0. 简介 对于ORB-SLAM3而言。如何将代码融入Wheel和GPS是一个挺有意思的事情。通过GPS和Wheel可以非常有效的约束视觉里程计结果。Wheel这块主要就是将速度等信息融合到前端中,类似IMU和视觉帧间的关系。而GPS由于频率不是很高,所以基本是用于全局修正的作用。这部分我们经常使用松耦合的形式,当然也有工作去做了紧耦合相关的工作。 1. Wheel特征添加 这一部分主要的其实就是
两周前有同学在qq群中讨论PLL的参数设计,之前没自己动手计算过,一直用的将PLL传递函数,忽略零点项,当做标准的二阶系统近似处理,类似ζ=0.707,wn=wc的近似吧。我搜过一些文章也都是这样写的,其实它的频率响应表现还是不太一样的。电机控制qq群:528884293 传递函数和频率响应: PLL框图: G ( s ) = K p s + K i s 2 G(s)=\frac{K
机器人阻抗控制通俗理解与仿真实践 机器人阻抗控制是一种控制方法,其核心思想是让机器人在与环境交互时能够像具有某种“阻抗”特性的物体一样作出反应。这种阻抗特性是通过模拟物体的力学行为,如质量、阻尼和弹簧等属性来实现的。 通俗地说,阻抗控制就像是给机器人装上了“弹簧和阻尼器”。当机器人与环境(如地面或其他物体)接触时,这些“弹簧和阻尼器”会帮助机器人更柔顺地适应外界的变化。例如,如果机器
掌握C语言之后,接着就是去 驱动一些常用模块 逐飞已经出了简单的视频,你需要看懂他在干什么。 基本上所有模块的使用过程都是 先初始化,然后调用相关函数,循环执行。 【逐飞科技】STC8G2K 核心板与智能车常用模块搭配使用视频教程_哔哩哔哩_bilibili 看完视频,就可以打开逐飞的库,里面有一些例程,首先把红色的这些例程要看懂,尝试执行一遍,然后自己写代码,执行出逐飞视频
匈牙利算法学习笔记 1. 前言 1.1 二分图 1.2 二分图匹配 2. 匈牙利算法(Hungarian Algorithm) 2.1 基础概念 2.2 实现步骤 参考链接:1. 14-4:匈牙利算法 Hungarian Algorithm 1. 前言 1.1 二分图 二分图通常针对无向图问题。假设G=(V,E)是一个无向图,
在现代工业、环境监控和城市安防应用中,多机器人系统(MRS)的应用日益广泛。相较于单一机器人系统,多机器人系统在执行复杂任务时不仅效率更高,而且对单一故障的鲁棒性更强。本文介绍了Tello无人机编队控制方法,设计了五架无人机的编队任务,并在物理中进行了实现。 通讯接口 可使用官方的Tello SDK通过电脑或手机无线2.4 GHz 802.11n WiFi连接控制无人机。无人机控制指令主要是通过U
0. CMake应用示例 之前我们也整理过cmake 引入第三方库(头文件目录、库目录、库文件)。但是这里面整理的内容其实是不全的。所以我们需要进一步将CMake的使用整理好。以供后面的学习的工程师来检索查询。 cmake-template ├── CMakeLists.txt └── build └── include └── src └── main.cpp 1. CMakeLis
0. 简介 多视角聚合技术有望克服多目标检测和跟踪中的遮挡和漏检问题。最近的多视角检测和三维物体检测方法通过将所有视角投影到地面平面上,并在鸟瞰图中进行检测,取得了巨大的性能提升。《EarlyBird: Early-Fusion for Multi-View Tracking in the Bird’s Eye View》研究了在鸟瞰图中进行跟踪是否也能在多目标多摄像头跟踪中带来下一次性能突破。目
参考视频:莫烦python https://mofanpy.com/tutorials/python-basic/threading/why/ 1.多线程简单介绍 # -*- coding: utf-8 -*- import threading def main(): print(threading.active_count()) #运行的线程个数 print(t
LeViT是FAIR团队发表在ICCV2021上的成果,是轻量级ViT模型中的标杆,文章对ViT中多个部件进行的改进,如加速策略等,对很多工程化铺设ViT系列模型都是很有借鉴意义的。按说,近期出现的优质模型非常多,各种冲击SOTA的,详情可戳我整理的小综述《盘点2021-2022年出现的CV神经网络模型》。但我为何会单独对LeViT拿出来进行详细剖析呢?原因很简单:LeViT非常工程实用,是一款足
1 python实现旋转矩阵转换为四元数 例如:下面把3x3的旋转矩阵转换为四元数 from pyquaternion import Quaternion rotate_matrix = [[-0.0174524064372832, -0.999847695156391, 0.0], [0.308969929589947, -0.005393090
前言 通过指针,可以简化一些 C 编程任务的执行,还有一些任务,如动态内存分配,没有指针是无法执行的。所以,想要成为一名优秀的 C 程序员,学习指针是很有必要的。 一、先看代码 #include <stdio.h> int main () { int var_runoob = 10; int *p; // 定义指针变量
引言 有没有遇到过这样的情况:当你手持手机或相机准备拍摄视频时,心中已经构想了完美的画面,但却因为实际的限制无法捕捉到理想中的角度?这种情况可能会让人感到挫折。例如,如果想要从地面一只蚂蚁的视角拍摄,镜头需要与蚂蚁处于同一水平线上,这在操作上不仅困难,而且往往难以实现。 尽管目前市场上有许多稳定设备如平衡环架(gimbal)来辅助拍摄,以求达到稳定和多角度的拍摄效果,但在此篇文章中,我将探索一种独
*本课程不提供PPT, 课程资料请到微信公众号“古月居”后台回复“规划感知资料”获取 该课程已开通专门交流答疑区,点击这里,发帖提问交流 课程目的 自动驾驶车辆的障碍物检测是指车辆通过激光雷达、摄像头、超声波传感器等感知设备,对周围环境中的障碍物进行实时监测和检测,以确保安全驾驶。障碍物可能包括其他车辆、行人、交通标志、路障等。 障碍物检测的关键在于利用传感器获取的数据,并通过算法对这
0. 简介 同时定位与地图构建(SLAM)技术广泛应用于地面机器人、无人机和自动驾驶汽车。本文介绍了一种高效、稳健和准确的激光雷达SLAM系统LTA-OM。该系统采用FAST-LIO2和稳定三角形描述符作为激光雷达-惯性测量单元(IMU)里程计和环路检测方法。LTA-OM实现了功能完备,包括环路检测和修正、误报环路闭合拒绝、长期关联地图和多会话定位与地图构建。本文的一个创新之处是实时长期关联(LT
0. 简介 束调整(Bundle Adjustment,BA)是指同时确定传感器姿态和场景几何的问题,这是机器人视觉中的一个基本问题。本文提出了一种高效且一致的激光雷达束调整方法。该方法利用边缘和平面特征来表示场景几何,并直接最小化每个原始点到相应几何特征的自然欧氏距离。这种表述的一个好处是几何特征可以通过解析方法求解,从而大大降低了数值优化的维度。为了更高效地表示和求解所得到的优化问题,《Eff
S型压力传感器是一种常用的压力测量设备,具有高精度和稳定性。它通常由弹性材料制成,并具有S形曲线特征,因此得名。 一、S型压力传感器的精度 是评估其测量结果的准确性的重要指标。精度通常通过测量误差来衡量,即实际测量值与理论值之间的差异。对于S型压力传感器,其精度可以通过以下因素来影响: 1.材料的选择:弹性材料应具有良好的回弹性和变形能力。选用合适的材料可以提高传感器的精度,并减少误
一.使用上位机控制 TOF版本设备点击TOF ON即可开启TOF,开启后按键会变成TOF OFF,点击TOF OFF即可关闭TOF 补光灯版本设备点击LED ON即可开启LED ,开启后按键会变成LED OFF,点击LED OFF即可关闭LED 设置页面的viobot栏,补光灯前面的勾打上,就默认设备上电会开启补光灯,TOF前面的勾打上,就默认设备上电会开启TOF。 二.ROS控制
之前在跟同事罗帅讨论驱动器的热损耗,学习了一下,找的一篇TI的文章对半桥的功耗计算。 文章:Application ReportCalculating Power Dissipation for a H-Bridge or Half Bridge Driver 摘要: 在为电机应用或具有电感特性的负载选择集成 H 桥或半桥驱动器时,必须考虑由于负载电流和输出的 PWM 开关以进行电流调节
ROS2常用命令工具 包管理工具ros2 pkg ros2 pkg create ros2 pkg create --build-type ament_python pkg_name rclpy std_msgs sensor_msgs –build-type : C++或者C ament_cmake ,Python ament_python pkg_name :创建功能包的名字
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