Navigation-Learning：一个本科生的导航学习笔记

学习之路漫又长，唯有不断总结，不断回味，不断分享，才能成长！

👋 嗨，你好，我是李郑骁，安徽理工大学导航工程本科生；

⏰ 正准备考研，考上了副标题就改《一个研究生的导航学习笔记》

💡 仓库所有内容都可以随意转载，可用于任何目的，无需征求我的意见；

✨ 本仓库会长期更新，分享出来，希望有人用得上，也激励着自己坚持学下去；

💻 理解尚浅、实践甚少，列举的公式和理论仅供参考，千万不要照着我的公式写代码；

🛠 不建议直接就下载整个仓库，Markdown 和 PDF 可以在线看，想要的文件可以单独下载；

⚙ 目前仓库还不够完善，部分文件还没啥内容，下载之前，建议先点开看看，有没有您期望的内容；

🎉 如果您觉得仓库内容有价值，推荐用 Github-Desktop 下载并保持更新，用 Typora 看 Markdown 文件；

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👇 以下是本仓库包含的板块，点击跳转 👇

🌟 板块 🌟	🧾 说明 🧾	🛠 完成度 🛠
源码解读	我对程序的解读，附上流程图、思维导图、相关资料	【====> 】40%
书籍讲义	分享导航算法学习过程中对我起较大帮助的书籍/讲义	【========> 】80%
设备上手	各种 GNSS/IMU/Camera/Lidar 设备用法、测试数据	【=> 】10%
博客翻译	机翻实用有趣的外文博客，稍做调整，附上我的总结	【===> 】30%
开源整理	整理导航相关开源项目，拓展眼界，避免重复造轮子	【======> 】60%
常用网站	整理导航相关网址，点击即可跳转，方便收藏与访问	【======> 】60%
指令速查	Linux/Vim/Make/CMake/Git/Docker/ROS/VScode	【====> 】40%
调试经验	记录一些导航定位程序编译过程中常遇到的问题	【======> 】60%
算法理解	不会一板一眼地推导公式，写点我对导航算法的理解	【=> 】10%
算法解惑	参数估计/GNSS/INS/组合导航/SLAM/多源融合/规控	【===> 】30%
心得体会	导航学习/博客写作/READM美化/Github上手/RSS上手	【======> 】60%
安理导航	毕业生去向/课程体系/21级课表/课程锐评/硕导评价	【======> 】60%
仓库推荐	推荐一些同类仓库，创作不易，欢迎给他们 Star 鼓励	【====> 】40%
写在最后	欢迎大家在我的基础上整理出属于自己的一套笔记	【========> 】80%

👇 以下是本仓库重点介绍项目，点击跳转程序简介 👇

🌟 开源程序 🌟	🧾 简介 🧾	🛠 完成度 🛠
RTKLIB	最知名的 GNSS 数据处理程序	【======> 】60%
GAMP	基于 RTKLIB 的后处理双频 PPP	【========> 】80%
PSINS	MATLAB/C++ 捷联惯导工具箱	【====> 】40%
Ginan	澳大利亚 PPP 定位/定轨程序	【=> 】10%
goGPS	MATLAB-GNSS 数据批处理	【=> 】10%
GICI-LIB	GNSS+INS+Camera 图优化融合定位	【===> 】30%
SoftGNSS	MATLAB GPS L1-C/A 码软件接收机	【======> 】60%
VINS	光流法视觉惯性图优化 SLAM	【===> 】30%
ORB-SLAM3	特征点法视觉惯性图优化 SLAM	【==> 】20%
GNSS-SDR	基于 GNURadio 的 GNSS 软件接收机	【=> 】10%
TGINS	基于 RTKLIB 的 PPP/INS-EKF 紧组合	【==> 】20%
KF-GINS	GNSS/INS-EKF 松组合 Demo	【=========> 】90%
OB-GINS	GNSS/INS-FGO 松组合 Demo	【====> 】40%
ROS导航功能包	自主导航机器人定位/建图/路径规划	【==> 】20%
北斗GPS软件接收机	GPS-L1/BDS-B1 软件接收机	【==> 】20%
PocketSDR	带射频前端的后处理 GNSS 软件接收机	【=> 】10%
POSGO	图优化 GNSS 伪距定位	【==> 】20%
GINAV	GNSS/INS 松紧组合 Matlab 工具箱	【===> 】30%

🤺 推荐一些同类仓库，创作不易，欢迎给他们 Star 鼓励 🤺

🌟 开源项目 🌟	🧾 简介 🧾	更新
GitHub-Chinese-Top-Charts	GitHub 中文资料排行榜	√√√
slam-study-note	SLAM算法笔记、书籍软件资源	√√√
ML_DL_CV_with_pytorch	深度学习、自动驾驶、计算机视觉	√√√
Autopilot-Notes	相当系统的自动驾驶笔记	√√√
giser	大一本科生写的 WebGIS 学习笔记	√√√
EveryDay	一个前端小白的学习历程	√√√
cs-self-learning	北大信科学长创建的CS自学全家桶	√√√
AI_Tutorial	整理 AI 热门文章，每周更新	√√√
HITCS	哈尔滨工业大学计算机课程资料与实验	√√√
learning_research	面向实验室研究生、本科生的科研教学	√√√
3D-Gaussian-Splatting-Papers	3D高斯论文，持续更新，排版挺好	√√√
qtkaifajingyan	作者十年 Qt 开发积累的 300+ 经验	√√√
researchTools	港理工 GraphGNSSLib 作者的博客、整理资料	×××
IMU-study	IMU、气压计、磁力计的原理和驱动	×××
SLAM-All-In-One	SLAM 框架整理、代码注释、学习笔记	×××
slam-tricks	记录一些SLAM中常用到的一些算法和小技巧	×××
SLAM-Jobs	SLAM/SFM求职指南、面试经验	×××
NEXTE_Sentry_Nav	一个RM选手的导航系统部署和调试经验	×××
RADAR	一些雷达目标追踪的例程	×××
learning-area	HTML/CSS/JavaScript 入门学习	×××
cs-408	计算机考研408学习笔记	×××
open-geo-tutorial	地信遥感基础算法（GDAL in Python or R）	×××
AP1400-2	浙大本科生写的C++英文网课作业和学习笔记	×××
learn_slam	西工大布树辉写的SLAM入门路线和建议	×××
Road2Coding	B站UP主代码羊的仓库	×××
SLAM_Code_Learning	为做NeRF-based SLAM毕设所读过的代码	×××
CUMT-GIS-16	矿大GIS课设\|CUMT-GIS-21/CUMT-GIS-20	×××
Mind-Map	武大遥感院期末复习思维导图	×××
papers	作者整理的论文，关于机器学习和组合导航	×××
review-2023	23年度总结集合\|review-2022\|review-2021	×××

🛠 记录一些我看到过的项目，其中加粗的项目会在本仓库介绍 🛠

类型	项目/网址
GNSS 数据处理	RTKLIB、RTKLIB-Demo5、learning_rtklib、RTKLIB-Cmake、rtklib-py、MatRTKLIB、CSSRLib、rtklib_ros_bridge、FiPPP、rtkrcv_ros、GAMP、Ginan、goGPS、goGPS_Java、BNC、GFZRNX、georinex、GAMIT/GLOBK、GraphGNSSLib、NavCodeMonitor、Net_Diff、laika、CSRS-PPP、POSGO、Pride-PPPAR、PPPwizard、GPSTk、gnsstk、gnsstk-apps、G-NUT/Anubis、Teqc、RNXQCE、Bernese、gLAB、Look4Sat、RobustGNSS、GAMPII-GOOD、ntrip、rtcm、cors、VrsCaster、gstream、ogrp、centipede、TouchRTKStation、rtkbase、GREAT-IFCB、gnss_comm、PPP-BayesTree、FAST、gnsspy、gnssgo、raPPPid、gnss-compass-ros、gnss-attitude、FCB-FILES、MG_APP、gps_amcl、deep_gnss、TSAnalyzer、GNSS-TimeSeries-Viewers、RTKinGSS、gnss_lib_py、PNT-Integrity、GORS、GDDS、QGOPDD、gnss-downloader、groops、georb、madocalib、georb、OREKIT、rt-clk-service、polaris、gnss-tec、utm、PW-from-GPS、GNSS-Multipath-Analysis-Software、gnss-multipath-detector、GNSS-Shadowing、gnssIR-python、GARNO、GPSPACE、GNSSDataQC、gnssr-synth、gnssIR-matlab-v3、gnssrefl、gnss2tws-green、gnssSNR、mphw、hgpt_model、GNSSR_MERRByS、PyGPSClient、STM32Primer2-GNSS-Tracker、STM32-GNSS、GNSSTimeServer、GNSS_Clock、AgOpenGPS、nmea-msgs、LilyGo-LoRa-Series、cssrlib、HASlib、OSNMA、galileo-osnma、GNSSAMS、geodetic_utils、ppp-tools、cssrlib、gpstest、iSniff-GPS、hypatia、gps-measurement-tools、FE-GUT、gnss-RX、Pypredict、novatel-gps-driver、GNSSAMS、GNSS-Radar、geodesy_modeling、gnss-odometry、Caster_Project、rviz_satellite、gnatss、gnssr_lowcost、satellite-position-calculation-mapping、SatellitePosition、GNSSTool、GARNO、pynex、pygnssutils、flipperzero-gps、ROS-GPS、GPSToolbox 投稿、barbeau-awesome-gnss 整理、hdkarimi-awesome-gnss 整理、mcraymer 整理、Awesome-Geospatial 整理、The-list-of-GNSS-CORS-RTK-networks 整理
GNSS 信号处理	GNSS-SDR、gnss-sdr-monitor、SoftGNSS、SoftGNSS-python、PocketSDR、GNSS-SDRLIB、nut2nt、Beagle_SDR_GPS、KiwiSDR、FlyDog-SDR-GPS、FlyCat-SDR-GPS、Full_Stack_GPS_Receiver、BDS-3-B1C-B2a-SDR-receiver、FGI-GSRx、gypsum、sydr、NavLab-DPE-SDR、multi-channel-gnss、GPUAcceleratedTracking、GNSS-GPS-SDR、SDR-GPS-SPOOF、gps、SnapperGPS、snapshot-gnss-algorithms、gnss-sdr-1pps、SatDump、gps-sdr-simulink、gps-sdr-sim、beidou-sdr-sim、galileo-sdr-sim、gps-qzss-sdr-sim、multi-sdr-gps-sim、pluto-gps-sim、SignalSim、Microsat-gps-sim、GPS_GAL_SSS、greta-oto、BD3_FPGA、GNSS-matlab、oresat-gps-software/hardware、MAX2769FT2232H、SDR-GB-SAR、gps-rf-frontend-sim、GNSS-VHDL、GNSS-Metadata-Standard、gnss-baseband、GPSMAXIM2769b-、Analog-GPS-data-receiver、GNSS_Firehose、GNSS-DSP-tools、hard_sydr、B1C-Signals-Simulation、CU-SDR-Collection、ESP32-SDR-GPS、STM32F4-SDR-GPS、Fast-GNSS-ReceiverMATLAB、gnss-sdr-rs、sdr-beamforming、gr-gnMAX2769、gps-sdr、GPSL1-DPEmodule、esp2822_NMEA_sim、BDS_SDR
INS、组合导航	INS_Course_Matlab、PSINS、Android-PSINSToolbox、PSINS-ROS、PSINS-Develop-Group、PSINS_FIMU、KF-GINS、KF_GINS_GUI、py_IMU、OB-GINS、TGINS、PPPLIB、Compass、GINAV/v2.0、IGNAV、MATLAB-Groves、GIOW-release、imu_x_fusion、OpenIMU、ronin、RINS-W、invensense-imu、eagleye、ai-imu-dr、NaveCodePro、InertialNav、allan-variance-ros、eskf_localization、imu_gnss_eskf、nav_matlab、imu_zupt、IEZ、ZUPT-aided-INS、gnss-ins-zupt、corenav-GP、kalibr、kalibr_allan、allan_variance_ros、allan_variance、imu_allan、allan_ros2、AdevAnalysis、imu-data-simulation、GPS_IMU_Kalman_Filter、TightlyCoupledINSGNSS、stm32f4_mpu9250、mpu6050、mpu9250、FastIMU、Wheel-INS 、GNSS-INS、pyshoe、imu_tools、IMUCalibration-Gesture、ImuCalibration-Poistion、imu_utils、GyroAllan、gnss-ins-sim、MEMS-IMU-Denoising、agrobot、IBG_EKF_TC、ZCJ-GNSSINS-DeepIntegration、Smartphone-IMU-GPS、INSTINCT、Gait-Tracking、Machine-Learning-GNSS-IMU-Integration、ImuCalibration-Poistion、 ADIS16470-Arduino-Teensy、Seeed_ADIS16470、iXR_GNSS-IMU_TightlyCouplingProgram、tianxuan、KalmanFilter_Vehicle_GNSS_INS、GPS_Milemeter_IMU_EKFLocation、IMUNet、SmartIMU、IMUSensorModels、imu_gps_localization、dcm-imu、denoise_imu_gyro、vectornav、OpenIMUFilter、9DOF_Razor_IMU、IMU_Attitude_Estimator、SparkFun_LSM9DS1_Arduino_Library、imu_pipeline、ESEKF_IMU、IMA-estimation、fusion、Indirect_EKF_IMU_GPS、gps_imu_fusion、imu_ekf、x-IMU-GUI、ekf-imu-depth、imu_tk_matlab、imu_tk、IMU_Preintegration、RTIMULib2、imu_to_odom、imu-human-pose-pytorch、IMU-Array、IMUPoser、IMUDB、har_with_imu_transformer、EyeMU、Attitude-Estimation、Activity_Detection_using_IMU_sensor、lwoi、InvariantEKF_GNSS_IMU、imu_veh_calib、ImuMeanFilter、kalman_filter_with_kitti、ImuGpsGuiding、OpenSimRT、RTD_phone、ADIS16470_Demo、odom_predictor、robot_pose_ekf、UKF、gnss-sensor-fusion、amsi、EgoLocate、learned_inertial_model_odometry、MadgwickAHRS、integrated-navigation、KGP-IAEKF-IGGIII、navfusion、Madgwick_Filter、UrbanRTK-INS-OutlierOpt、SCH63T_MINI_EVK、GPS_IMU_Kalman_Filter、Location、waypoint_nav、GIOW-release、pyins、GINS-Navi
视觉 SLAM	Vins-Mono/Fusion、ORB-SLAM3/2/1、OpenVINS、Openvslam、svo、svo_pro、msckf_vio、okvis、DM-VIO、DSO、DSOL、wildnav、NeRF、H3/H2-Mapping、gaussian-splatting、2d-gaussian-splatting、Elasticfusion、OpenMVG、Meshroom、Kintinuous、Mvision、rgbdslam_v2、camera_calibration、crisp、VideoIMUCapture-Android、OpenImuCameraCalibrator、Structure-SLAM-PointLine、SLAM_interface、Sync_Pola_IMU_ROS、ViDAR、BEVFormer、aruco_ekf_slam、 AVP-SLAM-SIM、MSCKF_VIO_MONO、VIW-Fusion、awesome-visual-slam 整理、Recent_SLAM_Research 整理、Awesome CV Works 整理、Lee-SLAM-source 整理、Awesome-SLAM 整理、awesome-slam 整理、Awesome_Dynamic_SLAM 整理、awesome-NeRF 整理、visual-slam-roadmap 整理、Visual_SLAM_Related_Research 整理、vins-application 整理、Recent-Stars-2024 整理、Visual Navigation 整理、Awesome-Optical-Flow 整理、awesome-Implicit-NeRF-SLAM 整理、awesome-computer-vision 整理、awesome-semantic-segmentation 整理、awesome_3d_slam_resources 整理、awesome-road-environment-segmentation 整理、Awesome-BEV-Perception-Multi-Cameras 整理
激光 SLAM	Gmapping、Cartographer、hector-slam、LeGO-LOAM、LOAM-Livox、A-LOAM、SuMa、LIO-SAM、FAST-LIO-SAM、FAST-LIO、LIO-Mapping、CT-ICP、Coco-LIC、BoW3D、OverlapNet、CloudViewer、Lidar_AI_Solution、lidar_IMU_calib、LT-Mapper、LiDAR_IMU_Init、RIs-Calib、GMMCalib、Radar-Basic-Algorithm、Extended-Kalman-Filter、GRIL-Calib、FF-LINS、I2EKF-LO、OpenRadar、awesome-lidar 整理、awesome-point-cloud-place-recognition 整理、awesome-sar 整理、awesome-radar-perception 整理、awesome-deep-point-cloud-compression 整理、awesome-point-cloud-analysis 整理、Awesome_Laser_scanners 整理、awesome-point-cloud-analysis-2023、awesome-lidar-curb-detection 整理、LiDAR-Guide 整理、awesome-data-labeling-tools 整理、Awesome-Dynamic-Point-Cloud-Analysis 整理、awesome-point-cloud-scene-flow 整理
多源融合	GICI-LIB、GVINS、GLIO、InGVIO、Multi-Sensor-Fusion、MSF_developed、MINS、mars_lib、MMF-LVINS、raw-gnss-fusion、ESEKF-IMU-GNSS-Lidar、imu_x_fusion、RTK-Visual-Inertial-Navigation、IC_GVINS、FAST-LIVO、VINS-GPS-Wheel、sync_gps_lidar_imu_cam、carvig、LVI-SAM、ekfmonoslam、ethzasl_msf、NaveGo、robot_localization、YabLoc、ILCC、ekfmonoslam、SuperFusion、Sensor-Fusion-Using-ES-EKF、msckf_vio_GPS、GPS-Gaussian、clic、multimodal_data_studio、limo、FAST-LIO-Multi-Sensor-Fusion、multi-sensor-calibration、SensorsCalibration、Calibration-Is-All-You-Need、Awesome-LiDAR-Camera-Calibration、Awesome-LiDAR-IMU-calibration 整理
参数估计	kalman(C++)、Kalman(Py)、kalman(go)、bayes-filters-lib、filterpy、DynAdjust、KalmanFilter(四种编程语言)、kalman_filter(C)、kalman-cpp(Eigen)、kalman-filter(30行np)、bayesian-kalmanfilter、easykf、CarND-Extended-Kalman-Filter-Project、Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python、Comparison-of-UKF-CKF-EKF、TinyEKF、Adjustment-Of-Traverse-Network、Kalman-Filter-for-Sensor-Fusion、Embedded_UKF_Library、KF-a-priori、KF-a-posteriori、MCCKF-a-posteriori、MCCKF-a-priori、KF-GARCH-in-Mean、LBFGS-Lite、rednose、SimpleKalmanFilter、SFND_Unscented_Kalman_Filter、kalmanif、kalman_filter(Jupyter Notebook)、KalmanFilter(Swift )、Radar-Basic-Algorithm、Kalman(Arduino)、KalmanFilter-for-Arduino、KalmanRx、robust-kalman、ukf、ukfm、ukfLib、UKF、pyUKF、UKFSharp、kalman-clib、Kalman-Filter-for-Beginners、ikalman、kalman_filters、IKFoM、KalmanFilterTutorial、KalmanFiltering、how-kalman-filters-work-examples、OpenKF、Data_Fusion_Course、FKF、switching-kalman-filter、KalmanFilters.jl、tf-kalman、GNC-and-ADAPT、auto_ks、SCL-RKF-code、IKFoM、weighted-likelihood-filter
室内定位、手机定位	openpose、uwb-localization、Location、SensorServer、Fusion-DHL、Indoor-Positioning、UWB-Node、RTLS-UWB、positioning-algorithms-for-uwb-matlab、UWB_DualAntenna_AoA、Pedometer、ahrs、ios_logger、GetSensorData_Android、LoRa_2G4_localization、DeadReckoning、dead-reckoning、Smartlight_UWB、senslogs、vrs、Pedestrian-Dead-Reckoning、UWBPositioning、util-uwb-dataset、RSSI-Dataset-for-Indoor-Localization-Fingerprinting、Thrifty、bluetooth_gnss、MAINSvsMAGEKF、Awesome-Human-Activity-Recognition 整理、Awesome-WiFi-CSI-Research 整理
规划控制	navigation、navigation2 、Apollo、Autoware、PX4-Autopilot、ardupilot、mars、Avem、dRehmFlight、PathPlanning、MissionPlanner、slam_toolbox、neonavigation、rmcl、navigator、self-driving-car、NamelessCotrunQuad_V1.0、ONE-Robot、RoboND-EKFLab、ros_motion_planning、AutoTrans、CICRSIM、FC-Planner、FC-Hetero、OccNet、UniAD、End-to-end-Autonomous-Driving、Birds-eye-view-Perception、teb_local_planner_tutorials、chhRobotics_CPP、 Smart-UAV-Return-GNSS-Station、Awesome-Self-Driving 整理、Autopilot-Notes 整理、Awesome-IntelligentCarRace 整理、Awesome-Autonomous-Driving 整理、awesome-autonomous-vehicles 整理、awesome-robotic-tooling 整理、awesome-self-driving-car 整理、awesome-ros-tools 整理、Awesome-IntelligentCarRace 整理
AI	tensorflow、keras、Paddle、pytorch、Theano、wekan、caffe、torch7、yolov5、DeepSpeed、transformers、accelerate、mindspore、jittor、oneflow、x-deeplearning、MegEngine、ncnn、FinRL、spinningup、baselines、stable-baselines、mxnet、MegEngine、TensorRT、darknet、darknet_ros、mxnet、CNTK、matconvnet、chainer、onnx、Theano、ros_deep_learning、mamba、efficient-kan、awesome-machine-learning 整理、DeepLearning 整理、awesome-deep-learning 整理、Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap 整理、awesome-deep-learning-papers 整理、awesome-chatgpt-prompts-zh 整理、awesome-machine-learning-cn 整理、Awesome-PyTorch-Chinese 整理
C++库	Eigen、OpenBLAS、Gflags、Glog、easyloggingpp、Ceres-Solver、g2o、gtsam、Yaml-Cpp、OpenCV、PCL、Boost、better-enums、DBoW2、matplotlib-cpp、progressbar、googletest
Python包	pip、NumPy、matplotlib、Basemap、SciPy、joblib、PyYAML、Requests
开源数据集	PSINS 网站、i2NAV-awesome-gins-datasets、 weisongwen-UrbanNavDataset、UrbanLoco、PPPLib-Dataset、gici-open-dataset、GVINS-Dataset、gnsstk-data、GNSS_RTK_data、cssrlib-data、comma2k19、SJTU_GVI、Railway-Precise-Localization、precision-gnss、SYSU-Campus-GVI-Dataset、GVI-SYSU-Outdoor-Indoor-Dataset、S3E、LBL-AQUALOC-Dataset、nebula-odometry-dataset、vio-gnss-dataset、cssrlib-data、comma2k19、IMU_dataset、HR_IMU_falldetection_dataset、imu_comparison_data、HumanInertialPose、H2LID、FusionPoser、ECC_dataset、TRIPOD、broad、BROAD_IMU_dataset、HAR_IMU_Stretch、Genshin-Impact-Dataset、utbm_robocar_dataset、uwb-drone-dataset、UWB_TDOA_dataset、Industrial-UWB-localization-CIR-dataset、M2DGR、Roller-Coaster-SLAM-Dataset、IR-UWB-Radar-Signal-Dataset-for-Dense-People-Counting、UWB_Dataset、uwb-nlos-human-detection、snapshot-gnss-data1/2、IURHA2023、WHU-TLS、WHU-Helmet、WHU-Urban-3D、WHU-Railway3D、WHU-Smartphone-Dataset、GNSSbuoy、ShoeMountIMU-Dataset、legkilo-dataset、SIMUL-dataset、Meshed_IMU_Garment_HAR_Dataset、PINS-datasets-based-on-Xsens-IMU、Millimeter-wave-radar-and-IMU-datasets、Floor-detection-using-IMU-Sensor-Dataset-、drinking-gesture-dataset、Synth3DFingerTracking、IoBT-Smart-Glove、Spinal-Curvature-Dataset、Walking-dataset、Eating-Speed-Dataset、MUESIPCO2020_Dataset、Road-Intersection-Re-ID、VID-Dataset、LIMU-BERT-Public、ble-rss-fingerprints-calib2021、humolire、Navigation-Data-Project、DS-Final-Project、cerberus_darpa_subt_datasets、GnssData、r3live_dataset、BotanicGarden、lidar_degeneracy_datasets、Kimera-Multi-Data、ntu_viral_dataset、treescope、Ground-Challenge、AirMuseumDataset、MASSTAR、OpenLane-V2、DriveLM、LightwheelOcc、KITTI数据集、GroundTrueHighAccuracyDataset EuRoC数据集、TUM数据集、Oxford数据集、ICL-NUIM数据集、RGB-D对象数据集、Dynamic-Scenes 数据集、awesome-slam-datasets 整理、IMU-datasets 整理、Awesome_list_of_free_smartphone_GNSS_datasets 整理
Github美化	SerialChart、awesome-github-profile-readme-chinese、awesome-github-profile-readme、awesome-github-profiles、github-readme-quotes、readme-typing-svg、shields、visitor-badge、spotify-github-profile、readme-jokes、github-readme-streak-stats、metrics、github-readme-quotes、github-profile-trophy、github-readme-stats、github-readme-activity-graph
个人博客框架	WordPress、Z-Blog、typecho、emlog、hexo、jekyll 、hugo、vuepress、VitePress、solo、halo、VanBlog、Gridea、Docusaurus、GitBook、xLOG、Typecho
工具	zotero、Captura、 GitHub520、free、carrot、aliyunpan、ResumeEditor、RevokeMsgPatcher、texpresso、github-downloads-count
开源程序作者	池澄、周峰、陈超、严恭敏、李政、苏景岚、陈凯、肖恭伟、欧阳明俊、余义、张欣、任乾、王晗、刘国庆、高翔、杨熙、张春杰、魏源、方文涛、吕少麟、布树辉、谢立华、邹丹平、李英冰、稚晖君、electech6、JzHuai0108、XikunLiu-huskit、cggos、Welson WEN、cggos、zarathustr、YizeZhang、globsky、tomojitakasu、carlesfernandez、rtklibexplorer、GeoscienceAustralia、taroz、osqzss、iliasam、JonasBchrt、JakobEngel、priseborough、Charmve
开源程序团队	i2Nav-WHU、PrideLab、GREAT-WHU、WHU-USI3DV、WHULuoJiaTeam、TUW-VieVS、PengYu-Team、tiev-tongji、tjiiv-cprg、SJTU-ViSYS、ZJU-FAST-Lab、SYSU-CPNTLab、amazon-science、Stanford-NavLab、stanford-gps-lab、SnapperGPS、iGNSS、TIERS、ArduPilot、uzh-rpg、Turing-zero、leggedrobotics、HKUST-Aerial-Robotics、UZ-SLAMLab、OpenSLAM-org、sair-lab、open-mmlab、RoboticExplorationLab、MetaSLAM、APRIL-ZJU、MRPT、seap-udea、LRMPUT、PJLab-ADG、inertialsense、wvu-navLab、IPNL-POLYU、EmbeddedAndMultisensorSystemsLab、tyrex-team、MapIV、TUMFTM、imLabNTU、uw-ssec、Tinkerbug-Robotics、ewine-project、LIAS-CUHKSZ、rwth-irt、3DOM-FBK、KIT-ISAS、dabamos、url-kaist、UniStuttgart-INS、google、PRBonn、jpl-x、OUCTheoryGroup、aau-cns、KIT-MRT、cvg、ram-lab、PJLab-ADG、RoboMaster、GNSS-SPAN、oresat、SJTU-ViSYS、haomo-ai、ntnu-arl、SYSU-STAR、OpenDriveLab
编程入门学习	awesome-cn、awesome-c、awesome-cpp、awesome-python-cn、awesome-c-cn、awesome-cpp-cn、awesome-cs-books、awesome-modern-cpp、awesome-ios-cn、awesome-css-frameworks、awesome-cs、Hacking C++、QWidgetDemo、中国程序员容易发音错误的单词、FPGA、missing-semester

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💾 记录一些导航相关的网址、学习资源、导航设备 💾

类型	网址
中文期刊	测绘学报、武汉大学学报（信息科学版）、测绘地理信息、电子学报、遥感学报、地理学报、地理科学进展、科学通报、现代测绘、测绘工程、测绘通报、信号处理、中国惯性技术、地球物理学报、大地测量与地球动力学、全球定位系统、导航定位学报、地理空间信息、海洋预报、仪器仪表学报、导航定位与授时、地球科学与环境学报、弹箭与制导学报、微电子与计算机、西北工业大学学报、宇航学报、仪表技术与传感器、测控技术、系统仿真学报、航天控制、兵工自动化、光学学报、中国激光、光电子激光
英文期刊	GPS Solutions、Remote Sensing、Measurement、Satellite Navigation、Journal of Geodesy、Survey review、Advances in Space Research、Journal of Geophysical Research、Geo-Spatial Information Science、Scientific Reports、IEEE Sensors Journal、IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems、IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement、IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing、Optical Engineering、Pattern Recognition、
导航类会议	美国导航年会 ION、IEEE/ION Position Location and Navigation Symposium (IEEE/ION PLANS)、International Technical Meeting (ITM)、中国卫星导航学术年会 CSNC、欧洲导航年会 ENC、慕尼黑卫星导航峰会 (Munich Satellite Navigation Summit)、欧洲地学联盟大会 (EGU General Assembly)、CVPR、ICCV、ECCV、BMVC、ROBIO、ICRA、AAAI、ICCP、ICPR、PR、IJCV、CVIU、ICIP、TIP、SIPPR、ICDIP、ICRA、IROS、RSS、AIM、ICMA、ECCV、ACCV、BMVC、TPAMI、TIP、International Conference on 3D Vision、Geodetic_and_Geomatics_Journals 整理
文献下载网站	知网、知网论文查重、万方、维普、Bing学术、百度学术、Sci-Hub、arxiv、ResearchGate、思谋学术-谷歌学术镜像、标准网、发现报告、中国国家图书馆、国家数据、专利检索及分析、YoviSun工具集
各系统、分析中心官网	BDS、GPS、GLONASS、Galileo、QZSS、IRNSS、MGEX、IGS、IGMAS、ITRF、IGS标准、IGS站、iGMAS、IAG、WDS、IUGG、GGOS、GFZ、WHU、BKG、CDDIS、中国卫星导航系统管理办公室测试评估研究中心、gpsworld、Inside GNSS、GNSS Calendar、时间转换查询、灰机wiki卫星百科、Advanced Navigation、RTK2go、The-list-of-GNSS-CORS-RTK-networks 整理、The-list-of-geospatial-magazines 整理
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📚 推荐书籍 📚

封面	简介
	《GPS原理与接收机设计》谢刚我最推荐的卫星导航入门参考书，全面且系统地介绍了GNSS的原理。从信号体制到接收机信号处理，从观测值误差分析到各种定位技术，再到航位推算、组合导航和地图匹配等，无一不包。这本书能让你深入透彻地理解GNSS的工作原理，为后续的进阶学习打下坚实的基础。对于从事GNSS数据处理的朋友，推荐你们也看看基带算法。只依赖接收机输出的伪距、载波、多普勒和信噪比等数据进行定位，还是太浅了；深入了解接收机内部的原理，包括卫星信号的结构、发射方式、传播过程，以及接收机的天线信号接收、射频前端处理、基带数字信号处理等全流程，能够让你对数据处理算法有更深刻的理解；而且许多GNSS的岗位不仅要求掌握定位技术，还要求对基带算法有所了解。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《软件定义的GPS和伽利略接收机》薄薄的一小本，一百多面，我主要是推荐配套的开源程序SoftGNSS，MATLAB 编写，实现了一套最简单的 GNSS 软件接收机功；输入经过天线接收，射频前端滤波下变频后的数字中频信号文件，进行 GPS L1 C/A 码的捕获跟踪，生成伪距观测值，解译导航电文，最小二乘定位解算；代码量很小也很简单，适合作为 GNSS 基带数字信号处理的入门阅读程序。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《北斗GPS双模软件接收机》鲁郁主要是推荐书附带的程序，MATLAB 编写 GPS-L1/BDS-B1 软件接收机，学一学北斗信号处理算法，NH码处理啥的；程序运行相当耗时，70s 的数据要算几个小时。书写的有些部分写的比谢刚的《GPS原理与接收机设计》要细致深入，代码的有些部分处理的比SoftGNSS细致，可以结合着一块看。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《GPS测量与数据处理》李征航市面上有不少 GPS 数据处理算法的书，这本应该是看的人最多的，很多论文的参考文献列表里都有它，讲的很全面，很细致，可以准备一本在手头放着，有忘了的基础算法查一查；建议结合着 B 站赵乐文老师的《多模GNSS定位与应用介绍》课来看，赵老师的视频补充了很多的工程知识和多系统算法。当然，初学者光靠书是没法学明白 GPS 算法的，把整本书看完了，你可能还是捋不清该如何从伪距/载波/多普勒和星历，一步步算出 SPP/RTK/PPP 解；对算法有一些了解之后，就应该找一套开源程序深入学习，无论是科研还是工程实践，都可以在开源程序的基础上拓展，从而节省大量基础工作的时间和精力。至于其它的 GNSS 数据处理书，我都不推荐看，入了门之后就该看论文，先看综述，再看硕博学位论文，之后可以顺着引用的文献继续看；看综述，帮你快速了解所处领域的研究进展；看硕博论文，补充一些书上没讲到的算法和知识点；不推荐初学者看英文原著，英文书写的也不能比中文的强多少，但是英语带来的学习障碍可不小。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《GNSS与惯性及多传感器组合导航系统原理》Groves 我最推荐的惯导和组合导航入门参考书，写的通俗易懂，比其它的惯导书易读的多；七百多面，把组合导航的方方面面都介绍到了（除了初始对准）。惯导入门建议直接学捷联惯导（不建议学平台惯导，现在很少用到），把几种姿态旋转、几种坐标系理解了之后，对着公式看代码。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《捷联惯导算法与组合导航讲义》严恭敏严老师把捷联惯导、组合导航的算法讲的很透彻，不过整本书都是公式推导，学起来相当有难度；前三章介绍常用姿态、坐标系，地球相关参数计算，第四章介绍捷联惯导递推、误差传播，五六章介绍参数估计、各种滤波，第七章介绍松组合、初始对准，第八章讲仿真。B 站有上配套的视频课《卡尔曼滤波与组合导航》，严老师开源了配套的 MATLAB 捷联惯导工具箱 PSINS，都是入门捷联惯导、组合导航不错的资料。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《视觉SLAM十四讲》高翔 SLAM入门首选参考书，系统介绍了视觉SLAM所需的基本知识与核心算法，内容全面、结构清晰、理论与实践相结合。既包含数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又涵盖计算机视觉的算法实现，如多视图几何、相机标定、图优化、卡尔曼滤波等。而且作者提供了大量的实例代码供读者学习研究，有助于读者更深入地掌握SLAM技术的实现细节。网上有很多相关的读数笔记，相关的网课，可以作为入门学习的参考。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《视觉惯性SLAM》程小六计算机视觉Life程小六写的ORB-SLAM3的源码解析，质量比大部分的博客讲义高的多，学完《视觉SLAM十四讲》就该继续学常用的SLAM框架，结合着代码深入学算法，基于ORB特征点的ORB-SLAM3是一个不错的选择，支持单目/双目/RGB-D、惯性紧组合、回环检测、重定位，在开源数据集上有不错的效果，缺点是计算量大、代码BUG多、对外参标定要求高。在六哥的知识星球《小六的机器人AI圈》中有读书挑战赛活动，感兴趣可以去看看。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《自动驾驶中的SLAM技术》高翔既《视觉SLAM十四讲》后高翔的又一力作，系统的介绍激光惯性SLAM理论，采用 C++17 标准编写例程，全书分三部分：基础数学知识：基础几何学、运动学知识，参数估计回顾，IMU预积分激光雷达的定位与建图：基础点云算法、2D-SLAM、3D-SLAM、激光惯性松组合里程计应用实例：Lins、离线点云地图构建、已有点云地图中定位、实时定位 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《概率机器人》塞巴斯蒂安·特龙相当好的机器人导航入门参考书，包括了参数估计、定位、地图构建、规划与控制四大部分；每章的最后都提供了练习题和动手实践的项目；对于每种算法，均提供了：①伪码示例；②完整的数学推导；③实验结果；④算法优缺点的详细讨论。既使你不做机器人导航、不做SLAM，也推荐你看看它的前四章，参数估计部分，相信能让你对最小二乘、卡尔曼滤波有更深一层次的认识。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《自适应动态导航定位》杨元喜首先分析了函数模型误差补偿和随机模型误差补偿法；讨论了Kalman滤波的残差向量、新息向量及状态预报值残差向量的解析关系及协方差矩阵之间的关系；分析了基于新息向量、残差向量和状态预报值残差向量的自适应协方差估计存在的问题；对抗差滤波、Sage自适应滤波进行了综合比较与分析。创建了一套全新的动态自适应抗差滤波理论体系，研究了相应解的性质。构造了三段函数、两段函数和指数函数三种动态自适应因子；讨论了Sage滤波与自适应滤波组合的导航解算方法，基于方差分量估计的自适应滤波理论。构造了最优自适应滤波理论。建立了卫星轨道的自适应定轨理论与方法，提出了一种综合Sage滤波和自适应抗差滤波的新的轨道计算方法。最后对组合导航理论进行了探讨。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《C++Premier》直译过来叫“C++入门”，但不适合完全零基础看，适合初学者上过了C语言或者C++课，有了一点点基础之后看，难度比其它的 C++ 入门书籍、教材稍大，写的很详细，不光讲语法，还会讲一些代码设计经验以及一些避坑指南，文笔幽默风趣让人心情愉悦；可以放一本在手边，语法生疏了，查一下；它还有个简略的版本：《C++ Premier Plus》，也是C++入门不错的参考书。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《EffectiveC++》以条款的形式列举了55条C++语法的使用建议，帮助我们提高代码质量、性能、可读性、可拓展性，让我们对 C++ 编程的理解更上一层楼；使用的 C++ 版本比较老，很多内容不适用于现代 C++，看完之后可以再看看类似的《Modern Effective C++》、《Effective STL》。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《C++20高级编程》全面、详实的介绍了C++的方方面面，还有案例讲解，非常适合现代C++入门学者；C++ Primer没涵盖新的语法特性（仅到C++11），而且将来也大概率不会涵盖了，因为作者已经去世了；市面上其他介绍C++20的书，大多都只介绍C++的新特性，是给那些已经掌握了C++的读者读的（用来了解新特性），不适合初学者。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《测绘程序设计》李英冰测绘程序设计比赛的参考书，每一节介绍一种测绘相关的算法（大地主题正反算、空间前方交会、伪距单点定位等）提供了配套的示例程序（C#为主，一大半程序都有BUG），测绘类院校学生学完了编程语法，就可以从这里找程序练练手；建议初学者先认准一套程序学，先把例程跑通、读懂，然后照着例程敲两遍，再脱离例程试着从头自己写。数据处理算法，无外乎就是三部分：读取数据、数值计算、输出结果，提供练习这里的程序都可以学到；把这书上几百行的代码学明白、写明白了，你再去看正儿八经的上万行的开源程序就容易多了。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈
	《大话数据结构》程杰数据结构通常被认为是计算机科班学生最重要的课，面试要考算法题，找工作前要刷LeetCode；对我们非科班写算法的程序员也同样重要，懂点数据结构和算法，你才能写出更高效的程序，你才能学明白STL，而且我们找算法相关的工作也可能要考算法题的；咱不一定要像科班学生掌握那么熟练，能理解常用的数据结构、算法就行，并不需要都会实现。咱们学数据结构和算法推荐看《大话数据结构》，它用生动有趣的对话、直观的图示，将复杂的数据结构概念变得简单易懂，让读者能够轻松掌握数据结构的基本原理和应用，进而提升编程能力和算法思维，它不像正儿八经的课本那么枯燥，对咱们非科班的程序员相当的友好。 👉👉👉 点击下载 👈👈👈

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📽 推荐视频课程 📽

封面	简介
	《误差理论与测量平差基础》邱卫宁导航定位建图本质上都是参数估计问题，各种算法都要按最小二乘、卡尔曼滤波的方式来理解，初学导航，推荐先看武大邱卫宁《误差理论与测量平差》的前三章（误差理论、协方差与权、最小二乘原理），然后再看严恭敏《卡尔曼滤波与组合导航》前两节。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《卡尔曼滤波与组合导航原理》严恭敏严老师给博士讲的课，这是腾讯会议直播的录屏，把卡尔曼滤波、捷联惯导、组合导航的算法讲的很透彻，前七讲介绍各种卡尔曼滤波，后三讲介绍捷联惯导和组合导；建议搭配着《捷联惯导与组合导航原理》和开源程序PSINS来学。即使你不做惯导，也推荐看看前两节，能让你对最小二乘和卡尔曼滤波有更深一层的认识，听严老师这两节课比听我老师讲一学期的《最优估计》收货还要大。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《惯性导航》武大i2Nav 武大导航工程本科生课程，比严老师的课简单的多，只讲捷联惯导，先介绍IMU的原理、误差特性，然后介绍各种姿态和旋转，最后是捷联惯导递推和噪声传播，推荐搭配着i2Nav的讲义来看。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《组合导航》武大i2Nav 武大研究生课程，是《惯性导航》课程的深入，介绍了先介绍IMU特性、标定、对准，然后回顾了各种姿态和旋转，最后是捷联惯导递推和噪声传播，最后两讲介绍松紧组合；学完之后推荐结合着讲义看PSINS程序，程序很简单，只有1300行，网上也有很多讲解，能把程序看懂才是真的学明白了。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《测绘学概论》武大测绘通识课，六位院士每人讲一节，分别是：宁津生《绪论》、陈俊勇《大地测量学》、李德仁《遥感科学与技术》、张祖勋《摄影测量》、龚健雅《地理信息系统》、刘经南《导航定位与北斗》。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《卫星导航系统》哈工程全面且系统地介绍了GNSS的原理。从信号体制到接收机信号处理，从观测值误差分析到各种定位技术，推荐搭配着谢刚的《GPS原理与接收机设计》来看。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《多模卫星导航系统介绍》赵乐文网上的其它GNSS课程，大都只讲原理，只讲 GPS 系统，学完了，你可能还是捋不清该如何从伪距/载波/多普勒和星历，一步步算出 SPP/RTK/PPP 解；相比起来，赵老师这套课更加的贴近科研和工程，他会讲多系统的算法，讲RINEX文件，讲RTKLIB代码。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《卫星导航接收机设计》杨旭北航杨旭博士录的接收机教程，主要是给他的同学看的，用FPGA实现一套B1I-B3I接收机，评论区里提到会开源；硬件接收机的实现和软件接收机有很大的不同，要额外考虑相当多的工程问题，杨旭这套视频讲的很详细，能给想了解硬件接收机的朋友带来不少帮助。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《GNSS伪距单点定位》罗宏昆矿大本科生录的Python伪距单点定位视频教程，用Jupyter-Notebook编写，在Github开源，学学他的编码风格、编程思路。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《Arduino快速上手》LazyTomatoLab 懒番茄的Arduino入门教程，三小时就能看完全部视频；对于非科班，想要尝试去编程操作硬件，Arduino 是一个不错的选择，上手最简单，做了很多的封装，不需要了解内部的寄存器就可以写单片机程序；最近几年乐鑫出品的 ESP32 系列都对Arduino框架有不错的支持，性能高而且带蓝牙WiFi，很适合用来做一些小的物联网创客项目。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《ROS入门》机器人工匠阿杰通俗易懂的ROS导航入门教程，先讲ROS的使用、编程，然后介绍激光雷达、SLAM相机、IMU、ROS导航功能包。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《物联网NBIOT定位器》立创EDA 立创EDA官方出品，手把手带你搭建一套GPS定位器，基于移远BC20-GNSS模块和STM32，教程包括三部分：硬件PCB设计、单片机程序设计、云平台应用设计。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《MATLAB科学计算》学MATLAB就得结合着数据处理算法，不然只会基础语法你还是很难写算法，全套视频六十个小时，选择需要的章节看就行了。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《计算机科学速成课》Crash Course Crash Course 出品的计算机通识课，从电子管到逻辑门再到CPU，从指令集到高级语言再到数据结构，从计算机网络到网络安全再到加密算法，从机器学习到自然语言处理再到机器人学；一层一层地向上推进，帮助你建立起对计算机体系全面的认识。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈
	《统计学速成课》Crash Course 也是 Crash Course 出品，从最基础的均值、方差一直讲到大数据、神经网络，能让你真正地理解统计学，而不仅仅只停留在会做题的层面；导航定位建图本质上都是参数估计问题，属于统计学的范畴，都要用统计学的方式去理解。 👉👉👉 点击跳转 👈👈👈

本仓库介绍的开源程序

01-RTKLIB：最知名的 GNSS 数据处理

RTKLIB 是全球导航卫星系统 GNSS 开源定位解算程序包，由日本东京海洋大学的高须知二（Tomoji Takasu）开发，由一个核心程序库和多个命令行程序、界面程序组成；代码规范、功能完善、可拓展性好。RTKLIB 功能很齐全，GNSS 数据处理所需的基本功能都有，支持的数据格式很多，既可以实时解算也可以后处理，既可以接自己的 GNSS 模块也可以连 IGS 的数据流，既可以解算自己采集的数据也可以算 IGS 测站的数据，既可以 RTK 也可以 PPP；许多 GNSS 导航定位程序开源程序都是基于 RTKLIB 二次开发衍生而来，适合作为 GNSS 入门学习的项目。它的项目结构如下所示：

支持多个 GNSS 系统的标准和精密定位算法，包括 GPS，GLONASS，Beidou，Galileo，QZSS 和 SBAS。
支持 9 种GNSS实时和后处理定位模式：
- single：伪距单点定位
- DGPS/DGNSS：伪距差分
- kinematic：载波动态相对定位，动态RTK，假设流动站是移动的，可以做车载定位
- Static：载波静态相对定位，静态RTK，两站都是静止的，可以得到很高的精度
- Moving-Baseline：两站都动，双天线，主要用来定姿
- Fixed：固定坐标，解算模糊度、对流层、电离层等参数
- PPP-Kinematic：动态精密单点定位
- PPP-Static：静态精密单点定位
- PPP-Fixed：PPP 固定坐标，解算模糊度、对流层、电离层等参数。
支持多种GNSS标准格式和协议：RINEX2.10、RINEX2.11、RINEX2.12、RINEX3.00、RINEX3.01、RINEX3.02、RTCM2.3、RTCM3.1、RTCM3.2、BINEX、NTRIP、NMEA0183、SP3、ANTEX1.4、IONEX1.0、NGS PCV、EMS 2.0。
支持多种GNSS接收机专有数据协议格式：NovAtel:OEM4/V/6，OEM3, OEMStar、Superstar II、 Hemisphere、Crescent、u‐blox:LEA-4T/5T/6T、SkyTraq、JAVAD 、GW10-II/III 和 NVS。
支持外部通信：Serial、TCP/IP、NTRIP、本地日志文件、FTP 和 HTTP。
提供许多代码库和API：卫星和导航系统函数、矩阵和向量函数，时间和字符串函数、坐标的转换，输入和输出函数、调试跟踪函数、平台依赖函数、定位模型、大气模型、天线模型、地球潮汐模型、大地水准面模型、基准转换、RINEX函数、星历和时钟函数、精密星历和时钟、接收机原始数据函数、RTCM函数，解算函数、谷歌地球KML转换、SBAS函数、选项（option）函数、流数据输入和输出函数、整周模糊度解算、标准定位、精密定位、后处理定位（解算）、流服务器函数、RTK服务器函数、下载函数。

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