶汽车的工具。想象一下，你有一个雷达传感器，告诉你另一辆车距离15米，一个激光传感器说车辆距离20米。你如何协调这些传感器测量？这就是卡尔曼滤波器的功能。卡尔曼滤波在自动驾驶汽车上的应用十分广泛，本文讲述卡尔曼滤波算法，希望对你有所帮助。

3D视觉工坊

2020/12/31

2.9K0

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OpenCV卡尔曼滤波器

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有界卡尔曼滤波器

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