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DX- BT05 4.0 蓝牙模块 概述 DX-BT05 4.0 蓝牙模块用 美国 TI 公司 CC2541 芯片, 配置 256Kb空间,遵循V4.0 BLE 蓝牙规范。 支持 AT 指令 ,用户可根据需要更改串口波特率、设备名称、 配对密码等参数,使用灵活。本模块 支持 UA RT 接口,并支持 SPP 蓝牙串口协议, 具有成本低、体积小、功耗低 、收发灵敏性高 等优点 ,只需配备少许的外
Ros2入门 1.Ros2节点是什么 ROS2中每一个节点也是只负责一个单独的模块化的功能(比如一个节点负责控制车轮转动,一个节点负责从激光雷达获取数据、一个节点负责处理激光雷达的数据、一个节点负责定位等等) 2.节点之间如何交互? 上面举了一个激光雷达的例子,一个节点负责获取激光雷达的扫描数据,一个节点负责处理激光雷达数据,比如去除噪点。 那节点与节点之间就必须要通信了,那他们之间该如
1. SSL验证分析 实验目的:通过实验,掌握SSL的基本原理,掌握扫描器的基本原理和基本工具Wireshark的使用。 实验内容:使用Wireshark工具分析TCP连接中主机和服务器之间传输SSL数据包。 本实验中能够利用wireshark抓包并分析捕获的数据包 ubuntu20 python3.8 python3-dtls 安装 wireshark sudo add-apt-re
> x<-runif(50,0,2) > y<-runif(50,0,2) > plot(x,y,main="散点图",xlab="横坐标",ylab="纵坐标") > text(0.6,0.6,"text at (0.6,0.6)") > abline(h=.6,v=.6) >
常见的相机标定方式是张正友的棋盘格标定法,即用相机拍摄打印好的棋盘格图图像,将图像传入函数计算出相机的内参数据。 本文讲解的是将相机直接连接电脑,用matlab的相机标定工具箱通过相机实时采集一定数量的棋盘格图像,然后计算获取相机内参。 实现: Win10,64系统 matlab R2016a 后续用途: (一)solvepnp 单目三维位姿估计————理论 (二)solvepnp
PID算法详解 控制算法 所谓控制就是把当前所控制的对象的状态控制为我们设定的目标值,或者尽可能的接近,例如:一个温度控制系统中,我想控制水温在100摄氏度,100摄氏度就是目标值,我们需要把当前温度不断地接近目标值100摄氏度。 传统的控制算法 SV是我们设定的值,PV是对象当前的值,将SV和PV同时送入特定电路或者算法中,利用控制算法对SV和PV进行分析、判断、处理,从而得出一个输
这是个很简单的数学工具。有的问题可能就只需要简单的数学工具就能解决。 线性插值 线性插值法:是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。 线性插值相比其他插值方式,如抛物线插值,具有简单、方便的特点。 线性插值可以用来近似代替原函数,也可以用来计算得到查表过程中表中没有的数值。它是实现精确快速查找表的一种非常好的方法。 设y=f(x)
目录: PLC学习笔记(一):概述 PLC学习笔记(二):PLC结构(1) PLC学习笔记(三):PLC结构(2) 以下为正文 PLC种类众多,但其组成结构和工作原理基本相同,主要由中央处理器CPU、储存器(ROM、RAM)和专门设计的输入/输出单元(I/O)电路、电源等组成。PLC内部框图如下图所示。 §2.1 中央处理单元(CPU) CP
问题描述 已知一条n阶贝塞尔曲线已知一条n阶贝塞尔曲线L ( P 0 , P 1 , P 2 , P 3 , . . . , P n ) (P 0为起点,P 1 为第一个控制点,P 2 为第二个控制点,P 3 为第三个控制点,P n 为终点)和一个点P,拟合一条连接新的n阶贝塞尔曲线L 1 ( P 0 1 , P 1 1 , P 2 1 , P 3 1 , . . . , P n 1 ,
*在此贴评论区留言B站视频链接即算参与活动! 上周的直播中,工程师精彩展示了通过大模型控制机械臂抓取物体的场景,直播刚一结束,后台便涌入了众多小伙伴的咨询,纷纷询问自己如何也能开发出这样的案例。为了满足大家的好奇心与求知欲,本期活动特别策划,将带领大家踏上一段充满挑战与乐趣的旅程——使用RDK X3开发板实现视觉抓取,并在仿真环境中一睹其风采。 《RDK X3 使用及学习资源分享》直播回放获取连
Pangolin是对OpenGL进行封装的轻量级的OpenGL输入/输出和视频显示的库。可以用于3D视觉和3D导航的视觉图,可以输入各种类型的视频、并且可以保留视频和输入数据用于debug. 可以在https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin上下载Pangolin,终端使用如下的指令也OK: git clone https://github.com/s
在学习高博的slam时,用的是slambook2-master这个新仓库,在ch5/stereo这个工程运行时,做了一些更改; 工程包括如下内容(其中build是自己创建的)根据安装依赖库的路径,对CMakeLists.txt做了些更改,更改后的内容如下: find_package(Pangolin REQUIRED) find_package(OpenCV 3.0 REQUIRED)
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2102.03725v2.pdf Introduction Challenge:由于不同的手部姿势和严重的遮挡,目前方法的结果缺乏准确性和保真度。 Main Contribution:提出了一个I2UV-HandNet模型,用于精确的手部姿态和形状估计,以及三维手部超分辨率重建。 具体来说,(1)提出了第一个基于UV的三维手部的形状表示
1 shared_ptr的实现原理 智能指针的一种通用实现技术是使用引用计数。智能指针类将一个计数器与智能指针指向的对象相关联,用来记录有多少个智能指针指向相同的对象,并在恰当的时候释放对象。 每次创建类的新对象时,初始化指针并将引用计数置为1;当对象作为另一对象的副本而创建时,引用计数加1;对一个对象进行赋值时,赋值操作符减少左操作数所指对象的引用计数(如果引用计数为减至0,则删除对象),并
1. 项目介绍 之前买了许多国产单片机esp32c3一直在吃灰,没有发挥它的真实价值。非常感谢硬禾组织的Fastbond2活动,刚好两者经过微妙的碰撞。恰可以用于FastBond2活动主题4 - 测量仪器(单片机开发测试领域),或者用于国产ESP32C3单片机简单应用开发教育等领域。回顾立项过程,且听我娓娓道来! 1.1 立项目标 设计用户操作界面,该设备具备简单易用的操作界
SegICP: Integrated Deep Semantic Segmentation and Pose Estimation 代码地址:在公众号「计算机视觉工坊」,后台回复「SegICP」,即可直接下载。 尽管机器人的相关技术近年快速发展,但机器人如何在复杂、真实的场景中实现快速、可靠地感知与任务相关的物体仍然是一项十分具有挑战性的工作。为了提高机器人系统的感知速度和鲁棒性,作者提出了
前言CLIP带给我的震撼是超过transformer的,这是OpenAI的重要贡献之一。就如官网所描述的: CLIP: Connecting Text and Images 用对比学习(Contrastive Learning)来对齐约束图像模型和文本模型。用文本嵌入指导图像学习,图像嵌入指导文本学习。这样一来,图像分类进入了CLIP时代,不需像传统深度学习图像分类一样,先定义出类别范围,然后
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前言 预积分:是一种十分常见的IMU数据处理方法。 与传统的IMU运动学积分不同,预积分可以将一段时间内的IMU测量数据累积,建立预积分测量,同时还能保证测量值与状态变量无关。 如果以吃饭来比喻的话,ESKF像是一口口地吃菜,而预积分则是从锅里先把菜一块块夹到碗里,再把碗里的菜一口气吃掉。 无论是LIO系统还是VIO系统,预积分已经称为诸多紧耦合IMU系统的标准方法。 在ESKF中,将两个GNS
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