0. 简介 将SLAM应用于机器人应用中,可靠性和效率是两个最受重视的特性。本文《Light-LOAM: A Lightweight LiDAR Odometry and Mapping based on Graph-Matching》考虑在计算能力有限的平台上实现可靠的基于激光雷达的SLAM功能。首先与大多数选择点云配准的显著特征的方法相反,我们提出了一种非显著特征选择策略,以提高可靠性和鲁棒性
0. 简介 Scratch其实应该算得上最早做图形化编程的工程了。Scratch 是麻省理工学院的“终身幼儿园团队”在 2007 年 [5]发布的一种图形化编程工具,主要面对全球青少年开放,是图形化编程工具当中最广为人知的一种,所有人都可以在软件中创作自己的程序。而我们就在想是否能做一些工作,让一些复杂的指令集能够通过拖动变成可以被识别的功能呢。我其实在上大学时候就想做类似这样的一个东西。只是一直
0. 简介 多激光雷达与相机外参标定对于机器人和自动驾驶领域来说是非常关键的,特别是对于固态LiDAR而言,其中每个LiDAR单元的视场(Field-of-View,FoV)非常小,通常需要集体使用多个单元。大多数外部标定方法是针对360°机械旋转LiDAR提出的,其中假设视场与其他LiDAR或相机传感器重叠。很少有研究工作专注于小FoV LiDAR和相机的标定,也没有关注标定速度的提高。在《Ta
1.需求 给定一个二维数组 100行, 5列, 每一列绘制一条折线, 横轴为行索引, 纵轴为对应位置的值, 绘制在一个子图里面, 使用python plot, 使用随机颜色进行区别 添加显示和隐藏按钮, 可以对每条折线进行显示和隐藏 2.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.
0. 简介 激光雷达地图中基于流的全局和度量雷达定位。自主机器人的定位是至关重要的。尽管基于相机和激光雷达的方法已经得到大量研究,但是它们会受到恶劣的光照和天气条件的影响。因此,最近雷达传感器由于其对这种条件固有的鲁棒性而受到关注。在《RaLF: Flow-based Global and Metric Radar Localization in LiDAR Maps》中,我们提出了RaLF,这是
这里是实用的opencv进行图片的提取,自然也是想使用opencv的imshow方法来显示图像,但是在google colab中不可以使用,使用寻找了一下变通的显示方法。 方法一:使用matplotlib 使用plt需要交换一下r、b通道,否则显示不正常 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from google.colab.patche
好课推荐:ROS人机交互软件的界面开发 • 蒋程扬:https://class.guyuehome.com/p/t_pc/goods_pc_detail/goods_detail/p_5ec490a8d7bd7_b7ucPqUs? *课程资料请在微信公众号“古月居”后台回复“人机交互资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区《ROS人机交互软件的界面开发》课程答疑汇总
clear,clc; % 系统参数 m=2; g=9.81; I=1; L=0.5; % 状态空间模型 A = [0 1 0 0; 0 0 -m*g*L^2/I 0; 0 0 0 1; 0 0 m*g*L/I 0] B = [0; (I-m*L^2)/(I*m); 0; L/I] C = [1 0 0 0;
1. IMU基本原理 惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,简称 IMU)一般由3轴加速度计和3轴陀螺仪组成。加速度计为力传感器,可根据各方向受力(包含重力)情况计算每个轴上的加速度。陀螺仪为角速度检测仪,可根据每个轴上的角加速度得到各个轴上的角度变化。惯导解算主要是通过加速度计测得的载体加速度和陀螺仪测得的载体相对于导航坐标系的角速度,来对载体的位置、 姿态
聚类可以定义为基于点之间的一些共性或相似性对数据点进行分组。 最简单的方法之一是 K-means 聚类。在这种方法中,簇的数量是初始化的,每个簇的中心是随机选择的。计算每个数据点与所有聚类中心之间的欧几里得距离,并基于每个数据点分配给某个聚类的最小距离。定义集群的新中心并计算欧几里得距离。该过程迭代直到达到收敛。 1、生成随机数据 首先让我们生成一些随机数据
目录 maya获取所有节点的初始位置 获取所有节点的 动画旋转位置 maya获取所有节点的初始位置 import maya.cmds as cmds def get_initial_pose(root_node): """ 获取根节点及其所有子节点的初始姿态位置。 参数: - root_node: 根节点的名称。 返回值:
0. 简介 本文综述了深度生成模型,特别是扩散模型(Diffusion model),如何赋予机器类似人类的想象力。扩散模型在生成逼真样本方面显示出巨大潜力,克服了变分自编码器中的后分布对齐障碍,缓解了生成对抗网络中的对抗性目标不稳定性。 扩散模型包括两个相互连接的过程:一个将数据分布映射到简单先验分布的前向过程和一个相应的反向过程。前向过程类似于具有时变系数的简单布朗运动。神经网络通过使用去噪评
分类目录:《系统学习Python》总目录 在前面的文章中,我们已经编写了函数装饰器来管理函数调用,但是正如我们已经见到的,从Python2.6和Python3.0起装饰器已被扩展,因此也能在类上使用。如同前面所提到的,尽管类装饰器与函数装饰器在概念上很相像,但类装饰器是在类上使用的一一它们可以用于管理类自身,或者用来拦截实例创建调用以管理实例。和函数装饰器一样,类装饰器其实只是可选的语法糖,
目录 SD卡无法识别问题定位 设备树确认mmc1 启用 驱动文件 sdhci-ss524v100.c 寄存器以及值的定义 probe函数匹配 通过函数的层层打印,sd卡寄存器读取出来时没有插上的状态 SD卡无法识别问题定位 硬件平台:ss524处理器, 内核版本:4.19.90 设备树确认mmc1 启用 mmc1: SD@0x10020000
需求 使用matplotlib 绘制折线图 响应鼠标事件 单击折线 线条高亮显示 解决方法: 使用 mplcursors 库, 一句代码可实现. 代码 import matplotlib.pyplot as plt import mplcursors import numpy as np # 生成一些示例数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y =
一、用户授权 给数据库添加新的用户并且设置权限 1.1、grant授权 命令格式 mysql> grant 权限列表 on 库名 to 用户名@"客户端地址" -> identified by "密码" //授权用户面膜 -> with grant option ; //有授权权限可选项 权限列表
旋转后并尝试冻结变换 import maya.cmds as cmds def adjust_root_rotation_for_export(joint_name): # 选择根节点 cmds.select(joint_name) # 应用旋转 cmds.rotate(90, 0, 0, r=True, os=True, fo=True)
无论是DALL-E 2、Midjourney还是Stable Diffusion,它们的主要算法和原理都基于扩散模型,并且它们之间也存在千丝万缕的联系。 人工智能是一种模拟人脑神经网络的技术。通过训练,它可以学习各种任务,比如绘画。当我们让AI学习绘画时,它会结合文字进行训练。通过大量填鸭式的训练,在某个时刻,它会突然领悟, 能够根据文字要求进行绘画,并且它的绘画具有类似人类
1. qpSWIFT qpSWIFT 是面向嵌入式和机器人应用的轻量级稀疏二次规划求解器。它采用带有 Mehrotra Predictor 校正步骤和 Nesterov Todd 缩放的 Primal-Dual Interioir Point 方法。 开发语言:C 文档:传送门 项目:传送门 2. OSQP OSQP(算子分裂二次规划)求解器是一个数值优化包,用于求解以下形式的
一、基本匹配条件 环境准备 [root@db1 ~]# mkdir /myload [root@db1 ~]# vim /etc/my.cnf [mysqld] secure_file_priv="/myload" [root@db1 ~]# chown mysql /myload/ //必须要保证mysql用户对这个目录有读写的权限 [root@db1 ~]# ls -l
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