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RSS订阅原创 Livox雷达启动
为以太网接口分配ip地址：sudo ip addr add 192.168.1.50/24 dev enp4s0。驱动已经将 Livox-SDK 包含在其中，或者通过 ROS 2 的依赖管理解决了 SDK 的需求。确保Livox的点云话题/livox/lidar 正在发布。Livox雷达默认的IP地址为192.168.1.151。找到雷达的接口，例如enp4s0： ip addr。启动RViz，并加载Livox提供的预配置文件。(2)启动Livox ROS2 驱动。(2)配置电脑的以太网接口。
2025-04-05 20:22:40
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原创 4.1学习日记
使用ros2 topic echo 查看消息结构。话题重映射（remap）来更改话题名。3.可以查看检测话题是否有输出。2.用yolov5来检测。话题名字，参数，全搞定。1.节点发布图像数据。
2025-04-03 18:46:18
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原创 win11+Ubuntu22.04 远程控制 anydesk
试过一些远程控制软件之后，针对windows和linux远程的需求，anydesk可以很好解决，且免费、延时性低。
2025-03-28 14:57:54
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原创 C++八股 学习笔记
对于局部常量，存放在栈区；对于全局常量，编译期⼀般不分配内存，放在符号表中以提⾼访问效率；字⾯值常量，⽐如字符串，放在常量区。
2025-03-07 12:17:06
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原创 多传感器融合：激光雷达+摄像头（二）
激光雷达作为一种可以直接并且精确获取3D信息的传感器，它与视觉的融合在多传感器感知系统中是非常重要的一环。后融合（决策层融合）和前融合（特征层融合）。当然有的时候也会是二者的结合。后融合主要是基于一些传统的方法，比如多目标跟踪，卡尔曼滤波状态估计等，另外也有一些基于机器学习模型的方法。后融合方法基本上不会区分具体融合的是什么传感器，因为融合的输入是各个传感器的感知结果。不管是什么传感器，感知结果的形式都是类似的（最常见的就是目标框，而融合的核心则在于如何关联来自不同传感器的感知结果。
2025-03-06 17:07:44
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原创 多传感器融合：激光雷达+摄像头（一）学习笔记
自动驾驶感知技术所采用的传感器主要包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达，如何高效的融合多种传感器数据，成为了感知算法研究的热点之一。本篇文章介绍如何在感知任务中融合激光雷达和摄像头，重点是目前主流的基于深度学习的融合算法。摄像头产生的数据是2D图像，对于物体的形状和类别的感知精度较高。深度学习技术的成功起源于计算机视觉任务，很多成功的算法也是基于对图像数据的处理，因此目前基于图像的感知技术已经相对成熟。图像数据的缺点在于受外界光照条件的影响较大，很难适用于所有的天气条件。
2025-03-06 16:38:34
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原创 自动驾驶中的环境感知 学习笔记
自动驾驶系统包含感知，决策和控制这三个主要模块。进一步来说，感知系统又包含了环境感知和车辆定位两个任务。环境感知利用各种传感器（摄像头、激光雷达、毫米波雷达等）检测各种移动和静止的障碍物（车辆、行人、建筑物等），以及收集道路上的各种信息。车辆定位则根据环境感知得到的信息来确定车辆在环境中所处位置，这里需要高精度地图，以及惯性导航（IMU）和全球定位系统（GPS）的辅助。对于环境感知系统，主要会用到摄像头、激光雷达和毫米波雷达这三种主要的传感器以及他们的融合。摄像头。
2025-03-05 20:55:06
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原创 SuperGlue实现图像和点云匹配 Livox_Camera_Lidar_Calibration 与 Direct_Visual_Lidar_Calibration 的区别
SuperGlue是一个基于深度学习的特征匹配网络，用于在两幅图像之间找到对应的关键点，并计算它们之间的匹配关系。与传统的基于局部特征（如SIFT、ORB等）匹配方法不同，SuperGlue通过学习图像特征的匹配关系，能够在复杂的情况下（如旋转、尺度变化、光照变化、遮挡等）表现出更好的鲁棒性和准确性。
2025-02-21 10:20:16
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原创 Ubuntu22.04 ros2_humble 单目相机标定 及 ros2如何使用usb_cam
利用ros的image_pipeline软件包实现对相机的标定。进入工作目录下载image_pipeline 【报错】： 通常是由于网络连接问题，尤其是从 GitHub 克隆大型仓库时，可能会遇到网络不稳定或连接中断的情况。【解决】： 默认情况下，Git 对 HTTP 请求的缓冲区大小有限制，你可以尝试增加缓冲区大小来解决此问题 这会将缓冲区大小增加到 500MB，可能有助于解决因缓冲区不足导致的问题。然后再次尝试克隆仓库：编译软件包，添加环境变量 ：2.相机标定启动相机节
2025-02-17 21:09:24
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原创 Livox Avia的一些参数
扫描方式：平面激光扫描激光束数量：48条激光束（垂直扫描）视场角：水平视场角（FoV）：360°（全景扫描）垂直视场角（FoV）：16°扫描频率：20Hz 即每秒钟进行20次扫描，每秒钟能获取20帧点云数据。
2025-02-16 19:07:37
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原创 [ROS2雷达相机联合标定]direct_visual_lidar_calibration
这个标定包是不依赖任何物理标定板或者标定目标，来进行激光雷达和相机的联合标定，通常，LiDAR和相机的标定需要使用一些已知尺寸、固定形状的标定板（例如棋盘格、圆形标定板等），这些物体在标定过程中作为“目标”，通过图像或激光点云中的特征点来进行坐标系的对齐和转换。但"无目标"方法并不依赖这些标定板或物理目标，而是通过其他方式（如自然场景中的几何关系、已知的运动模式、结构光等）来实现标定。基础环境：Ubuntu22.04 ros2硬件设备：非重复扫描固态激光雷达livox_avia + usb相机。
2025-02-15 18:30:25
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原创 《代码随想录》学习笔记
再说左闭右开，首先边界条件变为while(left < right)，因为left==right没有意义，其次要注意right的初值，因为是右开，所以考虑到数组只有一个元素的情况下，初值设为nums.size()即可。最后注意当nums[mid] > target 时，right = mid，因为开区间导致下一个查询区间不回去寻找nums[mid]思路：区间的定义有两种，左闭右闭或者左闭右开。先说左闭右闭，此时判断条件一定是while(left
2025-01-08 15:01:45
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空空如也
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