robot_pose_ekf 功能包 功能包简介 robot_pose_ekf软件包用于基于来自不同来源的（部分）位姿测量值来估计机器人的3D姿势。它使用带有6D模型（3D位置和3D方向）的扩展卡尔曼滤波器，将来自车轮里程计，IMU传感器和视觉里程计的测量结果结合起来。基本思想是提供与不同传感器的松散耦合集成，其中传感器信号以ROS消息的形式接收。 安装 下载源码 git clone h
Hi，古月居的伙伴们，我们整理了古月居5月优质原创博客榜单，供同学们参考。 感谢博主们分享各自学到的知识，总结的经验！ 详情请查看海报，想要查看博客详情的同学，点击文末链接即可~ 标题 作者 链接 Matlab与ROS(1/2)---ros1_bridge（八） 敢敢のwings https://www.guyuehome.com/43240
即插即用新的注意力机制RFAConv 一、 前言 1. 解决问题 2.RFAConv原理 二、添加方法 v5yaml文件 代码 一、 前言 空间注意力已被广泛用于提高卷积神经网络的性能，使其能够专注于重要信息。然而，它有一定的局限性。在本文中，我们对空间注意的有效性提出了一个新的观点，那就是它可以解决卷积核参数共享的问题。尽管如此，由空间注意
一、实物图（四相五线步进电机，型号：28BYJ-48-5V） 二、原理图 编号 名称 功能 1 IN1 脉冲输入端 2 IN2 脉冲输入端 3 IN3 脉冲输入端 4 IN4 脉冲输入端 8 GND 电源地 9 COM 续流二极管负极的公共端，接电源正 13 OT4 脉冲输
ROS开发中,有时需要建多个工作空间, 将不同的功能包区别开来. 但是,多个工作空间会存在相互影响的情况,如何让它们能同时工作且相互不影响,需要技巧. 这里需要清楚ROS工作空间的工作原理. 本文做个详细介绍. 1 ROS_PACKAGE_PATH环境变量 ROS在查找包时,使用的是ROS_PACKAGE_PATH环境变量. 此环境变量下的路径是ROS查找包的所有路径,如果一个工作空间的
一、安装Eigen 执行命令: sudo apt-get install libeigen3-dev 虽然安装了Eigen库，但是编译时找不到相应文件： 因为我们默认的安装地址是/usr/include/eigen3/Eigen，我们可以把它映射到/usr/include下执行命令： sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/includ
知识主要来源于对Barfoot教授“机器人学中的状态估计”的分析总结理解以及工程实践，感谢高翔博士及其他译者。 今天写了2篇基础文，决定认真抽时间写一篇干货，是整个系列的第一篇，也是整个团队过去这大半年对整个VSLAM、VIO的全面理解与落地，同时也为后续DIO/VDIO相关的工作做一些记录与整理。 全项工作的起源来自于我们过去6年对整个机器视觉领域的研究和我过去19年对整个EEE相关工作的感
移动端设备的硬件性能限制了神经网络的规模。本文尝试解释一种被称为Depthwise Separable Convolution的卷积运算方式。它将传统卷积分解为Depthwise Convolution与Pointwise Convolution两部分，有效的减小了参数数量。 卷积神经网络在图像处理中的地位已然毋庸置疑。卷积运算具备强大的特征提取能力、相比全连接又消耗更少的参数，应用在图像这样的
前言 因为使用Stable Diffusion进行AI绘图需要GPU，这让其应用得到了限制 本文介绍如何在Kaggle中部署Stable Diffusion，并使用免费的P100 GPU进行推理（每周可免费使用30小时），部署好后可以在任意移动端使用。 本项目在stable-diffusion-webui-kaggle基础上进行改进，原作者Github项目地址 欢迎大家Copy and
ROS机器人操作系统 文章目录 文章目录 ROS机器人操作系统 前言 一、服务模型 二、实现方法 1.创建一个服务器 2.代码编译规则 3.运行服务器 前言 一、服务模型 二、实现方法 1.创建一个服务器 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
相机模型 1.相机模型原理 1. 相机成像 相机成像是一个小孔成像模型，将现实生活中的三维空间物体映射到二维的成像平面上，进而生成二维的图像。 相机模型中的坐标系： 世界坐标系Pw(Xw, Yw, Zw)： 对应真实客观三维世界的坐标系，也称为客观坐标系，表征物体在真实世界中的位置坐标。世界坐标系是随着物体的大小和位置变化的，单位一般是长度单位。 摄像机坐标系PO(x,
ROS机器人操作系统 文章目录 ROS机器人操作系统 前言 一、服务模型 二、实现方法 1.创建功能包 2.创建客户端 3.配置编译规则 4.编译并运行客户端 总结 前言 前面介绍了发布者与订阅者的实现，Client是一种新的通信方式 一、服务模型 二、实现方法 1.创建功能包 $ cd ~/catkin_ws/src $ c
vscode+opencv环境搭建(windows mingw ) 代码仓库gitee 下载opencv源码 下载地址：Releases - OpenCV 我这里选择的是OpenCV – 4.5.5 解压源代码 在上一级创建build目录 编译 打开cmake-gui.exe 填入源码路径和build路径 点击左下角Configure，选择MinGW Mak
数据处理与数据集制备 目录 数据处理与数据集制备 一、图片批量重命名 二、数据增强+高斯加噪 三、数据集制备 一、图片批量重命名 文件夹结构： source animals cat cattle dog horse pig fruits apple banana durian grap
目录 1. 烧录Jetson Nano镜像 2 设置i2c permissions 3 安装pip3和python依赖 4 安装TensorFlow 4.1 安装依赖 4.2 确定需要的TensorFlow版本 4.2.1 查看jetpack 版本 4.2.2 查看jetpack与tensorflow的对应关系 4.3 下载TensorFlow 4.4 安装TensorFlow
记录贴：将inria行人检测数据集转化为YOLO可以训练的txt格式 inria行人检测数据集解压后有train和test文件，将里面的标注信息提取出来 转化代码 # coding=UTF-8 import os import re from PIL import Image sets=['train'] #需要填写变量image_path、annotations_path
SMOTE是用来解决样本种类不均衡，专门用来过采样化的一种方法。第一次接触，踩了一些坑，写这篇记录一下： 问题一：SMOTE包下载及调用 # 包下载 pip install imblearn # 调用 from imblearn.over_sampling import SMOTE # 使用SMOTE进行过采样时正样本和负样本要放在一起，生成比例1：1 smo = SMOTE
前言 本文教程均来自b站【小白也能听懂的人工智能原理】，感兴趣的可自行到b站观看。 本文【原文】章节来自课程的对白，由于缺少图片可能无法理解，故放到了最后，建议直接看代码（代码放到了前面）。 代码实现 任务 在引入b后绘制代价函数界面，看看到底是不是一个碗 在w和b两个方向上分别求导，得到这个曲面某点的梯度进行梯度下降，拟合数据 绘制三维的方差代价函数 dataset.py
继续感谢Barfoot教授与高翔博士及小伙伴们 最近项目组项目攻关的过程中又卡住了，问题成因一层层地扒基本也拿住了，实验也在疯狂地做，一般到了这个阶段我又没啥事干了，于是开始码字 写正经事前开始惯常性吐槽，同事和学弟们说写文章一定要多发图多放式子多放代码和链接。。。 但是作为一个刚满40的老工程师，实在是不擅长这些，如何用最简单的语言和标注把事情说明白，我觉得是一件更加有意义的事情。 今天
摘要 时间序列分析在天气预报、异常检测和动作识别等广泛应用中具有极其重要的意义。本文重点研究时间变量建模，这是广泛分析任务的共同关键问题。以前的方法试图直接从一维时间序列完成此操作，由于错综复杂的时间模式，这极具挑战性。基于对时间序列中多周期的观察，我们将复杂的时间变化拆分为多个周期内（intraperiod）和周期间变化（interperiod-variation）。为了解决一维时间序列在表达
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