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题名

From IMU Measurement Sequence to Velocity Estimate Sequence: An Effective and Efficient Data-Driven Inertial Odometry Approach

作者
发表日期
2023
DOI
发表期刊
ISSN
2379-9153
卷号PP期号:99页码:1-1
关键词
相关链接[IEEE记录]
收录类别
SCI ; EI
学校署名
其他
WOS记录号
WOS:001044265000070
EI入藏号
20232614290288
EI主题词
Convolution ; Efficiency ; Long short-term memory
EI分类号
Information Theory and Signal Processing:716.1 ; Production Engineering:913.1
ESI学科分类
ENGINEERING
来源库
IEEE
全文链接https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10154592
引用统计
被引频次[WOS]:0
成果类型期刊论文
条目标识符http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/549259
专题工学院_电子与电气工程系
作者单位
1.Robotics, Perception and Artificial Intelligence Lab in the Department of Electronic Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong SAR, China
2.Department of Electronic and Electrical Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China
推荐引用方式
GB/T 7714
Yingying Wang,Hu Cheng,Ang Zhang,et al. From IMU Measurement Sequence to Velocity Estimate Sequence: An Effective and Efficient Data-Driven Inertial Odometry Approach[J]. IEEE Sensors Journal,2023,PP(99):1-1.
APA
Yingying Wang,Hu Cheng,Ang Zhang,&Max Q.-H. Meng.(2023).From IMU Measurement Sequence to Velocity Estimate Sequence: An Effective and Efficient Data-Driven Inertial Odometry Approach.IEEE Sensors Journal,PP(99),1-1.
MLA
Yingying Wang,et al."From IMU Measurement Sequence to Velocity Estimate Sequence: An Effective and Efficient Data-Driven Inertial Odometry Approach".IEEE Sensors Journal PP.99(2023):1-1.
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