近日，由于疫情影响，中国机器人操作系统（ROS）暑期学校将取消线下活动，全程在线上进行，由古月学院和哔哩哔哩（id：古月居GYH）线上直播。8月11日和8月12日这两天的课程也会在深蓝学院同步直播。 2021 ROS暑期学校举办时间：8月7日-8月14日，线上直播时间为8月7日-8月13日，每日分享讲座的主题如下。 报名方式 报名方式如下： 1、扫描下方小
注意： 再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本：20.04ros版本：noetic 课程回顾 ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(二)发布图片 1.数据分析 在kitti数据集中给出了velodyne扫描并且已经修正的激光雷达数据。可以在2011_09_26
写在前面 今天主要探索的是改变神经网络的权重和阈值的初始值的大小对于模型输出结果的影响，本篇文章首先会介绍一下我对输入数值的归一化处理，然后再通过示例查看初始化参数对于模型输出的影响。 归一化 为了减小MNIST数据本身数值大小的影响，我将MNIST图片的像素数据进行了归一化处理，归一化公式如下图所示： 程序实现如下图所示，需要注意的是，在程序中，我为了减少小数点的位数，我将归一化数值进行了放大
提前说说 大概一个月前吧，因为学校要验收实验室的一些项目，所以老师就把这活给了我和我的小伙伴，小伙伴那边主要搞得是树莓派那边，我这边就是负责的就是32。因为学长提前都做好过，意思就是我们再浮现一下，顺便学学，增加增加经验。当时刚学完ucosIII，实战是非常重要的，因此当时就把这活揽下来了。过程嘛，挺难受的，一个周弄出来其实时间还是充裕的，就是还要上课什么的，基本也只能晚上搞，自己前几天还浪的很，
介绍一种临界比例度法调节PID参数，也称为Ziegler-Nichols工程整定法。 1.临界比例度法的定义 适用于已知对象传递函数场合。 在闭环的控制系统中，激励为阶跃信号，将调节器置于纯比例作用下，从小到大逐渐改变调节器比例度的大小，直到出现等幅振荡的过渡过程。此时的比例度称为临界比例度δ_r（δ=1/K_p ）。相邻两个波峰间的距离称为临界振荡周期T_r，比例增益K_Pr。 2.临界比例
声明： 1.本文主要针对IMU&GPS融合定位仿真环境的搭建过程进行讲解，而没有对具体原理的介绍2.本人作为技术小白，完全参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/152662055的内容（其对环境的搭建讲的较少），对原理感兴趣的童鞋可以参考;若搭建环境的过程中遇到任何问题，也随时欢迎与本人交流。 先放一张运行结果： 知识准备： 1.电脑装有ubuntu系统，2.已经
笔者比较懒，就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了，喜欢的读者可以关注“混沌无形”，阅读原文（原文提供PDF下载链接） 原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Mj5iLR_4TKeJiaOVqJf6Vg
创建服务器代码(C++) 如何实现一个服务器*初始化ROS节点;*创建Server实例;*循环等待服务请求,进入回调函数; *在回调函数中完成服务功能的处理,并反馈应答数据 //代码 /** * 该例程将执行/turtle_command服务，服务数据类型std_srvs/Trigger */ #include <ros/ros.h> #include <geometry
笔者比较懒，就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了，喜欢的读者可以关注“混沌无形”，阅读原文（原文提供PDF下载链接） 原文链接为：https://mp.weixin.qq.com/s/d6EKLlen4gF8Eoat8eSFvQ 喜欢的话，请关注公众号《混沌无形》哦！
TURTLEBOT3_MODEL is not set!!解决：
注意： 再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本：20.04ros版本：noetic 前言 上一章，我们通过转换数据集为bag文件，查看了数据集的内容。这章，我们将数据集进行手动发布，可以方便我们实时修改代码。 课程回顾 ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(一)Kitti资料介绍和可视化 1.数据分析 kitti数据集的2011_09
一、问题分析 机器人可以基于码盘数据和底盘运动学模型进行航迹推演，得到机器人的轨迹，但实际轨迹与推演轨迹存在误差，分析原因如下： 底盘实际尺寸与理论模型存在偏差，如轮子半径，两轮间距等；底盘在运动过程中打滑或路面不平整导致偏差； 注意： 方向上的偏差较平移的偏差影响更大，会随着移动扩大误差。码盘里程计受电控，底盘机械结构影响，在路况复杂和室外场景下，误差会较大。 解决方案 直接线性（此处使用该方法
一文解决机器学习中的过拟合与欠拟合问题(正则化，数据增强，Dropout，提前终止） 生活中的过拟合与欠拟合现象 过拟合与欠拟合的概念 解决过拟合与欠拟合问题的四大金刚 正则化 数据增强 Dropout 提前终止训练 机器学习的核心任务就是‘使用算法模型解析数据，从中学习，然后对世界上的某件事情作出决定或者预测’。对机器学习的模型来说，最糟糕的情况就是训练的模型
前言 通过实物模型产生数字模型的逆向工程应用越来越广泛，SLAM就是其中之一。 该技术在应用中，由于点云的 不完整、旋转错位、平移错位等，使得要得到_完整点云_就需要对_局部点云进行配准_。 点云配准定义：为了得到物体的完整数据模型，需要确定一个合适的坐标变换，将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下，形成一个完整的数据点云，这就是点云数据的配准。其实质就是：把在不同坐标系中测量得到的数据点
写在前面 经过周末的休息，脑子得到了足够的休息，所以今天调程序的时候就特别顺利，完成了标准BP神经网络的程序搭建，并且开始了参数的调整，那么今天这篇博客主要分析程序实现以及模型调优的尝试过程。 神经网络 最终我确定下来的神经网络长这样： 相较于之前的模型，我将神经网络的输入层增加到了2个神经元，一个是图像的熵率，一个是图像的颜色距离，两者的计算方法如下图所示： def calcuEntImage
该初始化函数下有以下语句： 一、key_init(KEY_MAX); --- 按键初始化： 用在山外的lcd上，直接调用山外的库函数，该函数内部并无修改，截图如下 二、duoji_init(); --- 舵机初始化： 舵机使用的引脚为：FTM3_CH0_PIN PTE5舵机频率为：SD-5 300hz S3010 50-60hz舵机打脚中心值、最左最右打脚值为
机器人平台搭建（三）——为机器人装配Kinect 目录 总述1、freenect_camera功能包2、PC端驱动Kinect 总述 除普通USB摄像头，很多应用场景下还会用到RGB-D摄像头来获取更加丰富的环境信息，如Kinect，让机器人不仅可以看到周围的世界，还可感受到周围物体的三维位置。 1、freenect_camera功能包 Kinect在Linux下有两种开源的驱动包，即OpenNI
创建功能包 cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg learning_service roscpp rospy std_msgs geometry_msgs turtlesim 创建客户端代码(C++)如何实现一个客户端*初始化ROS客户端;*创建一个Client实例;*发布服务请求数据;*等待Server处理之后的应答结果 /** * 该例程将请求/spaw
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注意： 再学习本系列教程时，应该已经安装过ROS了并且需要有一些ROS的基本知识 ubuntu版本：20.04ros版本：noetic 前言 自动驾驶是我的一个非常有意思的研究方向，我会在以后的时间里更新有关自动驾驶方向的知识。而这系列教程通过ROS和KITTI数据集实现一个自动驾驶感知功能。如果想要训练自动驾驶的感知功能，必须要有一个强大的数据集才能实现。KITTI就是这么一个在2012年发
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