竞赛任务 在C区放置若干仿真人物,通过模型识别戴眼镜和长头发(过肩)人物的数量,并达到终点进行语音播报:戴眼镜的人数为多少,长头发人物为多少; 思路 使用目标检测算法,通过收集全身人物照片数据集,并训练模型,进行测试; 数据集采集 每张照片都包括两种特征,有以下四种情况:戴眼镜_长头发;戴眼镜_短头发;不戴眼镜_长头发;不戴眼镜_短头发;收集满足以上条件的数据各1500张; 数据集标注 标签分
写在前面 学了挺长一段时间的机器学习了,但是都是在学习理论知识,并没有进行过实践,因此我就想着做一个项目实践一下。现在深度学习这么火,所以我的第一个项目就打算写一个双隐层的BP神经网络识别MNIST数据集,特此写这一系列文章分享我的项目实现过程,包括环境配置。 那么这博客主要分享python的开发环境conda的安装和conda在pycharm里的配置。 conda 为什么要安装conda呢?它是
滤波器的作用是允许某些频率的正弦信号基本无衰减的通过(增益为 1,频域 0dB),同时对另外某些频率的正弦信号起到衰减作用(增益在 0.707 以下,频域-3dB 以下)。 当然,滤波器对通过的正弦信号会产生一定的相移作用。 1.二阶通用滤波器 二阶滤波器表示的是滤波器时域表达式中最高含有二阶微分,或者说传递函数分母的s最高次数为2。滤波器对直流分量的增益为1。据此可设零状态二阶通用滤波器的传递函
【ROS报错】运行rqt相关组件显示“已放弃 (核心已转储)”的解决办法、 错误日志: 运行rqt_plot时显示以下报错: Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/melodic/lib/python2.7/dist-packages/rqt_plot/data_plot/mat_data_plot.py", line 110, i
前言 上一篇围绕卡尔曼滤波算法的参数选取问题展开,针对非线性对象的状态估计问题,阐述扩展卡尔曼滤波(EKF)与卡尔曼滤波的区别以及扩展卡尔曼滤波算法的核心步骤。本篇将结合实际案例进行详解,同时,提供一种扩展卡尔曼滤波算法的C++代码实现方案。 扩展卡尔曼滤波实例 这里以无人驾驶的测量障碍物的实际案例为例子展开,如下图所示,毫米波雷达能够测量障碍物在极坐标下离雷达的距离 、方向角 以及距离的变化
一 Linux 安装与入门 不同用户需要安装的 Ubuntu 版本不同,这里给出不同版本的安装与 Linux 快速入门的教程。 1.1 Ubuntu 安装 虚拟机:https://blog.csdn.net/u013142781/article/details/50529030 双系统:https://blog.csdn.net/qq_36661831/article/details/79724
【导读】 在这一系列的V-REP自学笔记中,我们定了一个小目标,完成一个Demo。使用官方提供的KUKA公司的YouBot机器人模型来实验机器人的感知和控制过程,控制机器人从A点抓取物品,然后移动到B点将物品放置在B点的工作台上,这其中涉及到V-REP环境中的机器人感知和控制过程。 我的专栏: AI与机器人zhuanlan.zhihu.com/c_1212783320150577152 在上
环境:Ubuntu16.04+ROS Kinetic ROS与底层串口通讯有两种方式: 底层作为ROS节点:https://blog.csdn.net/Kalenee/article/details/80644896采用传统的串口通讯方式进行通讯:https://blog.csdn.net/Kalenee/article/details/82422196 硬件: Arduino mega2560
1 简介: 2011年所开源的KinectFusion是第一个使用RGBD相机进行实时稠密三维重建的系统(需要GPU,甚至多个GPU或者高性能GPU),当时具有重大的开创意义;其所用的地图为TSDF地图,也对后续稠密地图的发展有着重大的意义。目前很多动态环境下的实时三维重建系统都是在KinectFusion或者ElasticFusion基础上扩展的。 实时三维重建技术与SLAM有很大的相关性
文章目录 0.坐标系1. GUI2. 模型编辑器参数设置关节设置传感器添加添加插件 官方教程 API文档 gazebo_ros_pkgs包含了gazebo_ros、gazebo_plugins、 gazebo_msgs三个子包: gazebo_ros:提供ROS插件,包括消息和服务发布者,以通过ROS与Gazebo进行接口gazebo_plugins:与机器人无关的Gazebo插件,用于传感器,电
本篇博客属于网上收集的笔记,大部分内容不是原创 所有的参考的文章都会在下面贴出来啦 我只是进行收集、总结、运用,后期可能会加入自己调试参数的效果 一、ROS - teb_local_planner 参数总结 原文链接:ROS - teb_local_planner 参数总结 这篇文章主要是参照官网的教程进行调试和总结的: 安装teb_local_planner: sudo apt-get inst
Ros机械臂仿真建模基础:URDF模型进化版本xacro模型文件语法详细讲解及如何从零构建一个机械臂模型(二) 建立工作空间 打开Terminal,依次运行以下命令创建工作空间: mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_init_workspace 编译工作空间: cd ~/catkin_ws/ catkin_make 设置环境变量
本篇文章主要与大家简要分享一下,我在AD学习过程中的一些学习笔记,本篇文章主要关于PCB库部分。 四、PCB库的封装库的创建方法以及现有封装的调用 1、常见CHIP封装的创建(电阻容、二极管、SOT等) (1)一个完整的PCB封装需要: PCB焊盘(焊接器件的管脚)、管脚序号(与原理图的管脚序号一一对应)、丝印(封装的实物本体大概的范围)、1脚标识(定位器件的正反方
深度学习:详细说明GoogleNet网络结构 什么是GoogleNet网络? Inception V1 Inception V2 Inception V3 Inception V4 什么是GoogleNet网络? 在我们上一篇博客深度学习:一篇你一定看的懂的VGG结构 中,我们详细介绍了VGG网络结构,并说明该结构获得了2014年ILSVRC比赛的第二名的好成绩。那么第一名是谁呢
1. 错误状态 在终端中分别启动Gazebo平台和一个空地图 roslaunch gazebo_ros empty_world.launch 出现了错误:[gazebo-2] process has died [pid 18299, exit code 255, cmd /opt/ros/melodic/lib/gazebo_ros/gzserver -e ode worlds/empty.wo
前言 各种光学传感器技术的发展,包含物体三维结构信息的深度图像数据获取开始普及。尤其时kinect等设备的出现。 什么是深度图像?定义:深度图像(Depth Images),也被称为距离影像(Range Images),是指将图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。 它直接反应了景物可见表面的几何形状,利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题。 获取深度图像的方法: 激光雷
这两天在刷一些ROS的教程,看到了古月老师在课程《ROS机器视觉开发入门》课程当中关于cv_bridge实现移动侦测的Demo,刚好之前因为工作项目需求做到了类似的功能,特此发博文一篇,为打算学习机器视觉的小伙伴们做个交流。 移动侦测(Motion detection technology),一般也叫运动检测,常用于无人值守监控录像和自动报警。通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定
1、前言 近年来,无人驾驶技术属于比较热门的话题,无人驾驶技术通常采用单目相机进行周围环境信息采集,然后通过目标识别算法对周围物体进行检测和识别。由于单目相机无法精确获取场景中目标物体的距离等深度信息,因此,越来越多的企业和高校选择使用三维激光雷达进行环境信息获取。三维激光雷达采集的数据为3D点云(包含空间物体的XYZ信息),而目前处理点云数据的工具通常只能对单帧点云数据进行处理和
环境:Ubuntu16.04+ROS Kinetic 硬件: Arduino mega2560(需拥有两个串口) 总线舵机(可采用dynamixel舵机,其带有ROS的功能包dynamixel_controllersTutorials) 前期准备: 完成MoveIt!配置完成机器人在ROS平台的搭建 一、修改功能包中文件 1.1、config文件夹参考fake_controllers.yaml创
编码器,是一种用来测量机械旋转或位移的传感器。它能够测量机械部件在旋转或直线运动时的位移位置或速度等信息,并将其转换成一系列电信号。 编码器分类 按监测原理分类 光电编码器 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成脉冲或数字量的传感器。这是目前应用最多的传感器,光电编码器是由光源、光码盘和光敏元件组成。 光栅盘是在一定直径的圆板上等分地开通若干个长方形孔。由于光电码盘与电动机
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信