<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[github_37710643的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; github_37710643]]></copyright><item><title><![CDATA[CloudCompare的源码结构]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132860337</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132860337</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Wed, 13 Sep 2023 18:03:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[CloudCompare 是一个开源的大规模点云处理软件，内置了点云渲染和各种点云算法，还有插件化拓展，非常适合作为点云相关软件的基础程序进行二次开发。源码：https://github.com/CloudCompare/CloudCompare。这里记录一下项目的主要模块目录和他们做的事情。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[室内移动机器人的 WIFI 网络事项]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132812442</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132812442</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Mon, 11 Sep 2023 16:37:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[为了确保 WIFI 通信强度与通信速度，需要根据室内场地面积、是否存在墙面隔断和机器人工作区域来选择两种不同的 WIFI 覆盖方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用多线程加速实时视频流处理的思路]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132358804</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132358804</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Fri, 18 Aug 2023 11:44:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[初次接触机器视觉的小伙伴应该都会遇到这种情况，明明摄像头输出的画面是 30 fps 的，但对每一帧图像进行畸变矫正或者是一些图像处理后，视频帧数降低到了不到 10 fps！还伴随出现丢帧或者是播放缓慢，内存占用越来越多。最近想到了一种利用线程池去并行处理视频流的方法，该方法在处理耗时高于视频帧产生间隔时，能有效提高最终视频输出的帧率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[给 Cartographer 添加全局重定位功能]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132334628</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132334628</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Thu, 17 Aug 2023 10:01:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[新版本的 Cartographer 是没有初始全局重定位的功能的，不过旧版本中有提供一个简单的实现参考，可以看我先前的文章《Cartographer 中的简易全局重定位方法》，但是旧版源码中并没有实际使用这个函数。其实这个函数是不够用的，地图大点都要匹配很久。下面将会介绍如何在新版 carto 中添加上全局重定位功能，并提供接口供 cartographer_ros 调用。同时也会介绍如何用 carto 自带的线程池加速重定位的计算。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一点Cartographer的调参心得：前端篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132094383</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132094383</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Thu, 03 Aug 2023 23:30:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[一点Cartographer的调参心得：前端篇 - 哔哩哔哩]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于cartographer做多传感器融合优化的思考（一）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053630</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053630</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Wed, 02 Aug 2023 01:42:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[关于cartographer做多传感器融合优化的思考（一） - 哔哩哔哩]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Cartographer 中的简易全局重定位方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053627</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Wed, 02 Aug 2023 01:41:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[Cartographer 中的简易全局重定位方法 - 哔哩哔哩]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一点Cartographer的调参心得：传感器篇]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053622</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/github_37710643/article/details/132053622</guid><author>github_37710643</author><pubDate>Wed, 02 Aug 2023 01:40:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[一点Cartographer的调参心得：传感器篇 - 哔哩哔哩]]></description><category></category></item></channel></rss>