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
IMU驱动与可视化 Hint 操作环境及软硬件配置如下: OriginBot机器人(导航版) PC:Ubuntu (≥20.04) + ROS2 (≥Foxy) IMU驱动 SSH连接OriginBot成功后,在终端中输入如下指令,即可启动机器人底盘及IMU: $ ros2 launch originbot_bringup originbot.launch.p
内容列表 Step 1. 配置硬件工具 Step 2. 添加测试模块 Step 3. 配置测试模块 Step 4. 运行测试环境 Step 5. 查看测试报告 LIN2.1测试标准链接: https://download.csdn.net/download/baoli8425/19256539? Step 1. 配置硬件工具 首先创建带有LIN通道的CANoe工程,
相关文章: matlab相机标定获取内参 旋转矩阵到旋转角之间的换算 solvepnp 单目三维位姿估计--------利用二维码求解相机世界坐标 solvepnp 单目三维位姿估计--------理论 在做单目三维位姿估计(即估计目标物相对相机的姿态或相机相对目标物的姿态)时会用到solvepnp函数, 函数原型为: cv2.solvePnP(objectPoints, im
作者@阿利同学,邮箱:1309399183@qq.com 1.主要内容和目标本文讲述如何运用代码来将迷糊图像进行复原,以达到清晰图像以及细节增强的目的。首先呈现了前后对比图,左图为模糊原图,右图为复原图像。(不只是用在二值图像) 2.代码讲述 ```python def multiScaleSharpen(img ,radius): h,w,chan = img.shape
我自己看代码习惯农村包围城市,即先看各个模块的代码,等了解得差不多了,再去看主流程。所以就先分析g2o顶点和边、关键帧、点云滤波、前端里程计、闭环检测等功能,再去看hdl_graph_slam_nodelet.cpp中主流程是怎样进行的。 我们这篇就先从g2o顶点和边的管理开始看。 一、整体分析 通过上一篇分析我们知道,在整个系统中,需要用来构建g2o的顶点或边的信息包括: 帧间匹配的
系列目录 STM32 HAL库快速实战【一】《32点灯》--基于黑龙江科技大学机电工业机器人实训 - USTHzhanglu STM32 HAL库快速实战【三】《pwm控制舵机》--基于黑龙江科技大学机电工业机器人实训 - USTHzhanglu STM32 HAL库快速实战【四】《串口简单使用》--基于黑龙江科技大学机电工业机器人实训- USTHzhanglu STM32 HA
参考信息 pyrealsense2 documentation 官方示例 示例代码 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import random import pyrealsense2 as rs bagfile = 'realsense/record/20200901.ba
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