写在前面 今天重新实现了神经网络,主要是梯度下降公式的更新和神经网络正向传输的公式更新,并且查看,分析了损失函数的图像。 昨天的问题 1:输出层的10个神经元经过训练之后都有相应的正常的输出变化,也即标签对应的神经元输出值应该是最大的,且逼近于1; 2:对单张图片训练了100次之后的损失函数如图所示: 可能是因为学习率过低 + 训练次数不够(训练真的是太慢了,训练一个epoch需要花24s左右
Qt工具箱 Rviz Rviz是一款三维可视化工具,可以很好的兼容基于ROS软件框架的机器人平台.*在rviz中,可以使用可扩展标记语言XML对机器人,周围事物等任何实物进行尺寸,质量,位置,材质,关节等属性的描述,并且在界面中呈现出来.*同时,rviz还可以通过图形化的方式,实时显示机器人传感器的信息,机器人的运动状态,周围环境的变化等信息.*总而言之,rviz通过机器人模型参数,机器人发布
该初始化函数下有以下语句: 一、ftm_pwm_init(); --- 电机初始化: 直接调用山外的库函数,该函数内部并无修改。 ftm_pwm_init(MOTOR_FTM, MOTOR1_PWM,MOTOR_HZ,0); //初始化 电机 PWM ftm_pwm_init(MOTOR_FTM, MOTOR7_PWM,MOTOR_HZ,0); //初始化
IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量单元:加速度计,陀螺仪构成,输出加速度和角速度,并可以解算出姿态,结合加速度和角速度计可以获得较为准确的Roll和Pitch(旋转轴与重力方向垂直),yaw(旋转轴与重力方向平行)主要通过角速度积分获得,会有偏移误差无法长时间使用。 AHRS(Attitude and Heading Reference System)航姿参考系
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/KohmEMf-gW5N6X5C_pWI8Q 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
时间匆匆,今天(8月8日)的ROS暑期学校讲座已经圆满结束了,非常感谢各位老师的精彩讲解和同学们的热情参与! 直播内容会在直播结束后生成回放,想看回放的同学登录古月学院进入当天的直播间即可观看。 中奖的幸运儿可以在古月学院-【我的】-【我的奖品】里查看并领取奖品了~(如下图所示) 1)抽中优惠券的朋友领取之后即可在古月学院使用。 2)抽中实物奖品(EAI激光雷达、ROS2
时间匆匆,第一天的ROS暑期学校讲座已经圆满结束了,非常感谢各位老师的精彩讲解和同学们的热情参与! 8月7日的直播内容会在直播结束后生成回放,想看回放的同学登录古月学院进入8月7日的直播间即可观看。 中奖的幸运儿可以在古月学院-【我的】-【我的奖品】里查看并领取奖品了~(如下图所示): 抽中优惠券的朋友领取之后即可在古月学院使用。 抽中实物奖品(HandsFree Mini ROS套
teb详解系列前言 局部路径规划器teb_local_planner详解之初识teb中,我们初步认识了teb算法,知道如何在move_base中实现运行。 本部分我们详细探讨,TEB避障的实现,以及与避障相关的各个参数对算法性能表现的影响。 一、 避障 1. 避障约束避障是整个轨迹优化的一部分。优化的目的是寻找代价最小的轨迹解决方案。 teb算法将避障硬约束转换为软约束。举个例子如图所示: 上图
浅谈Ros中使用launch启动文件的方法(一):launch文件语法介绍 首先附上古月居老师的教程地址:古月居古月居老师《Ros入门21讲》的全部代码在资源链接中分享给大家共同学习 主要内容浅谈Ros中使用launch启动文件的方法(一):launch文件语法介绍1.学习目标2.launch文件初览3.launch文件基本语法4.参数设置语法5.remap重映射 1.学习目标在使用Ros过程中,
PID控制器是经典控制理论中最本质的线性控制算法,在各行各业中应用非常广泛。 1.PID控制原理 这里说明一下微分环节的作用:①优点:反映偏差信号的变化速率,并能在偏差信号变得太大之前,在系统中引入一个有效的早期修正信号,从而加快系统的动作速度,减少了调节时间;本身是个超前环节,提高了滞后系统的相位裕度。②缺点:对噪声特别敏感,噪声一般可分解为高频正弦信号,经过微分运算后,其增益增大了ω倍,而
编译过程中出现如下错误:/home/jack/dhrobot_ws/src/dhrobot_demo/src/up_down_demo.cpp:62:84: error: no matching function for call to ‘ros::NodeHandle::subscribe(constchar [15], int, bool (&)(const Bool&))’r
由于疫情影响,今年的中国机器人操作系统(ROS)暑期学校将全程在线上进行,古月居将通过古月学院和哔哩哔哩(id:古月居GYH)全程为大家进行线上直播。 点击链接看直播吧! 明天(8月7日)就是暑期学校正式开始的第一天了!嘉宾阵容强大,不要错过哦!以下是具体日程安排: 未来几天具体的讲座日程表(8.8-8.13)如下:(部分安排可能会有微调,请以实际直播为准) 第2天(8月8日):ROS在
写在前面 今天我把这个程序跑了一遍,发现实在是找不出问题了,于是我就开始反思程序逻辑上的问题,之前我的神经网络只有2个神经元输入可能太少了,导致神经网络训练的效果本身就不理想,还有我今天有复查了一下公式,又发现了一个错误,等下放出来。 神经网络模型 我将神经网络改成了输入神经元是784个,也就是说图像上的每一个像素点都最为神经网络的输入,而且我把神经网络的2个隐层里的神经元都设置为了16个,图示如
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ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(三)发布点云数据ROS1结合自动驾驶数据集Kitti开发教程(四)画出
实时三维重建介绍 实时三维重建与SLAM技术有很大的关联性,不同之处在于三维重建更加关注建图的完整性和精度,适用场景一般很小,而SLAM技术更加关注定位精度,可用于室外大场景环境。除此之外二者计算位姿的方法也不相同,SLAM一般采用特征点法和直接法,三维重建以点云ICP算法为基础(此处的ICP算法没有特征点的匹配),有时会融合光度、语义等信息。 最为经典开源的实时三维重建系统是KinectF
Valgrind查找内存泄露利器 Valgrind是一个GPL的软件,用于Linux(For x86, amd64 and ppc32)程序的内存调试和代码剖析。你可以在它的环境中运行你的程序来监视内存的使用情况,比如C 语言中的malloc和free或者 C++中的new和 delete。使用Valgrind的工具包,你可以自动的检测许多内存管理和线程的bug,避免花费太多的时间在bug寻找上,
首先感谢古月居转载我的文章,但是本文有很多乱码和不清晰的地方影响阅读体验,如果对本文感兴趣,欢迎大家去看我的知乎原帖,同时欢迎留言讨论! 接上一帖,现在考虑刚体的线速度和角速度,这里我们依旧定义定系为 ,动系为 ,那么动系相对于定系的变换矩阵就定义为: 因为这里只有两个坐标系,我们就采用默认的定义(这里第三章第一帖描述过了,可以看一下)省略矩阵下标,表达为T,注意坐标系多了千万别这么搞,坐
创建功能包 cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg learning_tf roscpp rospy tf turtlesim 如何实现一个tf广播站*定义TF广播站(TransformBroadcaster)*创建坐标变换值;*发布坐标变换(sendTranform) /** * 该例程产生tf数据,并计算、发布turtle2的速度指令 */ #incl
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/hCAzGJDSZFsFHoC5hTVsjA 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
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