决策树简介 决策树是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性,分类速度快。学习时,利用训练数据,根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时,对新的数据利用决策树模型进行分类。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成
目录 先验概率、条件概率与后验概率的概念 先验概率 条件概率 后验概率 加大难度,来个辨析题 贝叶斯决策理论 基于最小错误率的贝叶斯决策 基于最小风险的贝叶斯决策 先验概率、条件概率与后验概率的概念先验概率 先验概率是指根据以往经验和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。 通俗点讲,先验概率就是事情尚未发生前,我们对该事发生概
在使用moveit的逆解来对机械臂进行运动规划时候,是给机械臂输入末端的位置和姿态,其中位置是用x,y,z坐标来表示,姿态是使用四元数来表示。但是有时候想要根据机械臂目前的状态得到当前位姿,可以使用moveit的命令行工具或者直接在Rviz中查看。 命令行工具 首先启动MoveIt! 仿真环境接口,即自己使用的机械臂模型,例如: roslaunch probot_anno_moveit_confi
背景 使用的是一个简单的数据集fisheriris,该数据集数据类别分为3类,setosa,versicolor,virginica。每类植物有50个样本,共150个样本代表150朵花瓣。每个样本有4个属性,分别为花萼长,花萼宽,花瓣长,花瓣宽。其中meas是150*4的矩阵代表着有150个样本每个样本有4个属性描述,species代表着这150个样本的分类。 实验测试 原始的数据集中的标签格式如
HOG算法介绍梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) 是图像处理经典的特征提取算法。HOG 特征是直接将图像像素点的方向梯度作为图像特征,包括梯度大小和方向。通过计算图像局部区域的梯度直方图特征,然后将局部的特征串联起来,构成整幅图像的 HOG 特征,其原理图如图1所示。 HOG特征的实现步骤如下: 1.图像标准化。图像标准化如公式1所示, 表
准备硬件:Kinect v2 系统:Ubuntu 16.04 ROS kinetic 前期准备:安装Kinect相关驱动,参考博客:安装kinect驱动配置 在Rviz中查看Kinect采集到的点云信息驱动安装完成以后,可以连接上设备,使用以下命令测试一下能否在Rviz中看到点云信息: roslaunch kinect2_bridge kinect2_bridge.launchpublish
基本概念 误差反向传播神经网络简称为BP(Back Propagation)网络,它是一种具有三层或三层以上的多层神经网络,每一层都由若干个神经元组成。如图所示为一个BP神经网络的结构图,它的左、右各层之间各个神经元实现全连接,即左层的每一个神经元与右层的每个神经元都有连接,而上下各神经元之间无连接。 BP神经网络按有监督学习方式进行训练,当一对学习模式提供给网络后,其神经元的激活值将从输入层经各
生活中的二维码 二维码是用某种特定的几何图形按一定规律在平面(二维方向上)分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的;在代码编制上巧妙地利用构成计算机内部逻辑基础的“0”、“1”比特流的概念,使用若干个与二进制相对应的几何形体来表示文字数值信息,通过图象输入设备或光电扫描设备自动识读以实现信息自动处理:它具有条码技术的一些共性:每种码制有其特定的字符集;每个字符占有一定的宽度;具有一定的校验功能等。同
UR5介绍 Universal Robots(优傲机器人)公司是一家引领协作机器人全新细分市场的先驱企业,该公司成立于2005年,关注机器人的用户可操作性和灵活度,总部位于丹麦的欧登塞市,主要的机器人产品有:UR3、UR5和UR10,分别针对不同的负载级别。 UR5,自重18公斤,负载高达5公斤,工作半径85cm,不仅颠覆了人们对于传统工业机
摄像头为什么要标定 摄像头是一种非常精密的光学仪器,它对外界环境的感知是非常敏感的。由于摄像头内部和外部的一些原因,生成的物体图像常常会发生一定的畸变,例如在鱼眼摄像头,畸变是非常大的,如果直接将采集到的图像拿来进行图像处理的话,会产生很大的问题,为了避免数据源造成的误差,需要针对摄像头的参数进行标定。 安装标定功能包 选择适合自己的ROS版本进行安装
ROS无法直接进行图像处理,需要借助于opencv,要使用cv_bridge把ROS 的图像数据格式转为Opencv可以使用的数据格式。即是一个提供ROS和OpenCV库提供之间的接口的开发包。然后可以将opencv处理好的图像再转换回ros中的数据格式。 包含的头文件如下: #include <stdio.h> #includ
在上一个博文中介绍了一个简单的目标识别的例子,在这篇博客中,例如是别的结果,完成机械臂的抓取控制,主要进行程序的分析和学习。 包含的头文件: #include <ros/ros.h> #include <image_transport/image_transport.h> #include <sensor_msgs/image_enco
机械臂的控制原本使用的就是ROS进行的,奈何实验室机械臂上买的机械二指夹爪并不支持ROS平台,及没有对应的模型文件和控制的包,因此控制机械手爪就需要其他办法。 所使用的机械手爪为nGripper90,如下图所示,查看手爪的用户手册发现,其配套包括ModBus/Tcp、UR Ethernet/IP和I/O控制三种方式,那么在ROS中可以选择使用ModBus/Tcp协议对齐进
前两篇文章是关于在关节空间中进行机械臂的运动控制: MoveIt简单编程实现关节空间机械臂运动(逆运动学) MoveIt简单编程实现关节空间机械臂运动(正运动学) 通过对关节空间下的机器人6个轴进行控制,每个轴的变化都是通过插补进行完成运动,六个轴互相不会关心其他轴是如何运动的,机器人轴端在两个点之间走出的轨迹是任意的曲线。 但是对于一些任务重,要求机械臂终端轨迹的形状是直
Moveit在规划路径的时候考虑如何躲避障碍物的问题,Moveit可以实时的检测空间中的障碍物,并规划处轨迹绕过障碍物。 在场景中加入障碍物方式 在Moveit中 具有一个规划场景监听器的模块结构,可以用来检测机器人场景中是否存在障碍物。障碍物有几种方式可以告诉监听器: 通过Rviz界面的形式添加。 通过程序(C++/Python
具体介绍见就上一篇文章:《MoveIt简单编程实现机械臂运动(正运动学)》 使用的是probot机械臂模型,还是在关节空间下。首先看一下逆运动学规划的例程,逆运动学规划简单的说就是直接给机械臂末端机构需要到达目标的位置,由系统求出逆解之后进行路径规划,从而实现的机械臂运动。 运行例程: roslaunch probot_an
之前对MoveIt的印象一直停留在使用Rviz拖动机械臂模型,然后再点击“plan”实现轨迹的规划,点击“execute”执行机械臂的运动这种比较浅层的功能。实际我们在控制机械臂运动的时候大都是通过编程的方式控制,而不是Rviz的图形化控制。 在MoveIt中有三个主要的控制接口,如图所示,对机械臂进行控制。 这里对一个简单的成需先进行一下解析,一步步的进行难度增加学习。
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