前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 3D Harris 角点检测 角点概念
机器人路径规划之分段三次 Hermite 插值(PCHIP)(上) 在机器人的路径规划中针对离散采样点做插值计算生成平滑的曲线轨迹也是挺重要的一部分,本文主要引出一下目前使用较多也是个人觉得挺好用的一个插值方法——分段三次 Hermite 插值(PCHIP),并附上Python和Matlab的代码实现。 1. 插值 假设我们希望对离散的数据点 (x1, y1), …, (xn, yn) 来近
写在前面 我终于把神经网络的梯度下降公式推导完毕了!先看看为了伟大工程牺牲的草稿纸吧~ 接下来我就分享出我推导的公式以及我总结出来的规律。 梯度下降 神经网络如图所示: 前馈神经网络调整参数的过程可以看成是将误差通过神经网络的连线逐层往回传递从而调整不同层神经元之间的连接系数和神经元的阈值。那么误差是如何回传的呢?那就是通过求微分来实现了,求上层神经元输出对下层神经元输出的微分,再给一定的学习
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。作者分别从Ceres和Eigen两个函数进行了深入的解析,这一篇文章主要对G2O函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1.
论文 MUTUAL MEAN-TEACHING: PSEUDO LABEL REFINERY FOR UNSUPERVISED DOMAIN ADAPTATION ON PERSON RE-IDENTIFICATION 解决的问题 通俗说: reid任务在实际的使用中,即使是用大规模的数据集训练好的模型,如果直接部署于一个新的监控系统,由于领域差异会导致效果明显的下降。 无监督领域,行人重识别
Ubuntu18.04+Ros Melodic安装及环境配置+Ros安装常见问题解决方法(亲测安装成功) 近期跟着古月居老师正在学习《Ros入门21讲》以及Ros的基本应用等相关内容,作为步入Ros领域的第一步,Ros系统的安装步骤特别是安装时遇到的各类问题也曾经令许多入门者头大,本篇文章是本人亲自尝试,利用最简单的步骤安装Ubuntu18.04+Ros Melodic,希望对各位有所帮助 安装步
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 SIFT关键点检测 SIFT(Scal
ROS核心概念 节点(Node) --执行单元 *执行具体任务的进程,独立运行的可执行文件;*不同节点可使用不同的编程语言,可分布运行在不同的主机;*节点在系统中的名称必须是唯一的. 节点管理器(ROS Master) --控制中心 *为节点提供命名和注册服务; *跟踪和记录话题/服务通信,辅助节点互相查找,建立连接;*提供参数服务器,节点使用此服务器存储和检索时的参数. 话题(Topic) --
ROS入门:保存和回放数据(bag文件的使用) 简介: 1.记录数据(生成bag文件)2.检查并播放bag文件3.记录数据集的子集:4.常用命令汇总(更新中) 简介: .bag文件可以保存ros系统运行过程中产生的话题和服务数据,并可以播放出来以供其他系统使用,有种仿真器的感觉,在使用 别人数据集的过程中十分有用。本文讲解了如何将正在运行的ROS系统中的数据记录到一个.bag文件中,然后回放这些数
写在前面 今天正式进入前馈神经网络的公式推导环节,综合数据处理难度和公式推导难度以及神经网络的易理解性,我将之前放出的神经网络做了一些调整,之后给出。那么这篇文章主要进行神经网络的变量讲解,以及公式分析。 神经网络图 神经网络图如下所示: 相比于之前的神经网络,我将其修正为了只有一个输入神经元,我将28X28的图像矩阵转换成了784个数据的一维向量,因此我构思的神经网络就是将该一维向量输入神经网
强化学习答案(第二版) 第二章 2.1 Q:在\epsilon贪心动作选择中,在有两个动作及\epsilon=0.5的情况下,贪心动作被选择的概率是多少? A:0.5的概率选择开发(exploitation),选择贪心动作,0.5的概率选择试探(exploration),试探时有0.5的概率选择贪心动作,所有是0.5+0.5*0.5=0.75 2.2 Q:赌博机的例子 考虑一个k=4的多臂赌博机
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。所以作者已从Ceres作为开端,这一篇文章主要对Eigen函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1. Eigen示例 相较
SMACH BehaviorTree 一、简述 BehaviorTree_cpp_v3版本之间api存在改动,需注意版本问题 BehaviorTree.CPP has many interesting features, when compared to other implementations: It makes asynchronous Actions, i.e. non-blocking,
【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。没有看过前期学习笔记的读者,可以在文末找到往期文章地址。 V-REP自学笔记是一个系列教程,发布在专栏:AI与机器人。
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 NARF 关键点 NARF(Norma
Linux系统基础操作 cd命令语法:cd<目录路径>功能:改变工作目录.若没有指定’目录路径’,则回到用户的主目录。 pwd命令语法:pwd功能:此命令显示当前工作目录的绝对路径。 mkdir命令语法:mkdir[选项]<目录名称>功能:创建一个目录。 ls命令语法:ls[选项]<目录名称>功能:列出目录的内容。 touch命令语法:touch[选项]<
1. 引言 经过前面一系列的铺垫相信各位已经对动力学推导的拉格朗日法及牛顿欧拉法有了初步的认识,从这篇文章开始终于可以正式介绍一下机器人的动力学方程推导了。本篇详细介绍串联机构牛顿欧拉方程推导背后的原理。 2. 几个关键问题 不知道你是否思考过我们说一个知识很难究竟是难在了哪里,这里我的观点是抽象性的提高和直觉性的丧失。我们说一个问题很难实际上无外乎这两个方面。因此教程或者博客的目的在于降
系列文章 【智能车Code review】—曲率计算、最小二乘法拟合 【智能车Code review】——坡道图像与控制处理 智能车复工日记【1】——菜单索引回顾 智能车复工日记【2】——普通PID、变结构PID、微分先行PID、模糊PID、专家PID 智能车复工日记【3】:图像处理——基本扫线和基本特征提取和十字补线 智能车复工日记【4】:关于图像的上下位机的调整问题总结
文章目录 Step1:添加头文件 Step2:添加成员变量 Step3:修改`Load`函数 Step4:修改CmakeLists.txt文件 Step5:编译 Step6:使用ROS测试是否可控 Step1:添加头文件 #include <thread> #include "ros/ros.h" #include "ros/callback_queue.h" #include
机器人平台搭建(一)——机器人的组成 目录 总述1、执行机构2、驱动系统3、传感系统4、控制系统 总述 机器人是一个机电一体化的设备,从控制的角度来看,机器人系统可以分成四大部分。即执行机构、驱动系统、传感系统和控制系统。 1、执行机构 执行机构是直接面向工作对象的机械装置,相当于人体的手和脚。根据不同的工作对象,适用的执行机构也各不相同。例如:常用的室内移动机器人一般采用直流电机作为移动的执行机
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