<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[Fourier_Legend的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; Fourier_Legend]]></copyright><item><title><![CDATA[Livox Lidar 特征提取方式总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/121105747</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/121105747</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Tue, 16 Nov 2021 18:39:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[传统的 旋转式雷达，激光固定在雷达的旋转部件上， 依靠转子的转动而获得360的旋转视野，由于旋转部件的存在，为了获得更加精准的数据，需要跟多的人工校准和更复杂的设计，也因此推高了其价格。 不过因为很直观的数据方式，所以 edge 特征和 plane 特征也比较直观。
Livox 雷达推出的特有的非重复扫描方式，使得特征提取变得不那么直观，而且LIvox 推出的自由的数据结构方式，加上ROS原有的 Pointcloud2 使得很多开源的SLAM 算法只支持一种数据格式， 导致很多辛辛苦苦采集的数据不能直接使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[深度图和RGB图对齐]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/112031924</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/112031924</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Thu, 31 Dec 2020 17:26:43 +0800</pubDate><description><![CDATA[深度图:
RGB图：

Alignment：

]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python3 下 ROS 的使用 cv_bridge]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/111995223</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/111995223</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 30 Dec 2020 17:46:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python 3 下 ROSmsg 转 cv2
项目中用到的 Tensorflow2.4 的环境， 该环境只支持python3 版本，项目中遇到不少需要和 ROS 交互的地方，所以不断探索 python3 与ROS 的交互， 在此总结， 后期项目会开源。
方法一（RGB）
     def rgb_callback(self, data):  
        img_data = np.zeros((height, width, 3), dtype=np.uint8)
        ii = 0
   ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TOF相机 Realsense L515 与 Ipad pro Lidar Camera 对比]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/109313931</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/109313931</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Tue, 27 Oct 2020 16:55:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近好奇都是TOF 相机 L5151 和 Ipad pro 上带的深度相机模块有啥不一样, 网上很少有相关的中文资料来介绍 原理上的差异, 简单搜索了一下, 在此小小总结.

Apple Lidar Camera
苹果采用的激光是 VCSEL(Vertical-Cavity Surface-Emitty Laser) 技术 又称为垂直共振腔平面, 直观感觉就是将常用的旋转的雷达, 做到了一个平面上, 相当于在平面上射出多个激光, 根据TOF 估计每束激光的深度.
以下是几张拆解图.

从上图可以看出, 苹.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[论文阅读] Day 2 Towards General and Autonomous Learning of Core Skills: A Case Study in Locomotion]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108559412</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108559412</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Sun, 13 Sep 2020 11:53:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[题目:Towards General and Autonomous Learning of Core
Skills: A Case Study in Locomotion
作者: Roland Hafner ; Tim Hertweck 等
单位: Google Deepmind
文章链接: [链接]
视频链接: [Video - Youtube]
摘要
现代强化学习（RL）算法有望直接从原始的传感器输入来解决棘手的电机控制问题。由于RL 可以代表一类通用的方法，即使在对于人类而言困难或昂贵的情况下，它们也]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[论文阅读 Day-1:  GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108517019</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108517019</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Thu, 10 Sep 2020 16:40:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录摘要主要贡献结果及图表总结:
会议: ICCV 2009
作者: Yong Zhao∗,1, Shibiao Xu†,2, Shuhui Bu1, Hongkai Jiang1, and Pengcheng Han1
单位: Northwestern Polytechnical University 西北工业大学
论文链接
Github 链接!
摘要
SLAM技术最近取得了许多成功，并吸引了高科技公司的注意。然而，如何统一现有或新兴算法的接口，有效地进行速度、健壮性和可移植性的基准测试仍然是一个难题]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[论文阅读] DAY 1 Vehicle Detection With Automotive Radar Using Deep Learning on Range-Azimuth-Doppler]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108509547</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/108509547</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Thu, 10 Sep 2020 15:41:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Vehicle Detection With Automotive Radar Using Deep Learning on Range-Azimuth-Doppler Tensors
作者: Qualcomm AI Research∗ Qualcomm Technologies, Inc.†
原文:  原文地址链接
Abstract
二十多年来，雷达一直是汽车高级驾驶员辅助系统的关键推动者。作为一种廉价、全天候和远程的同时提供速度测量的传感器，雷达被认为是未来自主驾驶不可或缺的。传统的雷达信号处理技术往往]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PID 控制器代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/107758398</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/107758398</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Mon, 03 Aug 2020 10:52:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[PID 控制器代码实现PID 控制器代码实现效果展示实现代码
PID 控制器代码实现
PID：比列(Proportion)，积分(Integral)，微分(Differential)
偏差 e：某时刻的系统的输出值(output)和目标值(target)之差
Kp: 比列系数
Ki: 积分系数
Kd: 微分系数
Ti: 积分时间
Td: 微分时间
比例系数Kp:
增大比例系数使系统反应灵敏，调节速度加快，并且可以减小稳态误差。但是比例系数过大会使超调量增大，振荡次数增加，调节时间加长，动态性能变坏，比例系数]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[总结] 该如何设计神经网络 [1] - 模块方法功能汇总]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106369608</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106369608</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 27 May 2020 04:52:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[查询列表经典的网络结构卷积层（Convolution）：提取特征池化层 （Pooling）: 减少参数全连接层：实现分类Dropout 的机制：预防过拟合正则化（Regularization） ： 防止过拟合白化（Whitening）： 加速收敛Batch Normalization：加速收敛数据增强： 模型范化常用的概念BatchInternal Covariate Shift（ICS）学习模型的评价

近来看看神经网络，有很多经典的神经网络结构，包括2D 的神经网络和3D点云的，但是不理解该如何设计自己]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[讨论] 深度学习Region Proposal方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106325063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106325063</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Mon, 25 May 2020 05:25:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[Region Proposal 方法看的比较头大，现在在此总结一下，欢迎大家批评指正

RCNN
出自论文 ： Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation  链接

侯选框的选择


选取了Selective Search的方式对每张图提取了约2000个大小不一候选区域，为了使不同尺寸的候选区域可以喂给固定输入尺寸的网络提取特征，对这些候选区域都缩放到227，为避免缩放操作对识别检测精度的.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[讨论] ROS1 为何不是可靠的系统]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106319000</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/106319000</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Mon, 25 May 2020 04:09:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[笔者之前参与过基于 ROS1 的机器人开发， 但是如大多数创业公司一样， 这些系统也都仅仅限于demo 阶段。失败的原因一方面是市场的因素， 一方面也是当前的机器人系统并不成熟， 开发者必须在及其有限的资源下 板载 CPU，内存等资源开发一个感知决策系统，但在当前 ROS1 的状况下总是无法做到稳定，接下来是我的讨论，欢迎大家评论中留言。

自动驾驶系统中的数据量越来越大
自动驾驶中用到的传感器很多，每种都有自己的劣势，但也都存在自己的盲区。

3D 激光雷达， 只能对三维空间进行稀疏的采样， 线束越多采.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[LEGO LOAM 学习理解总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104360894</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104360894</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 19 Feb 2020 00:49:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考资料

LOAM等内容的博客 需要好好研读
LeGO-LOAM 源码阅读笔记(imageProjecion.cpp)
LeGO-LOAM 源码阅读笔记(featureAssociation.cpp)
LeGO-LOAM 源码阅读笔记（mapOptmization.cpp）


代码理解（ongoing）

image Projection  的原因之一是， 必须找到所有激光点对应的位置。需要将...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Eigen C++非线性最小二乘法代码实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104350357</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104350357</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 19 Feb 2020 00:00:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[最近在研究中需要使用LM等优化算法，对特定的东西进行优化。理论懂了一些些，论文也看了不少， 但是实际上手了两天却发现，自己根本写不出来，很多东西一知半解，现在还是要静下心，急不得啊

参考资料

非线性优化（一）：优化方法
非线性优化（二）：徒手实现LM算法
卡尔曼滤波家族
卡尔曼滤波：从入门到精通

#include &lt;iostream&gt;
#include &lt;eigen3/Ei...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ROS nodelet - 零拷贝的通信方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104281114</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104281114</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2020 17:08:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[Nodelet

ROS 中 Publisher/Subscriber 通信机制方便灵活，但是每次接收的数据都会拷贝一份，对于数据量较大的 msg 如lidar，效率十分低下。
Nodelet 提供了一种方式， 能让多个运行的算法节点之间不用这种低效的拷贝，达到共享数据的方式.

Nodelet 设计目的

use the existing C++ ROS interfaces. 使用当前ros ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[ROS 下动态参数 .cfg 的配置与实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104279956</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/104279956</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Wed, 12 Feb 2020 16:15:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[功能简介
动态配置文件 (dynamic_reconfigure) 提供了一种将 ros 节点内的参数暴露出来的方式。该接口可以让用户在节点运行时通过客户端动态的调整参数，实时的观察特定参数参数对节点内算法的影响。
常用命令
rqt_reconfigure
rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure

命令行工具
$ rosrun dynamic_reconfig...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[路径规划算法(0) -路径规划与 Dubins, Reeds-Shepp曲线的python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98892443</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98892443</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Fri, 09 Aug 2019 10:22:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考资料:  http://planning.cs.uiuc.edu/node821.html
一般常见的路径规划算法, 如 Dijkstra,  A*, BFS算法, 重点关注可达性, 搜索速度和效率上等问题, 这些轨迹或以栅格或以图的形式给出路径, 事实上还没有考虑到,实际机器人的运动特征, 这里就要介绍到两种路径规划中常用到的曲线, Dubins曲线和 Reeds-Shepp 曲线, 最大的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[路径规划算法(1) - Dijsktra路径算法 python实现及解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98873817</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98873817</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2019 17:08:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[迪克斯特拉(Dijkstras)算法，适用于加权图(weighted graph)，找出的是总权重最小的路径。


Dijsktra算法包含四个步骤：

找出当前离起点最近的节点；
对于该节点的邻居，检查是否有前往它们的更短路径，如果有，就更新其开销，并更新邻居的父节点；
重复这个过程，直到对所有节点都这样做了；
计算最终路径(路线和开销)。



code
#!/bin/python
# -...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[路径规划算法(2) - A*寻路算法 python实现及解析]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98869837</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98869837</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Thu, 08 Aug 2019 14:31:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[代码
#coding=utf-8
import math

# 启发距离, 当前点和目标点的启发距离; -- 就是简单的曼哈顿距离
def heuristic_distace(Neighbour_node,target_node):
    H = abs(Neighbour_node[0] - target_node[0]) + abs(Neighbour_node[1] - target_no...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GAZEBO仿真学习笔记(2)多Turtlebot gazebo 仿真]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98598552</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98598552</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 11:27:47 +0800</pubDate><description><![CDATA[多 turtlebot 仿真
这里实现了三个turtlebot 在gazebo下的仿真
&lt;launch&gt;
  &lt;arg name="gui"        default="true"/&gt;
  &lt;arg name="world_file" default="$(env TURTLEBOT_GAZEBO_WORLD_FILE)"/&gt;

  &lt;arg name...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GAZEBO仿真学习笔记(1) urdf 编写 及rviz 可视化]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98496266</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/Fourier_Legend/article/details/98496266</guid><author>Fourier_Legend</author><pubDate>Tue, 06 Aug 2019 11:17:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[舵轮机器人 urdf 及rviz 可视化

编写一个urdf 文件

&lt;robot name="test_robot"&gt;
  &lt;link name="base_link"&gt;
    &lt;visual&gt;
       &lt;geometry&gt;
         &lt;box size="0.2 .3 .1"/&gt;
       &lt;/geometr...]]></description><category></category></item></channel></rss>