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激光slam综述_开源算法是什么意思

具体细节可以参考文章:2020年最新 iPad Pro上的激光雷达是什么?来激光SLAM技术中找答案 今天来讲讲激光SLAM开源方案对比。 1....Gmapping 方案的不足, Blanco J L 等人在 2010 年提出了更加优化的 Optimal RBPF 方案,其在里程计模型传播时,一个粒子每次传播会得到 N 个粒子, 在 N 个粒子里面选择最优粒子..., 作为此次的真实传播, 相当于每个粒子给了 N次机会,大大减少最优粒子退化为噪声很大的粒子情况。...SLAM算法的鲁棒性与实时性有待进一步提高。...:PTAM、ORB-SLAM视觉SLAM中直接法开源算法:LSD-SLAM、DSO视觉SLAM中特征点法和直接法的结合:SVO 2020年最新的iPad Pro上的激光雷达是什么

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最优解-遗传算法

前言 在很多问题上是没有标准解的,我们要找到最优解。 这就用到了遗传算法。 遗传算法是一种通过模拟自然进化过程来解决问题的优化算法。 它在许多领域和场景中都有广泛应用。...以下是一些常见的使用遗传算法的场景: 优化问题:遗传算法可以应用于各种优化问题,如工程设计、物流优化、路径规划、参数调优等。 它可以帮助找到最优或接近最优解,解决复杂的多目标优化问题。...机器学习:遗传算法可以用于机器学习的特征选择和参数调优。 例如,使用遗传算法来选择最佳特征组合,或者通过遗传算法搜索最佳参数配置以提高机器学习算法的性能。...约束满足问题:遗传算法可以用于解决约束满足问题,如布尔满足问题(SAT)、旅行商问题(TSP)等。 它可以搜索解空间,寻找满足所有约束条件的最优解或近似最优解。...从中选择最优的N个染色体继续繁殖,达到设置的繁殖代数后,获取适应度最高的个体。 需要注意的是 繁殖次数内不一定找到最优的解,繁殖的次数越多找到最优解的可能越高。

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最优子集回归算法详解

01 模型简介 最优子集回归是多元线性回归方程的自变量选择的一类方法。从全部自变量所有可能的自变量组合的子集回归方程中挑选最优者。...04 采用regsubsets() 筛选 library(leaps) sub.fit <- regsubsets(BSAAM ~ ., data = data)# 执行最优子集回归 best.summary...,以及每个回归方程对应的评价指标,采用which函数选取最优的回归方程。...,xlab = "numbers of Features", ylab = "adjr2",main = "adjr2 by Feature Inclusion") 究竟是哪些变量是入选的最优变量呢...可做图观察,图横坐标为自变量,纵坐标是调整R2,且最上面的变量搭建的回归方程的调整R2是最大的,同时利用coef()可以查看最优回归方程的回归系数,结合来看变量APSLAKE、OPRC和OPSLAKE是筛选出来的变量

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