LeViT是FAIR团队发表在ICCV2021上的成果,是轻量级ViT模型中的标杆,文章对ViT中多个部件进行的改进,如加速策略等,对很多工程化铺设ViT系列模型都是很有借鉴意义的。按说,近期出现的优质模型非常多,各种冲击SOTA的,详情可戳我整理的小综述《盘点2021-2022年出现的CV神经网络模型》。但我为何会单独对LeViT拿出来进行详细剖析呢?原因很简单:LeViT非常工程实用,是一款足
1 python实现旋转矩阵转换为四元数 例如:下面把3x3的旋转矩阵转换为四元数 from pyquaternion import Quaternion rotate_matrix = [[-0.0174524064372832, -0.999847695156391, 0.0], [0.308969929589947, -0.005393090
前言 通过指针,可以简化一些 C 编程任务的执行,还有一些任务,如动态内存分配,没有指针是无法执行的。所以,想要成为一名优秀的 C 程序员,学习指针是很有必要的。 一、先看代码 #include <stdio.h> int main () { int var_runoob = 10; int *p; // 定义指针变量
*本课程不提供PPT, 课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“规划感知资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 自动驾驶车辆的障碍物检测是指车辆通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等感知设备,对周围环境中的障碍物进行实时监测和检测,以确保安全驾驶。障碍物可能包括其他车辆、行人、交通标志、路障等。 障碍物检测的关键在于利用传感器获取的数据,并通过算法对这
0. 简介 同时定位与地图构建(SLAM)技术广泛应用于地面机器人、无人机和自动驾驶汽车。本文介绍了一种高效、稳健和准确的激光雷达SLAM系统LTA-OM。该系统采用FAST-LIO2和稳定三角形描述符作为激光雷达-惯性测量单元(IMU)里程计和环路检测方法。LTA-OM实现了功能完备,包括环路检测和修正、误报环路闭合拒绝、长期关联地图和多会话定位与地图构建。本文的一个创新之处是实时长期关联(LT
0. 简介 束调整(Bundle Adjustment,BA)是指同时确定传感器姿态和场景几何的问题,这是机器人视觉中的一个基本问题。本文提出了一种高效且一致的激光雷达束调整方法。该方法利用边缘和平面特征来表示场景几何,并直接最小化每个原始点到相应几何特征的自然欧氏距离。这种表述的一个好处是几何特征可以通过解析方法求解,从而大大降低了数值优化的维度。为了更高效地表示和求解所得到的优化问题,《Eff
S型压力传感器是一种常用的压力测量设备,具有高精度和稳定性。它通常由弹性材料制成,并具有S形曲线特征,因此得名。 一、S型压力传感器的精度 是评估其测量结果的准确性的重要指标。精度通常通过测量误差来衡量,即实际测量值与理论值之间的差异。对于S型压力传感器,其精度可以通过以下因素来影响: 1.材料的选择:弹性材料应具有良好的回弹性和变形能力。选用合适的材料可以提高传感器的精度,并减少误
一.使用上位机控制 TOF版本设备点击TOF ON即可开启TOF,开启后按键会变成TOF OFF,点击TOF OFF即可关闭TOF 补光灯版本设备点击LED ON即可开启LED ,开启后按键会变成LED OFF,点击LED OFF即可关闭LED 设置页面的viobot栏,补光灯前面的勾打上,就默认设备上电会开启补光灯,TOF前面的勾打上,就默认设备上电会开启TOF。 二.ROS控制
之前在跟同事罗帅讨论驱动器的热损耗,学习了一下,找的一篇TI的文章对半桥的功耗计算。 文章:Application ReportCalculating Power Dissipation for a H-Bridge or Half Bridge Driver 摘要: 在为电机应用或具有电感特性的负载选择集成 H 桥或半桥驱动器时,必须考虑由于负载电流和输出的 PWM 开关以进行电流调节
ROS2常用命令工具 包管理工具ros2 pkg ros2 pkg create ros2 pkg create --build-type ament_python pkg_name rclpy std_msgs sensor_msgs –build-type : C++或者C ament_cmake ,Python ament_python pkg_name :创建功能包的名字
S型压力传感器又称应变片式压力传感器,其精度是衡量其性能的重要指标之一。精度高低直接关系到传感器测量结果的准确性和可靠性。S型压力传感器通常采用精密的应变片作为感应元件,通过测量应变片在受力作用下的电阻变化来推算压力值。 一、S型压力传感器精度解析 (1)选择高质量材料:优质的感应元件和封装材料能够有效减少误差,提高测量精度。 (2)精确校准:在生产和使用过程中,对传感器进行严格的
(我是用的是Linux的Ubuntu进行桌面应用开发) 1.新建等基本命令 1.√桌面点击右键 选择 Open Terminal 打开终端 √pwd 打印当前在哪个目录 √ls 列出当前路径下的文件和目录 √mkdir 目录名 新建目录 √cd 目录名 进到指定目录 √python 运行 Python 解释器 √print “Hello World” 代码
RTP 实时传输协议 音视频数据传输,先将原始数据经过编码压缩后,将码流打包成一个个RTP包,再将码流传输到接收端。 打包的作用 接收端要正确地使用这些音视频编码数据,不仅仅需要原始的数据码流,还需要一些额外的信息当前编码标准,H264 H65等 按照什么速度播放视频? RTP告知接收端一些必要的信息。 网络带宽预测和拥塞控制。 RTP传输的协议UDP,不具有丢包重传和拥塞控制,需要
项目场景: BearPi-HM_Micro编译源码常见错误 问题描述 问题一: 问题二: [OHOS ERROR] [1740/2967] ACTION //drivers/adapter/khdf/liteos:build_hc_gen(//build/lite/toolchain:linux_x86_64_ohos_clang) [OHOS ERROR] FAILE
MEMS气体传感器是一种基于微纳技术的高精度传感器,广泛应用于气体检测、环境监测等领域。用户定位和拼装过程的性能和应用至关重要。本文将介绍MEMS气体传感器用户定位和拼装过程的相关内容。 MEMS气体传感器的用户定位是指确定传感器应用的具体领域和使用环境。不同的应用场景对气体传感器的要求不同,因此 一、MEMS气体传感器在定位用户时需要考虑以下几个方面: 1
右手坐标系,空间点绕轴旋转公式&程序[Python和C++程序] 1 右手坐标系 1.1 旋转90度是什么样的 2 XYZ空间内某点绕X、Y、Z轴旋转一次 2.1 XYZ空间内某点绕Z轴旋转γ角 2.2 XYZ空间内某点绕Y轴旋转β角 2.3 XYZ空间内某点绕X轴旋转α角 1 右手坐标系 右手坐标系如下图: X:拇指指向X轴
文章目录 前言 协议简介 协议分类 硬件层协议 板级总线 现场总线 RS232 485通信 CAN总线 软件层协议 MODBUS协议 总结 合集 前言 本系列主要记录STM32使用Modbus协议实现主从通信的功能,此篇主要介绍一些相关的基础知识,笔者学习参考的是灵育科技胥工的Mo
拒绝光照影响,一文教你在地平线旭日派X3上如何使用resnet18搭建自己的深度学习巡线小车 获取训练的代码请关注这个佬的文章,大佬,我这里只说怎么转模型,并且在旭日派X3部署 1. 在ubuntu虚拟机中将onnx模型转为bin模型 1.第一步将自己的resnet的onnx模型拖入虚拟机中 2.获取地平线官方的转换例程 选择分类中的resnet18 当
这两天看了一下LADRC的。学习深度不够,从理论和原理,没法评论什么。从个人感受上,它会从另一种角度去解释一些的控制的东西。从工程使用上,还是很有参考价值的,参数意义比较明确,整定参数比较容易。 参考: 古典控制与低阶LADRC参数整定(https://www.bilibili.com/video/BV1UD4y117yB/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_s
导航实现01_SLAM建图 参考视频:【奥特学园】ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程_哔哩哔哩_bilibili 参考文档:http://www.autolabor.com.cn/book/ROSTutorials/ SLAM算法有多种,当前我们选用gmapping,后续会再介绍其他几种常用的SLAM实现。 1.gmapping简介 gmapping 是ROS开源社区中较
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信