ICRA中的LiDAR里程计和建图:基于Poisson表面重建的编程实现

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本文探讨了在机器人领域如何利用Poisson表面重建算法,从LiDAR点云数据进行环境建图和里程计。通过将点云数据转换为体素网格并解决Poisson方程,实现光滑三维表面的重建。文中提供了Python代码示例,展示了如何读取点云数据、构建KD树、进行表面重建并调整最近邻点数量以控制重建细节。

ICRA中的LiDAR里程计和建图:基于Poisson表面重建的编程实现

概述:
在机器人感知和导航领域中,利用激光雷达(LiDAR)进行环境建图和里程计估计是常见的任务之一。其中,Poisson表面重建是一种常用的方法,用于从稀疏的点云数据重建出光滑的三维表面。本文将介绍如何使用Poisson表面重建算法实现LiDAR里程计和建图功能,并提供相应的源代码。

Poisson表面重建算法:
Poisson表面重建算法基于体积重建的思想,通过将点云数据转化为体素网格,并通过求解Poisson方程来重建出光滑的表面。以下是实现Poisson表面重建的Python代码示例:

import numpy as np
from pyntcloud import PyntCloud
from sklearn.neighbors import KDTree
from scipy.sparse 
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估展开研究,重点介绍了利用Matlab代码实现该方法的技术路径。文中详细阐述了序贯蒙特卡洛模拟的基本原理及其在配电网可靠性分析中的应用,包括系统状态抽样、时序模拟、故障判断与修复过程等核心环节。通过构典型配电网模型,结合元件故障率、修复时间等参数进行大量仿真,获取系统可靠性指标如停电频率、停电持续时间等,进而评估不同运行条件或规划方案下的配电网可靠性水平。研究还可能涉及对含分布式电源、储能等新型元件的复杂配电网的适应性分析,展示了该方法在现代电力系统评估中的实用性与扩展性。; 适合人群:具备电力系统基础知识Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电网规划与运行的技术工程师。; 使用场景及目标:①用于教学与科研中理解蒙特卡洛模拟在电力系统可靠性评估中的具体实现;②为实际配电网的可靠性优化设计、设备配置与运维策略制定提供仿真工具支持;③支撑学术论文复现与算法改进研究; 阅读议:议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法流程,重点关注状态转移逻辑与时间序列模拟的实现细节,并尝试在IEEE标准测试系统上进行验证与扩展实验,以深化对方法机理的理解。
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