Carto更新

  // Applies the 'odds' specified when calling ComputeLookupTableToApplyOdds()
  // to the probability of the cell at 'xy_index' if the cell has not already
  // been updated. Multiple updates of the same cell will be ignored until
  // StartUpdate() is called. Returns true if the cell was updated.
  //
  // If this is the first call to ApplyOdds() for the specified cell, its value
  // will be set to probability corresponding to 'odds'.

这里就是log odds 表示 ,如果没被更新过 则更新, 多次更新相同的cell会被忽略 。如果

  bool ApplyLookupTable(const Eigen::Array2i& xy_index,
                        const std::vector<uint16>& table) {
    DCHECK_EQ(table.size(), mapping::kUpdateMarker);
    const int cell_index = GetIndexOfCell(xy_index);
    uint16& cell = cells_[cell_index];
    if (cell >= mapping::kUpdateMarker) {
      return false;
    }
    update_indices_.push_back(cell_index);
    cell = table[cell];
    DCHECK_GE(cell, mapping::kUpdateMarker);
    UpdateBounds(xy_index);
    return true;
  }

/////////////////////// xlimit * y +x 等于格子数


    int GetIndexofCell(const Eigen::Array2i & xy_index)
    {
        return (maplimits_.Getcelllimits().num_x_cells*xy_index.y()+xy_index.x() );
    }

/////////////////////////////////////////sensor data ////////////////////

这里是谷歌最难得一步

////////////////////////////////

add sensor data 有trajectory builder 的 

真正实现是一个collator  然后有下面的

 private:
  // Queue keys are a pair of trajectory ID and sensor identifier.
  OrderedMultiQueue queue_;

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
### Carto 地图绘制中的“跑飞”问题分析 在 Carto 地图绘制过程中,“跑飞”现象通常指的是地图数据未能正确加载到指定位置,或者地理坐标偏离预期区域的现象。这种错误可能由多种因素引起。 #### 可能的原因及解决方案 1. **地理编码不准确** 如果输入的数据未经过精确的地理编码处理,则可能导致地图上的标记点偏移至错误的位置。这通常是由于地址解析服务返回的结果不够精准所致[^1]。 - 确保使用的地理编码工具支持高精度定位,并验证其输出是否符合实际地理位置需求。 - 对于已知地点,可以手动校正经纬度值以减少误差。 2. **投影系统设置不当** 不同的地图应用采用不同的空间参考系(SRS),如果源文件与目标平台之间的 SRS 配置存在差异,也可能引发显示偏差。 ```python import pyproj # 定义转换器实例 transformer = pyproj.Transformer.from_crs('EPSG:4326', 'EPSG:3857') lon, lat = (-73.994454, 40.750042) easting, northing = transformer.transform(lon, lat) ``` 上述代码片段展示了如何利用 `pyproj` 库实现不同 CRS 的相互变换操作。通过标准化所有参与运算对象的空间参照体系参数配置能够有效缓解此类矛盾状况的发生概率。 3. **网络传输异常** 当上传大量矢量图形要素时,若中途遭遇断网或其他通信障碍事件影响进度条更新机制的话,最终呈现出来的效果就可能出现部分区块缺失或者是整体漂移到屏幕之外的情况发生[^3]。 用户可以通过执行如下指令来提升 HTTP 请求缓冲区容量从而改善大尺寸二进制流交换过程稳定性表现: ```bash git config --global http.postBuffer 524288000 ``` 4. **软件版本兼容性** 使用较旧版客户端连接最新服务器端API接口可能会因为协议变更而造成误解码失败进而表现为视觉错乱形式展现出来。因此建议定期检查官方发布说明文档并及时升级相应组件保持一致步调前进方向一致[^2]. 综上所述,在遇到 carto 制作图表期间产生的所谓 “runaway” 故障情形下可以从上述几个角度切入排查具体成因所在之处加以修正完善即可恢复正常运作状态。
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