SLAM建图 从这一节开始,我们开始尝试将 TogetherROS 与机器人联系起来做一些小项目。 第一节将开始学习 SLAM 技术。SLAM一般指即时定位与地图构建,即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,简称SLAM) 这个章节,我们将联系ROS2 和 TogetherROS ,使用 ROS2 的 SLAM-Toolbox 作为建图
准备工作 (1)旭日X3派 本摄像头小车上位机采用旭日X3派开发板。开发环境为Ubuntu系统下的opencv-python环境。通过HDMI外接显示器实现对两个车载USB摄像头的监测与开发,进而感知周边地图环境,通过UART与下位机的通信实现对下位机的控制。 (2)Aduino Mega 2560 Pro 开发板+IO拓展板 搬运小车的下位机使用的是以开源开发板Arduino ATmeg
训练营介绍 课程试看 点击此处链接试看课程:ROS2 QT 21天训练营 课程试看 早鸟福利 1
占据栅格地图(Occupancy Grid Map) 占用栅格地图基础概念 上图就是一个ROS中的占据栅格地图显示 栅格地图定义 :栅格地图就是用一个个栅格组成的网格来代表地图. 栅格里可以存储不同的数值, 代表这个栅格的不同含义. ROS的栅格地图使用 白色代表空闲,也就是可通过区域,其存储的值为 0; 黑色代表占用,也就是不可通过区域,其存储的值为 100; 灰色代表未知
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 看到许多小伙伴想进行图像去雨,图像去雾的任务,由于以前进行了此类项目,所以在此书写博客进行交流。代码获取 去雨前言 从静止图像中去除雨水是一项复杂且具有挑战性的任务。雨滴仅影响图像的很小区域,因此导致确定应考虑哪个区域和不应考虑哪个区域的混乱。在本文中,已经实现了一种新技术,该技术有效地使用L0梯度最小化方法来去除雨
一、整体介绍 这部分是整个系统的核心,因为这个系统就是建图的呀,建图的核心就是综合所有信息进行优化呀。我们前面几节介绍的所有的信息都会发送到这个节点中来供它使用。这部分的代码在文件apps/hdl_graph_slam_nodelet.cpp中。 这部分的代码看着挺多,如果我们能够对它所有的函数分类,就很容易梳理它的内容了。 我们刚才提到,它需要接收之前几节介绍的所有的信息,并加入概率图中,
内容列表 法1:多元非线性回归方法 法2:cftool拟合工具箱 法1:多元非线性回归方法 scatter(unnamed(:,1),unnamed(:,2),10,'r','filled') myfunc = inline('beta(1).*sign(x)+beta(2).*x','beta','x'); beta0=[0.5,0.5]'; beta=nlin
网上有很多MPU9250的例程,总体上都大同小异。但是对于如何将读取到的原始角速度和加速度数据转换为真实数据,基本都没有提及。秉承着会用就行的态度,这篇文章不会对MPU9250的IIC通讯方式做详细说明,主要讲解如何将读取到的数据转换为我们想得到的真实数据。 MPU9250介绍 MPU9250 内部集成有 3 轴陀螺仪、3 轴加速度计和 3 轴磁力计,输出都是 16 位的数字量; 可以通过集成
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 迁移学习(图像分类) 在本教程中,您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型,耐心看完,相信会有很大收获。废话不多说,直切主题…首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面:1.加载(处理)数据2.网络搭建3.损失函数
使用方法 具体参考官方文档: 传送门1-timer 类 传送门2-计时器回调函数 传送门3-使用计时器安排命令的执行 四种定时模式: sigleShot:只执行一次,故Period属性不起作用,其他模式都可以执行多次 fixedDelay:上一次TimerFcn执行完毕时刻到下一次TimerFcn被加入队列时刻之间的间隔 fixedRate:
1. PS2手柄介绍 ps2 手柄由手柄与接收器两部分组成,手柄主要负责发送按键信息;接收器与单片机(也可叫作主机,可直接用在PS2 游戏机上)相连,用于接收手柄发来的信息,并传递给单片机,单片机也可通过接收器,向手柄发送命令,配置手柄的发送模式。 2. 使用说明 DI/DAT:信号流向,从手柄到主机,此信号是一个8bit 的串行数据,同步传送于时钟的下降沿。信号的读取在时钟由高到
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 代码:点击获取代码 特征提取 此处面对的场景是是交通摄像头下的马路场景,数据格式为视频流或者视频,所以我们要提取视频的第一帧作为背景来进行车道线的标定,运行extra.py文件即可提取第一帧背景图片。 车道线和斑马线 根据第一步提取的场景背景图片,进行道路信息的标定,并返回道路信息的相关参数。标定的方式是运行
函数: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 返回输入序列x的上下包络线,作为其解析信号的大小。 % % x的解析信号是利用希尔伯特实现的离散傅里叶变换得到的。 % % 这个函数首先移除x的均值,然后在计算包络线之后再把它加回来。 % % 如果x是
在stm32中UART和USART是不相同的 USART是通用同步/异步串行接收/发送器 UART是通用异步收发传输器 简单区分同步和异步就是看通信时需不需要对外提供时钟输出,我们平时用的串口通信基本都是 UART。 USART支持同步模式,因此USART 需要同步时钟信号USART_CK(如STM32 单片机),通常情况同步信号很少使用,因此一般的单片机 UART
1. 编码器概述 编码器是一种将角位移或者角速度转换成一连串电数字脉冲的旋转式传感 器,我们可以通过编码器测量到底位移或者速度信息。编码器从输出数据类型上 分,可以分为增量式编码器和绝对式编码器。 从编码器检测原理上来分,还可以分为光学式、磁式、感应式、电容式。常 见的是光电编码器(光学式)和霍尔编码器(磁式)。 2. 编码器原理 光电编码器是一种通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 概述: 代码获取:点我获取在TensorFlow中实现单镜头多盒检测器(SSD),用于检测和分类交通标志。该实现能够在具有Intel Core i7-6700K的GTX 1080上实现40-45 fps。请注意,此项目仍在进行中。现在的主要问题是模型过度拟合。 我目前正在先进行VOC2012的预培训,然后进行交通标
做slam怎么能少得了闭环。 闭环检测的代码在文件include/hdl_graph_slam/loop_detector.hpp中,整个流程分布的很清晰,我们直接进入看代码的环节了 1. 整体流程 在调用闭环检测功能时,实际是调用的函数detect,所以我们直接看这个函数,就可以看出它的流程 std::vector<Loop::Ptr> detect(const std::v
实例 1:用定时器T1查询方式控制单片机发出1KHz音频 #include<reg51.h> // 包含51单片机寄存器定义的头文件 sbit sound=P3^7; //将sound位定义为P3.7引脚 void main(void) { EA=1; //开总中断 ET0=1;
从上图来看,S-function可支持多种语言编写,本文为MATLAB版使用笔记。 为什么使用S-function 博主个人认为,S-function可以看成一个单独的系统,在Simulink中,如果使用MATLAB Function模块,每次执行,仅仅是调用函数而已,无法记录上一次调用后产生的状态,而S-function则可以保存上一时刻状态,因此我认为这种情况下使用S-func
1. 直流电机原理 下面是分析直流电机的物理模型图。其中,固定部分有磁铁,这里称作主磁极;固定部分还有电刷。转动部分有环形铁心和绕在环形铁心上的绕组。(其中2 个小圆圈是为了方便表示该位置上的导体电势或电流的方向而设置的) 它的固定部分(定子)上,装设了一对直流励磁的静止的主磁极N 和S,在旋转部分(转子)上装设电枢铁心。在电枢铁心上放置了两根导体连成的电枢线圈,线圈的首端和末端分别连到两个圆
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