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卡尔曼滤波的模型主要包括以下几个方程( )
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采用扩展卡尔曼滤波方法进行自定位时只能进行位姿跟踪()
在自适应控制的自动舵中,扩展型卡尔曼滤波器的作用是:
为实时计算,移动机器人自定位可以采用卡尔曼滤波方法()
利用卡尔曼滤波解决组合导航问题时选取状态量可以用直接法或间接法()
. 塞利格曼提出的幸福的模型包括哪几个方面:
以下属于波浪数值模型的有( ): B方程类模型 LB方法模型 N-S方程模型 谱方程类模型
CT滤波函数中关于高分辨率滤波模式叙述不正确的是()
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CT滤波函数中关于高分辨率滤波模式叙述不正确的是
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CT滤波函数中关于高分辨率滤波模式的叙述,不正确的是
下列描述说法错误的是:( ): A*算法要找到F值最大的节点作为新的起始位置 EKF SLAM主要是在卡尔曼滤波的基础上改进而来的扩展卡尔曼滤波方法,FAST SLAM主要是基于粒子滤波方法来做的 SLAM系统架构中后端优化主要指处理SLAM过程中噪声的问题,即最大后验概率估计 基于区域的分割算法对噪声具有一定的抗干扰能力,但是区域特性的选取比较困难
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赫曼全脑模型包括( )思维类型。
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传播模型校正时,主要查看以下那几个参数?
米-曼方程中
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