2020年得第一篇博客,真是好长时间没发博客,这半年里毕业到一家v2x公司之后比较忙,不发博客内心是比较着急,总觉得没记录点啥。年底了,写点东西吧,不然csdn恐怕要取消我博客专家的评级了。 接下俩我分两章介绍一下文章,小编手里有两个传感器,6个激光雷达与摄像头,还有一个微波摄像头,分别装在一个路口的不同地方,需要将这些传感器进行融合输出目标列表。如图: 安装如图: 第一篇讲解如何进行
robot_localization是基于卡尔曼滤波在ROS系统上比较成熟、应用比较广泛的一个机器人动态定位软件包。robot_localization软件包中使用的定位算法并不是最时新最优秀的,但是它具备几个不可替代的优势: 它有专门的逻辑融合GPS定位信息,可以支持户外定位 它能够融合多种传感器数据,支持3D空间定位 与ROS系统的集成由来已久,深得人心,普及率挺好。 由于这些原因
0x00 hector_mapping简介 hector_mapping是一种SLAM算法,它可以在没有里程计的情况在未知环境下构建当前环境的地图。跟gmapping不同,gmapping建图时需要有里程计信息才行。同时hector_mapping还可以在有IMU模块的平台上运行,这样就具备了俯仰角/横滚角,可以有效的避免因为雷达的晃动导致的建图失败,提高了系统建图的鲁棒性。当然,如果你是在平坦的
这篇博客主要是一些调试中踩的坑及验证过的东西,以供大家参考。 1.GTSAM使用篇 调试在原有Lego-loam中Gtsam框架上添加三维里程计的BetweenFactor约束1.1 给初值 gtSAMgraph.add(PriorFactor<Pose3>(0, Pose3(Rot3::RzRyRx(transformTobeMapped[2], transformTobeMapp
你的聊天记录已泄露 古早回忆:双十一以前难道不是11号准时限时限量的抢购吗? 那时候大家还是真的在拼自己的网速与手速~ 再后来已经是开始抢定金抢直播间,然后一个两个、成百上千的尾款人站起来了。 你我都是尾款人,不是你就是我,总有一个人会忘记合并尾款 今年古月居和大家一起回归双十一初心——拼手速的激情&直接的降价 没有复杂的步骤,只需
反向传播算法(Backpropagation Algorithm,BP算法)是深度学习的重要思想基础 目录 一、BP算法的推导 1、前向传播的计算 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层计算 2、反向传播计算 计算偏导数 二、实际数据代入推导BP算法 1、前向传播计算 第一层隐藏层的计算 第二层隐藏层的计算 输出层计算 2、误差反向传播 输出层误差计算 第二层隐藏层误差计算 第一层隐藏
文章目录manifold2-G刷机注意不要用英伟达镜像注意安装的版本不可以太高不用制作系统镜像额外注意Ubuntu系统版本以后优化把需要安装的包都打包,以后一股脑安装使用Ubuntu19安装之后,显示错误有可能的错误1有可能的错误2开启后的问题刷机后可以先换源超频微信公众号 最好的学习手段是官方的guide,我的这篇文章可以作为补充。manifold2-G刷机类似教程类似教程推荐的详细教程详细ma
由于本人水平太菜,姑且改编个现成的仿真实例作为专栏开篇,各位看官多多包涵。这个现成的例子来自于MATLAB的自带帮助文档,网页版链接如下(也可通过MATLAB本地打开): Control LBR Manipulator Motion Through Joint Torque Commandswww.mathworks.com/help/robotics/examples/control-lbr
本文主要基于以下参考: [1] John T. Betts. Survey of Numerical Methods for Trajectory Optimization. [2] Anil V. Rao. A Survey of Numerical Methods For Optimal Control. [3] John T. Betts. Practical Methods for Op
这一篇我们主要讲讲稳态误差(steady-state error)和系统类型(system type)。这是经典控制中最为关心的系统性能指标之一。 经典控制在过去主要研究的是regulation的问题,稳态时的误差大小是十分重要的指标。 我们研究regulation的问题时reference input是一个常数。而plant受到的扰动在很多时候也是一个常数偏差。即便是在通常的tracking问
MoveIt! Tutorials,gihub地址:https://github.com/ros-planning/moveit_tutorials/blob/kinetic-devel/index.rst Beginner MoveIt RViz Plugin Tutorial Move Group Interface Tutorial Demo的解释 B
【toc】目录 一、旋转矩阵 二、旋转向量 三、欧拉角 四、四元数 五、李群和李代数 SLAM:Simultaneous Localization and Mapping同时定位与地图构建搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于是运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。视觉SLAM:以相机为主要传感器的SLAM。问题:从图像中估计相机的运动以及环境情况。应用场景:无人驾驶,机器
力和力矩传感器用于检测关节间或者末端工具与接触物间的力或力矩大小,常用于打磨、抛光、装配、拖到示教、碰撞检测等,是实现机器人智能化力觉感知的重要工具 从轴数上,一般有单轴和多轴,单轴就是检测一个轴上的力或者力矩,多轴就是检测多个轴上的力或者力矩 X、Y、Z三轴力和力矩 从原理上说,常见有应变式力传感器、压电式力传感器、压阻式力传感器等 应变片式力传感器就是通过弹性的形变带来阻值的变化,常见
运动规划学习笔记2——ROS包_tf21、坐标系2、坐标变换2.1、坐标变换2.2、广播坐标变换2.3、监听坐标转换3、问题/usr/bin/env: “python”: 没有那个文件或目录TypeError: cannot use a string pattern on a bytes-like object在这里分享了运动规划方面的一些知识,属于《路径规划算法学习笔记》系列的扩展系列,其中内容
最近看了两篇 Video-based 的 ReID 文章,做下笔记简单对比下: 第一篇CVPR2018 [1]:先对每帧的深度特征进行 空间Attention,让网络自主发现对分类任务更有帮助的人体parts;然后对每Part各自进行多帧 时间Attention,让网络自动评价每帧中的parts特征的质量好坏(如下图最后一行 SK,网络关注的part=黑色小包包区域,对于第1帧,全被遮挡,质量权值
描述 上两篇文章介绍了如何利用CubeMX设置PWM波,并通过按钮控制电机。这一篇我们首先对上两篇文章进行进一步的实验与分析。随后将继续开发,完成同步控制两个直流电机的研发工作。 研发平台:淘宝上购买的野火店铺的一款单片机,名字叫骄阳开发板,核心芯片是stm32F407IGT6 电机及驱动板:电机使用的是一款直流有刷减速电机。电机驱动板也是野火家的,型号是L298N电机驱动板 这篇文章实验在前
一、介绍 LVI-SAM是一种基于3D激光雷达的slam算法(效果如下图),他结合了 LIO-SAM 和 Vins-Mono两者的优势,同前者一样是开源的,有条件的小伙伴可以去github查看源码 二、依赖 在编译该功能包之前,我们需要先安装相关依赖功能 1、ROS 他是一个基于ROS的功能包,因此我们首先需要配置好ros,并且官方在kinetic (ubuntu16.04)和 melodic(
论文一 Cluster Contrast for Unsupervised Person Re-Identification 主要贡献 优化了memory存储的东西,仅存储聚类每个类别随机挑选的一个特征 更新memory的时候挑选最难的样本更新对应类的特征 USL任务的主要流程 在ImageNet上训练网络来提取特征。 使用kmeans或者DBSCAN聚类生成伪标签 用对比损失就算query
!转载请注明原文地址!——东方旅行者 更多行人重识别文章移步我的专栏:行人重识别专栏 本文目录 表征学习模型训练(train_model(表征学习).py) 一、train_model(表征学习).py作用 二、train_model(表征学习).py编写思路 1.train()方法 2.main()方法 三、代码 四、训练打印日志 表征学习模型训练(train_
1.积分图像的基本概念 (1)为什么要用积分图像? 直方图的计算方法为遍历图像的全部像素并累计每个强度值在图像中出现的次数。有时仅需要计算图像中某个特定区域的直方图,而如果需要计算图像中多个区域的直方图,这些计算过程将变得非常耗时。在这种情况下使用积分图像将极大地提高统计图像子区域像素的效率。积分图像在程序中应用非常广泛。 (2)什么是积分图像? 积分图像的定义:取图像左上侧的全部像素计算累加
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