前言 因工作需求,上手了一块HC32F460,网上资料不是很多,因此记录下调试记录供后人参考。 使用环境 IDE: Keil v5.23.0 DDL: hc32f46x_ddl_Rev1.3.1 PROJECT: uart_irq_rx_tx 时钟配置 简单介绍 HC32提供了六个时钟源,例程采用的是8
传统机器学习的输入数据中一般含有分类特征,对这些特征或字段的处理是特征工程的重要内容之一。分类(Categorical)特征也被称为离散特征,而机器学习模型通常只能处理数值数据,所以需要将分类数据转换成数值数据。 有序(Ordinal)类型 有序类型的分类特征存在自然的顺序结构,所以可以对该类型数据进行升序或者降序排列,比如关于衣服型号特征的值可能有S (Small)、M (Middle)、L
0. 简介 现在的SLAM算法在静态环境中表现良好,但在动态环境中很容易失败。最近的工作将基于深度学习的语义信息引入到SLAM系统以减轻动态对象的影响。然而,在资源受限的机器人的动态环境中应用鲁棒定位仍然具有挑战性。所以《RGB-D Inertial Odometry for a Resource-Restricted Robot in Dynamic Environments》提出了一种用于动
0. 简介 最简作者在看PX4的相关内容,其中需要提取对yaw角的估计,所以针对性的对ECL EKF2中的EKF-GSF 偏航估计器进行学习。国内外相关的资料很少,这里主要基于《使用 IMU 和 GPS 进行偏航对准》这篇文章的内容,并结合PX4官网的内容,完成介绍。相关的代码在GIthub上,这里结合代码来阅读学习原作者的相关阐述。值得一提的是Github上有一位大佬提供了一套PX4 ECL
0. 简介 自从ikd-tree出来后,现在越来越多的工作瞄准了增量式这种方法,比如说激光惯导里程计(LIDAR-Inertial Odometry,LIO)的高精度跟踪通常涉及最小化点到平面距离的k最近邻(kNN)搜索,然而,这样做的成本是维护大型局部地图并为每个点执行kNN平面拟合。在《LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental
一、鸿蒙的相关网站 鸿蒙官网:https://www.harmonyos.com/cn/home/ 源码托管Gitee:openharmony.gitee.com 开发套件合作社区:http://www.hihope.org/ 官方合作社区(51CTO、电子发烧友):https://harmonyos.51cto.com/ https://bbs.elecfans.com/harm
浙江财经大学专业实践深度学习tensorflow——阳诚砖 tensorflow_inception_graph.pb 链接:https://pan.baidu.com/s/1IbgQFAuqnGNjRQJGKDDOiA 提取码:2670 1.导入Inception模型 1.1 导入库 from __future__ import print_function import os
配套 2.4寸LCD屏 ST7789驱动器芯片(24P 320X240) ST7789驱动器芯片2.4寸LCD屏(24P 320X240)主要参数1. 模块名称:液晶显示模块2. 型号:KD024C-43. 同类型型号: 4. 兼容型号:5. 显示模式:TFT6. 显示色彩:65/262K7. 分辨率: 240*3208. 点距:0.153 (H) x 0.153 (V)9. 视角:1
一、RepMLP 原文链接:https://arxiv.org/pdf/2105.01883.pdf RepMLP(re-parameterized MLP)是考虑到FC层比起卷积来说不擅长捕捉局部信息的特点而提出的。其训练和推断是不同的。 训练阶段由全局感知器,partition感知器和局部感知器组成。 全局感知器 图中N为batch size 将
在完成机器人的建模以及运动学分析之后,可以利用Matlab中的Robotics工具箱进行仿真。 本篇目录 一、工具箱下载 二、机器人建模仿真 三、机器人运动学计算仿真 四、小结 一、工具箱下载 要在Matlab里进行机器人相关的仿真,首先需要下载Matlab Robotics工具箱,具体的下载及安装方法网上有很多,这里有一篇文章
目录 1.RANSAC原理 2. RANSAC算法步骤: 3. RANSAC源码解析 step one niters最初的值为2000,这就是初始时的RANSAC算法的循环次数,getSubset()函数是从一组对应的序列中随机的选出4组(因为要想计算出一个3X3的矩阵,至少需要4组对应的坐标),m1和m2是我们输入序列,ms1和ms2是随机选出的对应的4组匹配。 参考http
1 分布式机器学习概述 大规模机器学习训练常面临计算量大、训练数据大(单机存不下)、模型规模大的问题,对此分布式机器学习是一个很好的解决方案。 1)对于计算量大的问题,分布式多机并行运算可以基本解决。不过需要与传统HPC中的共享内存式的多线程并行运算(如OpenMP)以及CPU-GPU计算架构做区分,这两种单机的计算模式我们一般称为计算并行。 2)对于训练数据大的问题,需要将数据
前面的文章介绍了由Word Embedding延伸出的Item Embedding等,这些延伸都建立在它们有序列特性的基础上。其实,可延伸的领域还有很多,有些初看起来与序列无关的领域,通过适当变化后,也同样适用。如下图所示,左边是人们在电商网站浏览物品的轨迹,这些轨迹呈图结构,通过一些算法计算后,可以把左图转换为右图这样具有序列样本特征的格式: Graph Embedding与Word Em
1 导引 我们在博客《分布式机器学习:同步并行SGD算法的实现与复杂度分析(PySpark)》和博客《分布式机器学习:模型平均MA与弹性平均EASGD(PySpark) 》中介绍的都是同步算法。同步算法的共性是所有的节点会以一定的频率进行全局同步。然而,当工作节点的计算性能存在差异,或者某些工作节点无法正常工作(比如死机)的时候,分布式系统的整体运行效率不好,甚至无法完成训练任务。为了解决此
为什么要这么做?因为我们知道,cartographer会在纯定位时,不断增长submap,当周围环境发生变化,且机器人静止时,定位信息会随着imu的偏移不断累积,导致定位错误。 这里给出了其中一个解决方案,就是机器人静止时,不再添加node,方法就是检测机器人前端匹配的结果,当显示机器人距离和角度变化比较小的时候,就不在往后端发送node,前端也传回不增长的active_submap。代码如下:
1、关节类型 【19行】定义关节类型 enum class JointType { Prismatic, Revolute, FloatingBase, Nothing }; enum class JointType { Prismatic, Revolute, FloatingBase, Nothing }; enum class JointType { Pris
0. 简介 在上一章中我们详细介绍了ROS与Matlab链接的基础用法。这一章我们将来学习如何使用Matlab当中的Simulink来完成。Simulink对机器人操作系统(ROS)的支持使我们能够创建与ROS网络一起工作的Simulink模型。ROS是一个通信层,允许机器人系统的不同组件以消息的形式交换信息。组件通过将消息发布到特定的主题(如/odometry)来发送消息。其他组件通过订阅该主
在学习 PID 算法的参数整定的时候,每一个系统的 PID系数是不通用的,在不同的系统中运用同样的 PID 系数,其最终所体现的效果可能是相差可能甚远的,所以我们需要根据实际的系统进行 PID 的参数整定(调参)。 采样周期选择 采样周期指的是 PID 控制中实际值的采样时间间隔,其越短,效果越趋于连续,但对硬件资源的占用也越高。在实际的应用中,我们可以使用理论或者经验方法
STM32F407 的 DAC(Digital-to-analog converters,数模转换器)功能。我们通过学习 DAC,分别是 DAC 输出``、DAC 输出三角波和 DAC 输出 正弦波。 DAC 简介 STM32F407 的 DAC 模块(数字/模拟转换模块)是 12 位数字输入,电压输出型的 DAC。DAC 可以配置为 8 位或 12 位模式,也可以与 DMA
文章目录 前言 一、创建编译功能包 二、xacro文件 1、robot_base.xacro文件 2、robot_camera.xacro文件 3、robot_lidar.xacro文件 4、camera_sensors.xacro文件 5、lidar_sensors.xacro文件 6、kinect_sensors.xacro文件 7、inertia.xacro文
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