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深度学习VS机器学习——到底什么区别
转自:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1595509949786067084&wfr=spider&for=pc最近在听深度学习的课,老师提了一个基本的问题:为什么会出现深度学习?或者说传统的机器学习有什么问题。老师讲解的时候一带而过,什么维度灾难啊之类的,可能觉得这个问题太浅显了吧(|| Д)````不过我发现自己确实还不太明白,于是Goog...转载 2019-07-26 15:10:35 · 388 阅读 · 0 评论 -
从贝叶斯定理说开去
从贝叶斯定理说开去罗朝辉 (http://kesalin.github.io/)CC 许可,转载请署名并保留出处简介贝叶斯定理是18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)提出得重要概率论理论。以下摘一段 wikipedia 上的简介: 所谓的贝叶斯定理源于他生前为解决一个“逆概”问题写的一篇文章,而这篇文章是在他死后才由他的一位...转载 2020-04-28 17:21:35 · 229 阅读 · 0 评论 -
机器学习经典算法之-----最小二乘法(zz)
转自:https://www.cnblogs.com/armysheng/p/3422923.html一.背景 5月9号到北大去听hulu的讲座《推荐系统和计算广告在视频行业应用》,想到能见到传说中的项亮大神,特地拿了本《推荐系统实践》求签名。讲座开始,主讲人先问了下哪些同学有机器学习的背景,我恬不知耻的毅然举手,真是惭愧。后来主讲人在讲座中提到了最小二乘法,说这个是机器学习最基础的...转载 2019-03-22 16:22:24 · 548 阅读 · 0 评论 -
地理坐标(经纬度坐标)和屏幕坐标(xy坐标)间的转换
在我们的屏幕上,有一张地图,这张地图经过缩放、平移、旋转,最终地理坐标和屏幕坐标的关系大致如下图所示:这种关系要怎么描述呢?我们可以假设地图是一张纸,而屏幕是一堵墙。只要我们有两个图钉,我们就能把纸定在墙上。我们把这两个点称为锚点。锚点在屏幕坐标系上的坐标是(x1,y1)和(x2,y2),对应在地理坐标系上的坐标是(lon1,lat1)和(lon2,lat2)。那现在的问题就变成了,已知两...转载 2020-02-28 10:48:10 · 14318 阅读 · 0 评论 -
GPS 0183协议GGA、GLL、GSA、GSV、RMC、VTG解释
从网上摘抄过来的,不好意思忘了出处$GPGGA例:$GPGGA,092204.999,4250.5589,S,14718.5084,E,1,04,24.4,19.7,M,,,,0000*1F字段0:$GPGGA,语句ID,表明该语句为Global Positioning System Fix Data(GGA)GPS定位信息字段1:UTC 时间,hhmmss.sss,时分秒格式转载 2017-07-27 14:20:17 · 12045 阅读 · 0 评论 -
NMEA-0183协议详解
NMEA-0183协议详解NMEA-0183是美国国家海洋电子协会(National Marine Electronics Association)为海用电子设备制定的标准格式。目前业已成了GPS导航设备统一的RTCM(Radio Technical Commission for Maritime services )标准协议。一.消息内容识别码----+--------------+转载 2017-07-26 10:26:58 · 1666 阅读 · 0 评论 -
GPS数据包格式+数据解析
全球时区的划分: 每个时区跨15°经度。以0°经线为界向东向西各划出7.5°经度,作为0时区。即0时区的经度范围是7.5°W——7.5°E。从7.5°E与7.5°W分别向东、向西每15°经度划分为一个时区,直到东11区和西11区。东11区最东部的经度是172.5°E,由172.5°E——180°之间就是东12区。西11区最西部的经度是172.5°W,由172.5°W——180°之间就是西转载 2017-07-23 14:40:37 · 9249 阅读 · 2 评论 -
机器人运动控制 强化学习几大难点及解决
转自:https://blog.youkuaiyun.com/gwshcx521/article/details/79398116三个难点与棋类运动和电脑游戏不同,在机器人运动控制领域运用增强学习方法主要有以下三个难点:1.“高”,即状态和行为维数高。比如让机器人为我们端杯水,需要增强学习算法提供如下的最优运动控制策略:凭借具有深度、鱼眼和普通图像拍摄功能的实感TM摄像头获得图像,分析出人和杯子的...转载 2018-09-17 11:30:39 · 3563 阅读 · 0 评论 -
航迹推演(Odometry)
转自:https://blog.youkuaiyun.com/heyijia0327/article/details/47021861做机器人底层程序的时候,经常用到航迹推演(Odometry),无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计,另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中,是在...转载 2018-07-11 16:08:44 · 1303 阅读 · 1 评论 -
最小二乘法拟合二次曲线 C语言
转自:https://blog.youkuaiyun.com/frustratd/article/details/80968772题目X[21] = {0.00,0.056,0.112,0.168,0.224,0.280,0.336,0.392,0.448,0.504,0.560,0.616,0.672,0.728,0.784,0.84,0.896,0.952,1.008,1.064,1.12}...转载 2019-03-22 16:11:17 · 4078 阅读 · 2 评论 -
【OpenCV学习】物体跟踪的粒子滤波算法
作者:gnuhpc 出处:http://www.cnblogs.com/gnuhpc/1.引言这个项目是由俄亥俄州立大学(OSU)一位博士生所写,http://web.engr.oregonstate.edu/~hess/,这位博士在其个人主页上对该项目进行了如下描述: Object tracking is a tricky problem. A general, all-purpose obje...转载 2018-04-27 15:31:48 · 702 阅读 · 0 评论 -
A*寻路 -- 弗洛伊德(Floyd)算法
转:http://www.itweb2.com/article/system/317.htm 弗洛伊德(Floyd)算法过程:1、用D[v][w]记录每一对顶点的最短距离。2、依次扫描每一个点,并以其为基点再遍历所有每一对顶点D[][]的值,看看是否可用过该基点让这对顶点间的距离更小。算法理解:最短距离有三种情况:1、两点的直达距离最短。(如下图<v,x>)2、两点间只通过一个中间点而...转载 2018-03-22 16:35:49 · 1871 阅读 · 1 评论 -
A*寻路 -- 更加真实 的路径(一)
转自:http://bbs.9ria.com/thread-86464-2-1.html 对于A*寻路算法,可能是游戏开发者讨论最多的话题之一,很多游戏都会用到它来实现游戏角色的寻路。那么我这篇帖子的价值何在呢?先来看看传统A*算法存在的问题:1.尴尬的Z型路径 当你在用A*算法实现了角色行走逻辑后,点击一个目标点,虽然你起点和目标点间没有任何障碍物,但角色还TMD蛋疼地进行了Z型...转载 2018-03-22 16:26:49 · 3951 阅读 · 0 评论 -
A*寻路 -- 更加真实 的路径(二)
转自:http://bbs.9ria.com/thread-95620-1-1.html 对于A*传统寻路的结果不平滑的问题,我们讨论了一种判断两点间是否存在障碍物的算法,并在用户点击鼠标选择了目的地后先判断起终点间是否存在障碍物,若不存在,则路径数组中将只具有一个终点节点;否则进行A*寻路运算。大致过程可用下面代码表示: Java代码 //判断起终点间是否存在障碍物,若存在则调用A*算法进行寻...转载 2018-03-22 16:25:18 · 3101 阅读 · 0 评论 -
二维位置计算原理之地图旋转平移
问题是这样产生的:给室内定位机器人上传完整地图后,小车无法识别自己在当前上传地图中的位置。解决方法(四步走):1、记录原地图中机器人当前位置(Pre_Position)及两个显著目标位置(Pre_GoalPosition1 和 Pre_GoalPosition2);2、记录当前地图中与第一步中对应的两个显著目标位置(Current_GoalPosition1 和 Current_GoalPosit...原创 2018-03-05 15:22:56 · 1440 阅读 · 0 评论 -
浅谈路径规划算法
原文地址:http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/1 导言 移动一个简单的物体(object)看起来是容易的。而路径搜索是复杂的。为什么涉及到路径搜索就产生麻烦了?考虑以下情况: 物体(unit)最初位于地图的底端并且尝试向顶部移动。物体扫描的区域中(粉红色部分)没有任何东西显示它不能向上移动,因此它持续向上移动。在靠近顶部时,它...转载 2018-03-01 10:31:07 · 3626 阅读 · 0 评论 -
最短路径搜索算法
转自:https://www.cnblogs.com/poppybloom/p/6809826.htmlBFS与DFSBFS:这是一种基于队列这种数据结构的搜索方式,它的特点是由每一个状态可以扩展出许多状态,然后再以此扩展,直到找到目标状态或者队列中头尾指针相遇,即队列中所有状态都已处理完毕。DFS:基于递归的搜索方式,它的特点是由一个状态拓展一个状态,然后不停拓展,直到找到目标或者无法继续拓展结...转载 2018-02-09 16:32:38 · 1417 阅读 · 0 评论 -
A星算法详解(个人认为最详细,最通俗易懂的一个版本)
原文地址:http://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.asp概述虽然掌握了A*算法的人认为它容易,但是对于初学者来说,A*算法还是很复杂的。搜索区域(The Search Area)我们假设某人要从A点移动到B点,但是这两点之间被一堵墙隔开。如图1,绿色是A,红色是B,中间蓝色是墙。...转载 2019-06-21 16:32:52 · 22385 阅读 · 1 评论 -
unbuntu16.04 下速腾聚创16线激光雷达rslidar-16的ros驱动安装与rviz点云显示
1.安装ubuntu 16.04;2.安装ros;3.安装libpcap-dev:sudo apt-get install libpcap-dev3.设置ubuntu的IP地址为:192.168.1.102,子网掩码为:255.255.255.0,重启网络:sudo service network-manager restart4.下载GIT最新驱动,并编译安装$ mkdir...原创 2020-04-03 10:12:48 · 1669 阅读 · 1 评论 -
无人驾驶技术入门(一):百度无人驾驶的引路人
各位老铁好!无人驾驶技术入门的第一讲开课啦!今天的课程我会介绍一位来自旧金山的创业公司,他们曾是百度无人驾驶的引路人。百度在2017年9月发布了Apollo 1.5,可以实现固定车道的自动驾驶功能。实现固定车道自动驾驶功能的硬件配置如下:汽车Lincoln MKZ这辆车是Baidu向AutonomouStuff公司定制的一辆改装车,可以看到车上有大大的AS logo。Au...转载 2019-10-17 10:04:47 · 2204 阅读 · 0 评论 -
自动驾驶 无人驾驶技术入门(四):无人车传感器 IMU 深入剖析
转自:https://www.d1ev.com/kol/65579上一次的分享里,我介绍了GPS的原理(三角定位)及特性(精度、频率),同时也从无人车控制的角度,讨论了为什么仅有GPS无法满足无人车的定位要求。为了能让无人驾驶系统更高频率地获取定位信息,就必须引入频率更高的传感器。这就是这一次内容的主角——IMU(Inertial Measurement Unit)惯性测量单元。下图就...转载 2019-10-17 09:59:38 · 1354 阅读 · 0 评论