作者:@阿利同学,邮箱1309399183@qq.com 车道线识别效果 车道线识别方法 当我们开车时,我们用眼睛来决定去哪里。道路上显示车道位置的线作为我们将车辆转向的恒定参考。自然,在开发自动驾驶汽车时,我们首先要做的事情之一就是使用算法自动检测车道线。 对于这个项目,一篇优秀的文章应该对项目标准的“反思”部分做出详细的回应。反射有三个部分:1.描述线条2.确定任何缺点3.
地面检测的作用我们在第一节就讲过了,它为建图提供一个约束,可以提高建图精度。 地面检测的代码全都在apps/floor_detection_nodelet.cpp文件中,这是一个节点文件,里面关于订阅和发布数据的内容我们不讲了,只介绍关于检测的核心算法。 地面检测共分为三个步骤:1)根据高度参数把地面分割出来,由函数plane_clip完成 2)把地面点云中,去掉法向量和地面实际法向量差别较
内容列表 1. 系统建模 2. 观测器设计 3. 实践仿真 致谢 声明:本文内容整理自DR_CAN在B站的课程内容,版权归原作者所有,博主仅作学习笔记记录。 1. 系统建模 建立系统状态方程为: 2. 观测器设计 观测器(observer): 根据系统的输入和输出来估计系统的状态。 下面来介绍观测器(本文介绍的即大名鼎鼎的龙伯格观测器)的设计步骤:
Github链接: https://github.com/chanchanchan97/ROS 1. 模型描述 本项目的目的是创建一个基于阿克曼转向机构(Ackermann steering)的自动驾驶小车模型,该模型在之前URDF模型的基础上修改了前轮转向轴的形状与位置,修改了前端摄像头的位置和尺寸,并且添加了激光雷达和树莓派的简易模型。 2. xacro模型与URDF模型的区别
作者邮箱:1309399183@qq.com 摘要代码:或私信获取 代码提出了LPRNet端到端方法自动车牌识别,无需初步字符分割。我们的方法灵感来自于-在深度神经网络方面取得突破实时,中文识别准确率高达95%车牌: LPRNet由轻量级卷积Neu组成-al网络,因此可以以端到端的方式进行培训。致据我们所知,LPRNet是第一个实时许可证不使用RNN的车牌识别系统。**作为一个结果,LPR
一、整体介绍 在图优化中,关键帧的作用是不言而喻的,一个关键帧就对应一个顶点。在这个系统中,关键中对应的文件有两类: src/hdl_graph_slam/keyframe.cpp 和include/hdl_graph_slam/keyframe.hpp 它包含KeyFrame和KeyFrameSnapshot两个类。 KeyFrame类对应的所有优化相关的信息,包括gps、imu
Github链接:https://github.com/chanchanchan97/ROS 1. 模型描述 本项目的目的是创建一个基于阿克曼转向机构(Ackermann steering)的简易四轮小车模型,该模型采用后轮双驱,而前轮在设计时选择独立转向,之后通过算法对两个前轮单独控制,模拟阿克曼转向模型。车体以简单的立方体来表示,并且在前端创建一个小立方体表示摄像头。
作者邮箱:1309399183@qq.com 自从发布极端天气目标检测的博客, 得知有许多小伙伴需要极端天气数据集,因此制作收集了道路环境雾天数据集。 数据获取雾霾驾驶数据集已更新。它现在还包含雾驾驶密集子集中21幅浓雾图像的路径列表。 雾状驾驶数据集+语义分割 本文提出了两个不同的数据集,用于对雾场景的语义理解:雾城市景观和雾驾驶。雾霾城市景观源自城市景观数据集,由我们提出的
前端里程计的主要代码在apps/scan_matching_odometry_nodelet.cpp中,它的主要作用是订阅点云、匹配得到位姿,并以odom形式发布位姿。 对于订阅发布数据之类的,属于ros的基础内容,我们不在这里介绍了,我们介绍核心内容,即点云配准这部分。 点云匹配包括两方面内容,一是根据配置文件选择点云匹配方法,二是根据订阅得到的点云去匹配得到位姿。 我们把这两方面内容分别
点云滤波的内容主要在apps/prefiltering_nodelet.cpp中,主要包括两步滤波,一是降采样,而是滤除离群点,我们分别介绍。 1. 降采样滤波 降采样滤波的代码如下 // select a downsample method (VOXELGRID, APPROX_VOXELGRID, NONE) std::string downsample_method = pn
内容列表 1. launch文件功能 2. launch文件语法 2.1 标签 2.2 标签 2.3标签 2.4 标签 2.5 标签 2.6 标签 2.7 标签 3. launch文件使用 3.1 创建launch文件 3.2 编译launch文件 3.3 启动launch文件 3.4 节点通信可视化 1. launch文件功能
非线性曲线拟合,高博士给的demo主要用谷歌ceres库实现,高斯牛顿方式实现,g2o库实现,这三个程序例子。 一.首先介绍ceres库安装与实现 ceres库是谷歌开发的C++库,用于建模和解决复杂的优化问题的。能用于解决非线性最小二乘问题。ceres介绍 ceres的官方安装链接:ceres安装文档 进入以上链接,首先下载文件,可以用git,或者点击最新稳定发布版本下载:
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 代码链接:https://download.csdn.net/download/ALiLiLiYa/86833616代码已经跑通! 去阴影效果 实战图片与之论文图片还是有较大差异,论文跑通也相对较难。不过效果也凑合– 上图为随手拍的做的结果对比! 作者写作目的 由于缺乏有效的监督,无监督去阴影是很有挑战的。那么本文给了大家
37款传感器的提法,在网络上广泛流传,其实Arduino能够兼容的传感器模块肯定是不止37种的。鉴于本人手头积累了一些传感器,依照实践(动手试试)出真知的理念,以学习和交流为目的,这里准备逐一做做实验,不管能否成功,都会记录下来---小小的进步或是搞不掂的问题,希望能够抛砖引玉。 【Arduino】108种传感器模块系列实验(资料+代码+图形+仿真) 系列实验(6)——KY-038高感度声音
内容列表 1. 创建功能包 2. 节点编程 2.1 案例说明 2.2 TF坐标系广播器编程 2.3 TF坐标系监听者编程 3. 配置与编译 3.1 在CMaKeLists.txt中添加编译选项 3.2 编译文件 4. 话题可视化 1. 创建功能包 在ROS工作空间ROS_ws的src文件夹目录下创建一个功能包,命名为tf_lidar_t
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 R
作者:@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 顺人性而为:你们最想要的是代码-------->代码链接:代码 也可私信本人获取。 哈哈 但是还是要看下是否符合需求嘛!! 摘要 最近的大规模文本驱动的合成模型由于其出色的生成遵循给定文本提示的高度多样化图像的能力而引起了广泛关注。这种基于文本的合成方法对习惯于口头描述其意图的人类特别有吸引力。因此,将文本驱动的图像合成扩展到
论文名称:Loam livox: A fast, robust, high-precision LiDAR odometry and mapping package for LiDARs of small FoV 开源代码:https://github.com/hku-mars/loam_livox 一、整体概述 做激光slam的应该都知道loam,原版loam是基于机械雷达的,当我们使
这是我的推广信息,以激励自己更好的分享自己的知识和经验!也希望看到的你能够多多支持,谢谢! 1. 滴滴云AI大师: 目前滴滴云正在大力推广自己的云计算服务,需要购买的朋友们用我的AI大师码 「2049」在滴滴云上购买 GPU / vGPU / 机器学习产品可额外享受 9 折优惠,点击这里前往滴滴云官网。 MASK 是如何表示的? 在计算机视觉领域,mask 是一个常常涉及的知识。如
内容列表 一、Rviz 二、rqt 2.1 rqt_graph 2.2 rqt_console 2.3 rqt_plot 2.4 rqt_image_view 三、Gazebo ROS系统中提供了多种可视化工具,可以满足我们可视化显示、三维仿真等开发需求。接下来我们将讲解三类可视化工具的使用方法。 一、Rviz ROS系统中使用频度最高、且最为重要的一个可视化工具就是Rviz。 一句
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