一文读懂容器网络发展

容器技术很火，经常为人所提及，尤其是开源容器工具docker，已在不少数据中心里有广泛应用。容器主要是对软件和其依赖环境的标准化打包，将应用之间相互隔离，并能运行在很多主流操作系统上。这样看来容器和虚拟机技术很类似，容器是APP层面的隔离，而虚拟化是物理资源层面的隔离，容器解决了虚拟技术的不少痛点问题，很多时候容器可以和虚拟机结合在一起使用，这也是目前数据中心主流的做法。

2022-01-11
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一文搞懂CDN加速原理

CDN的全称是（Content Delivery Network），即内容分发网络。其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的CACHE（缓存）层，将网站的内容发布到最接近用户的网络”边缘“的节点，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等原因，提高用户访问网站的响应速度。

2022-01-11
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基于EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波实现航迹滤波跟踪matlab源码

本文重点论述了EKF、UPF、PF、EPF、UPF多种卡尔曼滤波的理论基础,以离散时间系统为主,介绍了各种滤波方法的递推公式,分析了各种方法的特点,理顺了种种方法之间的区别和联系,阐述了卡尔曼滤波方法在动态测量中的应用.

2022-01-12
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自动驾驶基础--SLAM简介

SLAM是Simultaneous LocalizationandMapping的缩写，意为“同时定位与建图（同步定位与地图构建）”，是业界公认视觉领域空间定位技术的前沿方向。它是指运动物体自身位置不确定的条件下，根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程,同时利用地图进行自主定位和导航。它主要用于解决机器人在未知环境运动时，如何通过对环境的观测确定自身的定位和运动轨迹，同时构建出周围环境的地图。

2022-01-12
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面向UUV回收过程的单目视觉导引灯阵跟踪方法

无人水下航行器（UUV）在进行水下作业过程中, 受到自身可携带载荷和环境的制约, 导致其作业时间不能过长和作业距离不能过远, 需要在一定时间内回收以供给能量、获得数据并布置新任务。深入研究UUV视觉跟踪问题, 对实现UUV快速、准确、安全的回收有着重要意义。基于此, 文中对UUV回收的单目视觉多目标跟踪问题进行了研究。以非线性卡尔曼滤波器为基础, 提出基于非对称光阵列的UUV回收跟踪方法。首先, 对单目摄像机采集的水下图像进行预处理, 提取光源阵列的特征信息。其次, 初始化目标轨迹, 提出了基于非对称L型光源阵列的轨迹确定方法。再次, 权衡观测器与滤波器设计了寻优代价矩阵, 应用改进的匈牙利算法将检测与目标轨迹相匹配, 并根据匹配结果对卡尔曼滤波器的先验结果进行修正。最后, 通过水下目标跟踪实验, 验证了所提方法的工程有效性。

2022-01-12
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机器人产业热点技术、发展现状及趋势解析

机器人（robot）一词，最早出现在1920年捷克科幻作家恰配克的《罗索姆的万能机器人》中，原文作“Robota”，后来成为英文中通行的“Robot”。更科学的定义是1967年由日本科学家森政弘与合田周平提出的：“机器人是一种具有移动性、个体性、智能性、通用性、半机械半人性、自动性、奴|隶性等7个特征的柔性机器。”

2022-01-12
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基于RNN并使用栅格地图的车辆轨迹预测算法介绍

栅格地图（Grid Map）则是把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个可能值，表示该栅格被占据的概率。利用激光传感器，机器人可以完成Mapping（地图构建）任务。但是传感器数据是有噪音的。例如，假如我们在此时检测到距离障碍物4米，下一时刻检测到距离障碍物4.1米，我们是不是应该把4米和4.1米的地方都标记为障碍物？又或者怎么办呢？为了解决这一问题，就引入了Occupancy（占据率）的概念。

2022-01-12
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多源异构图像融合跟踪研究现状与展望

多源异构图像融合是信息融合领域的研究热点之一。多源异构图像的融合跟踪在精确制导、无人驾驶、机器人导航、公共安全等领域起着重要作用。目标跟踪的基本问题是在一系列时序图像中选择感兴趣目标，找到该目标的准确位置并跟踪其运动轨迹。复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的随机非线性动态系统估计问题，受诸多因素影响，如目标表观非刚性变化，观测场景的天气和光照变化，场景中出现相似目标等。阐述多源异构图像融合跟踪的关键问题，总结近年来该领域研究现状与主要方法，介绍基于深度学习的可见光和红外融合跟踪相关研究，最后预测未来的发展趋势。

2022-01-12
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