vector DCM

时间: 2023-11-08 10:59:35 浏览: 34
vector DCM是一种用于汽车电子系统中的诊断通信管理模块。通过Vector Configurator Pro工具可以对DCM模块进行配置,以满足客户的需求。其中,DcmSplitTasksEnabled参数用于控制Dcm模块的任务分裂策略,可以选择将主任务分裂成worker timer任务,还是只保留一个主任务;而DcmDevErrorDetect参数用于指定Dcm模块是否监控API输入输出和内部行为,并通知DET BSW,以避免不可预知的错误情况。
相关问题

vector dbc

Vector dbc是指Vector DBC规则中描述的在一个网络下的所有ECU的CAN通信的属性。Vector DBC规则提供了一般约束,方便开发人员正确配置和代码生成所需的属性及其值。这些属性包括常规属性、COM模块的属性、AUTOSAR网络管理属性、OSEK网络管理属性和诊断属性(DCM)。通过使用Vector dbc,开发人员可以更好地管理和控制CAN通信,确保系统的正常运行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Vector DBC属性定义规则](https://blog.csdn.net/qq_41908302/article/details/127519923)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Vector CANdb++ Editor使用和配置](https://blog.csdn.net/HeFlyYoung/article/details/128241381)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

ITK-SNAP读入dcm文件显示exception:vector too long

当使用ITK-SNAP读入DICOM文件时,出现"vector too long"异常通常是因为读入的DICOM文件包含了超过ITK-SNAP所能处理的最大数量的DICOM文件。ITK-SNAP的默认设置是,一次最多只能读入500个DICOM文件,如果读入的DICOM文件数量超过了这个限制,就会出现该异常。 解决方法有两种: 1. 增加ITK-SNAP的最大文件数量限制:打开ITK-SNAP,选择“Edit”→“Preferences”,在“Max number of files at once”一栏中增加数字,使其足以处理你的DICOM文件集。 2. 减少DICOM文件数量:将DICOM文件分成较小的子集,每次只读入ITK-SNAP所能处理的数量,以避免超出限制。

相关推荐

在MATLAB中,可以使用以下代码将一个3x3的方向余弦矩阵转换为四元数: matlab function q = dcm2quat(dcm) % DCM2QUAT Convert direction cosine matrix to quaternion % q = DCM2QUAT(dcm) converts a 3x3 direction cosine matrix (DCM) to a 1x4 % quaternion. The DCM input represents the rotation from frame 2 to frame % 1, where frame 1 is the global frame and frame 2 is the rotated frame. % % Reference: Eq. 2.65 and 2.67, "Quaternion Kinematics for the Error-State % Kalman Filter", Joan Solà, 2017. % Check input size if any(size(dcm) ~= [3 3]) error('Input matrix must be 3x3.') end % Compute quaternion elements q0 = 0.5 * sqrt(1 + dcm(1,1) + dcm(2,2) + dcm(3,3)); q1 = (dcm(3,2) - dcm(2,3)) / (4*q0); q2 = (dcm(1,3) - dcm(3,1)) / (4*q0); q3 = (dcm(2,1) - dcm(1,2)) / (4*q0); % Return quaternion as a row vector q = [q0 q1 q2 q3]; 然后,可以使用以下代码将四元数单位化: matlab function q_unit = quatnormalize(q) % QUATNORMALIZE Normalize quaternion % q_unit = QUATNORMALIZE(q) normalizes the quaternion q to have unit % magnitude. % Check input size if any(size(q) ~= [1 4]) error('Input vector must be 1x4.') end % Compute quaternion magnitude q_mag = norm(q); % Normalize quaternion q_unit = q / q_mag; 现在,您可以将这两个函数组合在一起,使用以下代码将方向余弦矩阵转换为单位四元数: matlab % Example DCM dcm = [0.7071 -0.7071 0; 0.7071 0.7071 0; 0 0 1]; % Convert DCM to quaternion q = dcm2quat(dcm); % Normalize quaternion q_unit = quatnormalize(q);
AUTOSAR DSD配置是指通过Vector Configurator Pro工具对DSD子模块进行配置,以满足客户的需求。具体而言,DSD配置包括以下几个方面: 1. DcmDsdServiceTable配置:配置诊断ID表,用于表示具体的诊断服务。其中,DcmDsdSidTabId表示诊断服务ID标识,当只有一个DcmDsdServiceTable表时不需要填写;当有多个DcmDsdServiceTable表时需要填写表ID号。 2. DcmDsdService配置:配置单个诊断服务,即对具体的诊断服务进行配置。这些配置参数包括通信掩码、请求类型、响应类型等。 通过Vector Configurator Pro工具可以对DSD子模块进行整体配置,包括设置通信掩码、定义请求和响应类型等。这些配置可以根据客户的需求进行灵活调整,以满足不同的诊断需求。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Autosar诊断-DSD(Diagnostic Service Dispatcher)](https://blog.csdn.net/qq_41908302/article/details/129778574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [Autosar Dcm模块之Vector Configurator Pro配置(DSD子模块)](https://blog.csdn.net/fly_xiaocaibi88/article/details/127104025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
下面是一个简单的示例代码,可以在 Xcode 上使用 OpenCV 和 DCMTK 库读取 DICOM 图像文件,并允许用户使用鼠标拖动来画圆并将其显示在图像上: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include <dcmtk/dcmdata/dctk.h> using namespace std; using namespace cv; // 回调函数,用于鼠标事件处理 void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void* param); int main(int argc, char** argv) { // 读取 DICOM 文件 DcmFileFormat fileformat; OFCondition status = fileformat.loadFile(argv[1]); if (status.bad()) { cerr << "Error: cannot read DICOM file" << endl; return -1; } // 提取图像像素数据和相关信息 DcmDataset* dataset = fileformat.getDataset(); Uint16 rows, cols; dataset->findAndGetUint16(DCM_Rows, rows); dataset->findAndGetUint16(DCM_Columns, cols); Uint16* pixel_data; dataset->findAndGetUint16Array(DCM_PixelData, pixel_data); // 将像素数据转换为 OpenCV Mat 对象 Mat image(rows, cols, CV_16UC1, pixel_data); // 创建窗口并显示图像 namedWindow("DICOM Image", WINDOW_NORMAL); imshow("DICOM Image", image); // 设置鼠标事件回调函数 setMouseCallback("DICOM Image", on_mouse, &image); // 等待用户按下任意键 waitKey(0); return 0; } void on_mouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { // 如果用户按下左键并拖动鼠标,则画圆并显示在图像上 if (event == EVENT_LBUTTONDOWN && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON)) { Mat& image = *(Mat*)param; circle(image, Point(x, y), 20, Scalar(65535), 2); imshow("DICOM Image", image); } } 该代码打开一个 DICOM 文件,显示其图像,并允许用户使用鼠标拖动来画圆并将其显示在图像上。请注意,该代码仅绘制了单个圆形,如果需要绘制多个圆形,则需要将其存储在一个容器中,并在 on_mouse 函数中迭代它们并画出它们。
这个问题比较复杂,需要分几个步骤来实现: 1. 在 Xcode 中安装 OpenCV 和 DCMTK 库,并配置相关的编译选项。 2. 使用 DCMTK 库读取 DICOM 图像,并将其转换为 OpenCV 的 Mat 对象。 3. 在 OpenCV 中创建一个窗口,并将 Mat 对象显示在窗口中。 4. 监听鼠标事件,在鼠标点击事件中获取鼠标位置,并在该位置绘制一个圆。 5. 将每个圆的位置和大小存储在一个容器中,并在 OpenCV 窗口中显示所有圆。 下面是一个示例代码,可以作为参考: cpp #include <iostream> #include <vector> #include <opencv2/opencv.hpp> #include "dcmtk/dcmimgle/dcmimage.h" #include "dcmtk/dcmdata/dctk.h" using namespace std; using namespace cv; // 存储圆的结构体 struct Circle { Point center; // 圆心坐标 int radius; // 圆半径 }; // 鼠标事件回调函数 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { // 获取存储圆的容器 vector<Circle>* circles = (vector<Circle>*)param; if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) { // 鼠标左键按下事件 // 在鼠标位置绘制一个半径为10的圆 circle(*(Mat*)param, Point(x, y), 10, Scalar(0, 0, 255), 2); // 将圆的位置和大小存储在容器中 circles->push_back({Point(x, y), 10}); } } int main(int argc, const char * argv[]) { // 读取 DICOM 图像 DicomImage* dcmImage = new DicomImage("test.dcm"); if (dcmImage == NULL || dcmImage->getStatus() != EIS_Normal) { cerr << "Error: cannot load DICOM image!" << endl; return -1; } // 将 DICOM 图像转换为 OpenCV 的 Mat 对象 Mat image(dcmImage->getHeight(), dcmImage->getWidth(), CV_8UC1, dcmImage->getOutputData(8)); // 创建 OpenCV 窗口并显示图像 namedWindow("DICOM Image", WINDOW_NORMAL); imshow("DICOM Image", image); // 存储圆的容器 vector<Circle> circles; // 监听鼠标事件 setMouseCallback("DICOM Image", onMouse, &circles); // 循环显示 OpenCV 窗口,直到用户按下 ESC 键 while (waitKey(0) != 27) { // 在图像上显示所有圆 for (auto circle : circles) { circle(*(Mat*)image.data, circle.center, circle.radius, Scalar(0, 0, 255), 2); } imshow("DICOM Image", image); } return 0; } 需要注意的是,DCMTK 库和 OpenCV 库的安装和配置可能会有些复杂,具体可以参考官方文档或相关教程。
要快速了解Autosar嵌入式开发的整个逻辑调用流程,可以按照以下步骤进行: 1. 学习Autosar基础知识:了解Autosar的基本概念、架构和工作原理。Autosar是一种标准化的嵌入式软件架构,包括底层的硬件抽象层(MCAL)、中间层(RTE)和应用层(Application)等组件。 2. 学习硬件初始化:了解硬件初始化的过程,包括时钟配置、中断配置、外设初始化等。这通常由MCAL(Microcontroller Abstraction Layer)来完成,MCAL提供了与具体硬件平台无关的API。 3. 学习Autosar模块的初始化:了解Autosar模块的初始化流程,包括BswM(Basic Software Mode Manager)的启动、ComM(Communication Manager)的初始化、Dcm(Diagnostic Communication Manager)的初始化等。这些模块负责管理系统中不同模块之间的通信和状态转换。 4. 实现功能模块:根据应用需求,在应用层实现具体的功能模块。这些功能模块可能涉及到通信协议、数据处理、状态机控制等,具体实现方式可以参考Autosar提供的API和规范。 5. 配置和组装软件组件:使用Autosar工具链,如Vector DaVinci Configurator或Elektrobit Tresos等,进行软件组件的配置和组装。这些工具可以帮助生成Autosar标准的配置文件和代码框架。 6. 进行集成测试:将各个模块进行集成测试,验证整个系统的功能和性能。可以使用仿真器或目标硬件平台进行测试。在测试过程中,可以使用调试工具和日志来分析和排查问题。 7. 优化和调试:根据测试结果,进行性能优化和问题调试。可以使用性能分析工具和调试器来分析代码执行效率和定位问题。 通过以上步骤,你可以快速了解Autosar嵌入式开发的整个逻辑调用流程,从底层的硬件初始化到功能实现的应用层逻辑。但是要注意,Autosar开发是一个较为复杂的领域,需要结合具体的项目和实际经验来深入理解和应用。
你好!这个问题其实可以分成两个部分:鼠标拖动画圆和显示 DICOM 图像。 首先是鼠标拖动画圆。这个可以通过 OpenCV 的鼠标事件来实现。具体的步骤可以参考以下代码: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; // 定义一个向量,用来存储圆心坐标和半径 std::vector<Vec3f> circles; // 回调函数,用来处理鼠标事件 void onMouse(int event, int x, int y, int flags, void* param) { if (event == EVENT_LBUTTONDOWN) { // 鼠标左键按下,开始画圆 circles.push_back(Vec3f(x, y, 0)); } else if (event == EVENT_MOUSEMOVE && (flags & EVENT_FLAG_LBUTTON)) { // 鼠标拖动,更新圆的半径 int dx = x - circles.back()[0]; int dy = y - circles.back()[1]; circles.back()[2] = std::sqrt(dx*dx + dy*dy); } else if (event == EVENT_LBUTTONUP) { // 鼠标左键松开,结束画圆 circles.back()[2] = std::max(1.0f, circles.back()[2]); } } int main() { // 读取 DICOM 图像 Mat img = imread("your_dicom_image.dcm", IMREAD_GRAYSCALE); // 创建一个窗口,并设置鼠标事件回调函数 namedWindow("Circle Drawing"); setMouseCallback("Circle Drawing", onMouse); while (true) { // 显示 DICOM 图像 imshow("Circle Drawing", img); // 画出已经拖动的圆 for (const auto& circle : circles) { circle(img, Point(circle[0], circle[1]), circle[2], Scalar(255), 2); } // 等待用户按下 ESC 键退出程序 if (waitKey(30) == 27) { break; } } return 0; } 接下来是显示 DICOM 图像。DICOM 是医学图像的标准格式,需要用到一些特殊的库来读取和显示。这里我介绍两种方法: 1. 使用 GDCM 库 GDCM 是一款开源的 DICOM 库,可以用来读取和处理 DICOM 文件。具体的步骤如下: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <gdcmReader.h> #include <gdcmImageReader.h> #include <gdcmImage.h> #include <gdcmBitmap.h> #include <gdcmPixmap.h> using namespace cv; int main() { // 读取 DICOM 文件 gdcm::Reader reader; reader.SetFileName("your_dicom_image.dcm"); if (!reader.Read()) { std::cerr << "Failed to read DICOM file" << std::endl; return -1; } // 读取 DICOM 图像 gdcm::ImageReader imageReader; imageReader.SetFileName("your_dicom_image.dcm"); if (!imageReader.Read()) { std::cerr << "Failed to read DICOM image" << std::endl; return -1; } // 将 DICOM 图像转换成 OpenCV 图像 const gdcm::Image& image = imageReader.GetImage(); gdcm::Pixmap pixmap; pixmap.SetNumberOfDimensions(2); pixmap.SetDimension(0, image.GetDimension(0)); pixmap.SetDimension(1, image.GetDimension(1)); pixmap.SetPixelFormat(gdcm::PixelFormat::UINT8); pixmap.SetData(image.GetBuffer(), image.GetBufferLength()); Mat img(image.GetDimension(1), image.GetDimension(0), CV_8UC1, pixmap.GetBuffer()); // 显示 OpenCV 图像 namedWindow("DICOM Image"); imshow("DICOM Image", img); waitKey(0); return 0; } 2. 使用 DCMTK 库 DCMTK 是另一款开源的 DICOM 库,也可以用来读取和处理 DICOM 文件。具体的步骤如下: cpp #include <opencv2/opencv.hpp> #include <dcmtk/config/osconfig.h> #include <dcmtk/dcmdata/dctk.h> #include <dcmtk/dcmimgle/dcmimage.h> using namespace cv; int main() { // 初始化 DCMTK 库 DcmRLEDecoderRegistration::registerCodecs(); DcmRLEEncoderRegistration::registerCodecs(); DcmJpegDecoderRegistration::registerCodecs(); DcmJpegEncoderRegistration::registerCodecs(); DcmJpeg2000DecoderRegistration::registerCodecs(); DcmJpeg2000EncoderRegistration::registerCodecs(); DcmDataDictionary::loadBuiltinDictionary(); // 读取 DICOM 文件 DcmFileFormat fileformat; OFCondition result = fileformat.loadFile("your_dicom_image.dcm"); if (result.bad()) { std::cerr << "Failed to read DICOM file: " << result.text() << std::endl; return -1; } // 读取 DICOM 图像 DicomImage* image = new DicomImage(fileformat.getDataset(), EXS_LittleEndianExplicit); if (image == nullptr || !image->isMonochrome()) { std::cerr << "Failed to read DICOM image" << std::endl; return -1; } // 将 DICOM 图像转换成 OpenCV 图像 const void* buffer = image->getOutputData(8); const unsigned int width = image->getWidth(); const unsigned int height = image->getHeight(); Mat img(height, width, CV_8UC1, const_cast<void*>(buffer)); // 显示 OpenCV 图像 namedWindow("DICOM Image"); imshow("DICOM Image", img); waitKey(0); delete image; return 0; } 希望这些代码对你有帮助!
Configurator是一种用于配置Vector的autosar工具的工具。它允许用户通过添加配置文件来更改或扩展生成的代码。用户可以在生成的模块配置文件的末尾添加用户配置文件的内容,以便个性化定制代码。然而,需要注意的是,用户配置文件可能会导致软件模块出现故障,因此必须小心使用。 对于CanTp模块,可以使用User Config File来进行配置。点击CanTp模块的User Config File,可以在Properties中找到有关该配置文件的简单介绍。该配置文件的路径是./Config/Test_Config/CanTp/CanTp.txt,表示在工程目录的Config文件夹下新建Test_Config文件夹,再在Test_Config文件夹下新建CanTp文件夹,并在CanTp文件夹中添加CanTp.txt文件。用户可以根据需要手动添加这些文件夹和文件。 另外,在Dcm模块的DcmDslServiceRequestSupplierNotification模块中,可以通过右击选择"create xxx container"来创建相应的容器。 举例来说,如果需要在11服务中添加NRC22条件(车速小于3km/h)的检测,当车速大于3km/h时,ECU接收到11 01请求,则响应NRC22。可以在相应的配置文件中进行设置。1234 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [Davinci Configurator之User Config File配置功能](https://blog.csdn.net/weixin_42412049/article/details/123610085)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* *4* [[Davinci Configurator 配置] 实现功能寻址不响应、关闭抑制肯定响应、NRC否定响应](https://blog.csdn.net/fly_xiaocaibi88/article/details/126544389)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
### 回答1: Matlab可以计算姿态角的方法有多种。一种常用的方法是使用旋转矩阵或四元数来表示姿态,并通过相应的函数来进行计算。 1. 旋转矩阵:Matlab中可以使用rotx、roty、rotz等函数生成绕x轴、y轴、z轴的旋转矩阵,分别对应欧拉角的roll、pitch、yaw。可以通过将这些旋转矩阵按照特定的顺序相乘,得到目标姿态的旋转矩阵。然后,可以使用旋转矩阵的相关函数,如eul2quat和quat2eul,来进行旋转矩阵和四元数之间的转换。 2. 四元数:Matlab中提供了quatrotate和quat2eul等函数来进行四元数的旋转和四元数与欧拉角之间的转换。可以通过将欧拉角转换为四元数,然后将四元数与初始的旋转矩阵进行相乘,得到新的旋转矩阵。然后,可以使用quat2eul函数,将新的旋转矩阵转换为新的欧拉角。 此外,Matlab还提供了其他一些用于计算姿态角的函数,如euler2quat和angle2dcm等。使用这些函数,可以根据具体的需求和数据形式选择合适的方法来计算姿态角。 总之,对于通过Matlab进行姿态角的计算,可以使用旋转矩阵、四元数以及相应的转换函数来实现。 ### 回答2: Matlab可以使用旋转矩阵或四元数来计算物体的姿态角。 首先,我们需要明确欧拉角的定义。欧拉角包括航向角(yaw)、俯仰角(pitch)和滚转角(roll)。航向角表示物体相对于参考坐标系的旋转角度,俯仰角表示物体在侧向旋转的角度,滚转角表示物体在前后旋转的角度。 要计算姿态角,我们可以先定义旋转矩阵R,然后使用该矩阵来计算姿态角。假设旋转矩阵R为3x3的矩阵,它将物体从一个坐标系旋转到另一个坐标系。则可以通过以下代码计算航向角、俯仰角和滚转角: R = ...(旋转矩阵) yaw = atan2(R(2,1), R(1,1)); pitch = atan2(-R(3,1), sqrt(R(3,2)^2 + R(3,3)^2)); roll = atan2(R(3,2), R(3,3)); 其中,atan2()函数为反三角函数,可以计算出旋转矩阵中的各个元素,然后通过相应的数学公式计算出姿态角。 另外,Matlab还提供了quaternion函数,它可以用来计算四元数。四元数是用于表示旋转的一种数学工具,具有很多优点。要计算四元数对应的姿态角,可以使用以下代码: quat = ...(四元数) eulerAngles = euler(quat, 'ZYX'); 其中,euler()函数可以将四元数转化为欧拉角形式。'ZYX'表示按照航向角、俯仰角和滚转角的顺序来计算欧拉角。 综上所述,Matlab可以通过旋转矩阵或四元数来计算物体的姿态角。无论是使用旋转矩阵还是四元数,以上给出的代码都可以帮助实现计算过程。 ### 回答3: 在MATLAB中计算姿态角可以使用欧拉角或四元数表示。以下是两种方法的简要说明: 1. 欧拉角表示法: 姿态角通常使用欧拉角(俯仰角、滚动角和偏航角)表示。MATLAB提供了函数用于计算欧拉角,例如eul2quat将欧拉角转换为四元数,quat2eul将四元数转换为欧拉角。 例如,要计算欧拉角,假设欧拉角分别存储在roll、pitch和yaw变量中,可以像这样使用函数进行转换: eulerAngles = [roll, pitch, yaw]; quat = eul2quat(eulerAngles); 要将四元数转换回欧拉角,可以使用以下代码: eulerAngles = quat2eul(quat); 2. 四元数表示法: 四元数是一种用于表示空间旋转的方法,其中包含一个标量部分和三个虚部。在MATLAB中,可以使用quaternion函数创建四元数对象,然后进行旋转或转换操作。 例如,要计算四元数,假设四元数存储在w、x、y和z变量中,可以像这样创建一个四元数对象: quat = quaternion(w, x, y, z); 可以对四元数对象执行旋转操作,例如: rotation = rotate(quat, vector); 其中,vector是需要进行旋转的向量。 这是计算姿态角的MATLAB方法的简要介绍。具体的实现和运用将根据实际情况和需求进行进一步的调整和扩展。
很抱歉,作为AI语言模型,我无法提供完整的MATLAB仿真程序。以下是一个参考代码框架,您可以根据自己的具体需求进行相应的更改和完善。 % EKF-based fusion of LiDAR and IMU data for pose estimation % This script assumes that you have the following data: % - LiDAR point clouds in the form of (x, y, z, intensity) at each time step % - IMU data, including accelerometer and gyroscope readings at each time step % Initialize EKF state vector, covariance matrix, and process/observation noise matrices x = zeros(10, 1); % [px, py, pz, vx, vy, vz, bgx, bgy, bgz, bax] P = zeros(10, 10); Q = diag([0.1, 0.1, 0.1, 0.01, 0.01, 0.01, 0.001, 0.001, 0.001, 0.01]); R = diag([0.1, 0.1, 0.1]); % Initialize variables for storing fused pose estimates n_steps = size(lidar_data, 2); pose_estimate = zeros(3, n_steps); pose_estimate(:,1) = x(1:3); % Loop through each time step for i = 2:n_steps % Compute time step size dt = imu_data(i).time_stamp - imu_data(i-1).time_stamp; % Predict state and covariance with IMU measurements [x, F, G] = imu_prediction(x, imu_data(i-1), imu_data(i), dt); P = F * P * F' + G * Q * G'; % Update state and covariance using LiDAR measurements [x, P] = lidar_update(x, P, lidar_data(:,i), R); % Store pose estimate pose_estimate(:,i) = x(1:3); end % Plot pose estimates figure; plot3(pose_estimate(1,:), pose_estimate(2,:), pose_estimate(3,:)); % Helper function for IMU prediction function [x_next, F, G] = imu_prediction(x, imu1, imu2, dt) % Extract gyroscope and accelerometer measurements omega = [imu1.gyro_x; imu1.gyro_y; imu1.gyro_z]; a = [imu1.accel_x; imu1.accel_y; imu1.accel_z]; b_g = [x(7); x(8); x(9)]; b_a = x(10); % Compute rotation matrix and its derivative C_prev = quat2dcm(x(4:7)'); C_dot_prev = skew(omega - b_g) * C_prev; % Update orientation quaternion q_prev = x(4:7)'; q_dot_prev = 0.5 * quatmultiply(q_prev, [0; omega-b_g]); q_next = q_prev + q_dot_prev * dt; q_next = q_next / norm(q_next); % Update velocity g = [0; 0; -9.81]; v_prev = [x(4); x(5); x(6)]; v_dot_prev = C_prev' * (a - b_a) + g; v_next = v_prev + v_dot_prev * dt; % Update IMU bias estimates b_g_dot = 0.01 * randn(3,1); % random walk model b_a_dot = 0.1 * randn(1,1); % random walk model b_g_next = b_g + b_g_dot * dt; b_a_next = b_a + b_a_dot * dt; % Assemble next state vector and compute Jacobians x_next = [v_next; q_next'; b_g_next; b_a_next]; F = imu_F(x, C_prev, C_dot_prev, q_prev, q_dot_prev, a, b_a, omega, b_g, dt); G = imu_G(x, C_prev, q_prev, dt); end % Helper function for LiDAR update function [x_upd, P_upd] = lidar_update(x, P, z, R) % Compute measurement model H = lidar_H(x); % Compute Kalman gain K = P * H' / (H * P * H' + R); % Compute innovation innov = z - lidar_h(x); % Update state and covariance x_upd = x + K * innov; P_upd = (eye(10) - K * H) * P; end % Helper functions for computing Jacobians function F = imu_F(x, C_prev, C_dot_prev, q_prev, q_dot_prev, a, b_a, omega, b_g, dt) % State variables v = x(1:3); q = x(4:7); b_g = x(7:9); b_a = x(10); % Intermediate calculations A = skew(omega - b_g); J = [0, 0, 0; 0, 0, 1; 0, -1, 0]; K = [0.5 * eye(3), zeros(3,1); zeros(1,3), 1]; I = eye(3); % Compute partial derivatives of state transition matrix dF_dv = eye(3); dF_dq = 0.5 * K * [ I + dt*J*A, dt*J*C_prev'; ... -dt*C_prev*A, I - dt*A ]; dF_dbg = -dt * K * J * C_prev; dF_dba = -dt * C_prev; % Assemble state transition matrix F = [dF_dv, dF_dq, dF_dbg, dF_dba; ... zeros(3,7), eye(3), zeros(3,1), zeros(3,1); ... zeros(3,10)]; end function G = imu_G(x, C_prev, q_prev, dt) % State variables v = x(1:3); q = x(4:7); % Compute partial derivatives of process noise matrix dG_dv = dt * C_prev'; dG_dq = zeros(4); dG_dbg = -0.5 * dt^2 * eye(3) * q_prev(2:4)'; dG_dba = dt * q_prev(1:3)'; % Assemble process noise matrix G = [dG_dv, dG_dq, dG_dbg, dG_dba; ... zeros(3,7), zeros(3,3), zeros(3,1), zeros(3,1); ... zeros(3,10)]; end function H = lidar_H(x) % Compute partial derivatives of measurement model H = [eye(3), zeros(3,7), zeros(3,1)]; end function z_pred = lidar_h(x) % State variables p = x(1:3); % Measurement model z_pred = p; end function S = skew(v) S = [ 0, -v(3), v(2); v(3), 0, -v(1); -v(2), v(1), 0 ]; end

最新推荐

springboot幼儿园管理系统lw+ppt+源码

管理员登录后可进行首页、个人中心、用户管理、教师管理、幼儿信息管理、班级信息管理、工作日志管理、会议记录管理、待办事项管理、职工考核管理、请假信息管理、缴费信息管理、幼儿请假管理、儿童体检管理、资源信息管理、原料信息管理、菜谱信息管理 用户注册登录后可进行首页、个人中心、幼儿信息管理、缴费信息管理、幼儿请假管理、儿童体检管理、菜谱信息管理 框架SpringBoot+vue 开发工具idea 数据库Mysql jdk1.8 系统源码完整+配套论文

scikit_learn-1.0.2-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl

py依赖包

使用YOLOv5+Deepsort实现车辆行人追踪和计数 +源代码+文档说明

不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。

frpc ubuntu客户端

frpc ubuntu客户端

全自动枕式包装机_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载.x_t

全自动枕式包装机_零件图_机械工程图_机械三维3D设计图打包下载.x_t

数据仓库数据挖掘综述.ppt

数据仓库数据挖掘综述.ppt

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

springboot新闻信息管理系统开发技术文档更新

# 1. 系统概述 ## 1.1 项目背景 在当今信息爆炸的时代,新闻信息是人们获取信息的重要渠道之一。为了满足用户对新闻阅读的需求,我们决定开发一个新闻信息管理系统,该系统旨在提供便捷的新闻发布、浏览与管理功能,同时也要保证系统的性能和安全防护。 ## 1.2 系统目标与功能需求 系统的目标是构建一个高效、稳定、安全的新闻信息管理平台,主要包括但不限于以下功能需求: - 新闻信息的增加、修改、删除、查询 - 用户的注册、登录与权限控制 - 数据库性能优化与缓存机制实现 - 安全防护措施的设计与漏洞修复 ## 1.3 技术选型与架构设计 在系统设计中,我们选择采用Java

hive 分区字段获取10天账期数据

假设你的 Hive 表名为 `my_table`,分区字段为 `account_date`,需要获取最近 10 天的数据,可以按照以下步骤操作: 1. 首先,获取当前日期并减去 10 天,得到起始日期,比如: ``` start_date=$(date -d "10 days ago" +"%Y-%m-%d") ``` 2. 接下来,使用 Hive 查询语句从分区中筛选出符合条件的数据。查询语句如下: ``` SELECT * FROM my_table WHERE account_date >= '${start_date}' ```

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf

生活垃圾卫生填埋场运营管理手册.pdf