9、ROS机器人开发:工具、控制与外设应用

ROS机器人开发:工具、控制与外设应用

1. ROS可视化工具

1.1 Rviz

Rviz是ROS的3D可视化工具,可对3D数据进行可视化展示。机器人系统配备的相机、LiDAR等传感器,若有深度相机或3D LiDAR,能提供点云格式的3D数据,Rviz可对这些数据进行可视化表达。它能展示LiDAR的点云数据、深度相机(如RealSense、Kinect、Xtion)的数据以及相机获取的图像数据。

此外,Rviz还能在类似image_view的窗口中预览图像,显示各种基本元素,如多边形、不同标记、地图(通常是2D网格地图),甚至机器人的姿态。它支持显示导航包的数据,如里程和路径,还能显示机器人组件的CAD模型,并考虑各组件框架之间的变换来绘制坐标TF树,这对调试框架模拟有很大帮助。

  • 安装 :安装ROS全桌面版时,Rviz会默认安装。若缺失,可使用以下命令安装:
$ sudo apt-get install ros-kinetic-rviz
  • 启动方式

    • 直接运行命令 rosrun rviz 启动。
    • 通过rqt作为插件启动,运行命令 rosrun rqt_rviz ,或先启动rqt,再在GUI中手动加载rviz插件。
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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