m0_68215903的博客

原创 在跑graphrag时有两个python版本怎么办？

如图所示，在设置里面设置编辑器为3.10还是不行？

原创 llm-graphRAG-环境搭建

使用 Microsoft GraphRAG 的 CLI ，官方建议的 前开发环境中已经安装了 Python 版本在 3.10 ~ 3.12之间，所以大家需要先确保当 Python ，并且版本在 3.10 ~ 3.12之间。2. 执行两个并行提取：实体提取用于识别人名、地名、组织名等实体，关系提取：查找不同数据块中实体之间 的关系，比如朋友、同事，员工等；3. 创建知识图谱，其中节点表示实体，边表示它们之间的关系，比如张三是李四的朋友， 张三是王五的同事；4. 通过识别密切相关的实体来构建社区；

原创 【无标题】

原始帧数: 5512 → 剩余帧数: 4947。原始帧数: 6414 → 剩余帧数: 5045。已保存到: traj_trimmed.txt。已保存到: gt_trimmed.txt。

原创 轨迹误差评估完整流程总结（使用 evo 工具）

✅ 第四步：转换为 TUM 格式（8列，空格分隔）✅ 第五步：对齐估计轨迹的时间戳（手动）

原创 修改代码后，pv.point_w异常值

模块编号功能描述主要变量是否影响状态更新①点云是否为空检查❌②打印当前状态_state❌③检查参考点云❌④输出点云大小❌⑤判断是否绘图plot_time❌⑥视觉帧配准✅（但只更新图像对齐）⑦状态标志刷新_state→❌（未改变状态）⑧点云 + 图像可视化发布❌⑨输出状态fout_out❌。

原创 李群李空间罗德里格斯速过

原创 FastLIVO sync_packages() 核心伪代码流程

fastlivo的sync_packages部分，根据设置is_lidar_end来判断激光更新还是雷达更新，而is_lidar_end的数值是由雷达数据或者激光数据谁先满足条件可以打包，然后就执行一次更新，所以是可以说谁先到谁更新是吗。缓冲区中取出最前面的一条 IMU 数据，加入当前测量包。，用于存放与当前 LiDAR 帧对齐的 IMU 数据；：把当前最早的一条 IMU 数据添加到当前测量包。：把刚刚添加进去的这条 IMU 数据从缓存中移除；取出队列中最早的 IMU 消息。

原创 【无标题】

变量名生命周期说明slam_mode_程序启动时设置，只设一次表示系统运行模式（是否使用图像）每帧都重新设置当前帧是做 LIO 还是 VIO场景打包结果后续执行没图像LIO 更新图像在 lidar 之后LIO 更新图像在 lidar 中间图像 + imu + 偏移视觉残差更新。

原创 fastlivo2-ekf-voxelmap函数总结

✅Fast-LIVO2 使用的是顺序更新机制，在每一帧更新中，将视觉残差和雷达残差在同一次 EKF 优化循环中依次融合，形成真正的紧耦合联合优化框架。这也是 Fast-LIVO → Fast-LIVO2 最核心的系统性进化之一。i++)//遍历降采样后的点云数据 feats_down_body_；//取出每个点的坐标并转换为 Eigen 向量 V3D 类型（Vector3d）；M3D var;把 body 坐标下的点转换为 world 坐标；

原创 FSATLIVO-ESIKF代码

这段代码利用雷达残差，通过高斯-牛顿法解出误差状态增量δx，并将其叠加到当前状态state，从而完成 EKF 的一次状态更新，同时判断是否收敛，为后续更新协方差和地图做准备。🧠将当前状态中的旋转（四元数 or 旋转矩阵）转换为欧拉角表示变量名类型含义或李群SO3类型当前状态中的最终旋转矩阵函数把旋转矩阵转换为欧拉角（单位：弧度）euler_cur当前状态的欧拉角表示，通常用于调试/发布姿态信息你贴的这段是EKF 主循环中的“收敛判断 + Rematch 控制 + 协方差更新 + 停止判断”模块。

原创 看懂roslunch输出

自编了一个demo。

原创 机器学习-集成学习

.

原创 洛谷-P10341

【代码】洛谷-P10341。

原创 机器学习记录-决策树

id3-注意理解三句话id3-注意理解三句话。

原创 slam-preprocess.h

• 使用 PCL 的 PointXYZINormal 类型，表示点的基本属性（坐标 x, y, z，强度 intensity，法向量 normal 等）。• 提取点云中的特征点，包括平面点（Plane）、跳变点（Edge Jump）、线点（Wire）等，用于后续的 SLAM 算法。• 根据不同雷达类型（如 Livox、Velodyne、Ouster 等），对点云数据进行格式转换、特征提取和分类。• 定义时间单位，分别为秒（SEC）、毫秒（MS）、微秒（US）、纳秒（NS）。

原创 slam-imu_proprecessing.cpp

• Lidar_T_wrt_IMU / Lidar_R_wrt_IMU：初始化雷达与 IMU 的外参为单位矩阵。• Lidar_R_wrt_IMU / Lidar_T_wrt_IMU：雷达到 IMU 的外参（旋转和平移）。• 外参（Lidar_R_wrt_IMU / Lidar_T_wrt_IMU）实现雷达和 IMU 数据的对齐。• mean_acc / mean_gyr：初始化阶段计算的加速度和角速度均值。• imu_need_init_：标记是否需要重新初始化 IMU。

原创 slam-preprocess.cpp【4】

• 调用 PCL 的 toROSMsg 函数，将输入的 PCL 点云（PointCloudXYZI）转换为 ROS 格式（sensor_msgs::PointCloud2）。2. 转换点云格式：将 PCL 格式的点云数据（PointCloudXYZI）转换为 ROS 格式的点云消息（sensor_msgs::PointCloud2）。• 转换后的 ROS 点云消息，符合 ROS 点云消息格式，包含点云数据和头信息。

原创 slam-proprecess.cpp[4]

• 使用 PCL 的 fromROSMsg 函数，将 ROS 点云消息（sensor_msgs::PointCloud2）转换为 PCL 点云格式（pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>）。1. 接收 ROS 点云消息（sensor_msgs::PointCloud2）并将其转换为 PCL 点云格式（pcl::PointCloud<pcl::PointXYZI>）。• 转换点云数据为统一的自定义点类型 PointType，并存储在目标点云容器中，便于后续处理。

原创 slam-preprocess.cpp【3】

以下是逐段解析及其在整体逻辑中的作用。• 在 Preprocess::process 中，具体雷达处理函数会进一步使用构造函数中初始化的参数（如 blind、point_filter_num）来执行点云清洗和分组。• 输出点云数据（pcl_out）与前一个 process 函数保持一致，表明该类的核心功能是处理不同类型点云数据，并将其标准化为统一格式。• pl_full 和 pl_buff 是临时存储结构，最终点云特征提取的结果会存储到 pl_surf 和 pl_corn 中。

原创 slam-preprocess.cpp【1】

• 类型：点云指针，通常是 PCL（Point Cloud Library）中的点云数据结构，如 pcl::PointCloud::Ptr。这段代码定义了 Preprocess 类的一个核心函数 process，其作用是对输入的激光雷达数据进行处理，并将处理后的点云数据输出到指定的点云指针中。// 禁用特征，切换到雷达类型2，盲区距离0.01，滤波参数1。• 这些参数包括激光雷达类型、点云的滤波器配置、跳变检测的阈值，以及一些数学运算（如角度到余弦的转换）。

原创 laserMapping主函数分析【12】

它负责初始化 ROS 环境、读取参数、启动订阅和发布节点、处理点云与 IMU 数据、并运行激光雷达和地图的核心算法。ROS 节点初始化 --> 参数加载 --> IMU & 外参初始化 --> ROS 订阅/发布初始化。点云 & IMU 数据同步 --> 去畸变 & 预处理 --> 分割局部地图 --> 增量更新地图。1. 数据同步：通过 sync_packages 同步点云和 IMU 数据。4. 数据发布：发布里程计、轨迹、点云、地图等数据。

原创 h_share_model【11】

• 调用 ikdtree.Nearest_Search 从地图中找到点 point_world 最近的 NUM_MATCH_POINTS。• 当前状态变量，包括旋转矩阵（rot）、平移（pos）、外参（offset_R_L_I 和 offset_T_L_I）等。• feats_down_body 和 feats_down_world：降采样后的点云（局部坐标系和全局坐标系）。• 遍历所有点，筛选有效点（point_selected_surf[i] == true）。

原创 publish_odometry里程计信息，publish_path轨迹记录【10】

• 调用之前定义的 set_posestamp 函数，将当前帧的位置信息（state_point.pos）和姿态信息（geoQuat）赋值到 odomAftMapped.pose。• 使用 tf::TransformBroadcaster 将从全局坐标系（camera_init）到机器人本体坐标系（body）的变换广播到 ROS 的 tf 树中。• 将当前帧的位置信息（state_point.pos）和姿态信息（geoQuat）赋值给 msg_body_pose 的 pose 成员。

原创 publish_effect_world，publish_map，set_posestamp【9】

• 创建一个点云容器 laserCloudWorld，用于存储从局部坐标系（Body Frame）转换到全局坐标系（World Frame）的有效特征点。1. 将有效的特征点（laserCloudOri）从激光雷达坐标系（Body Frame）转换到全局坐标系（World Frame）。转换目标 激光雷达到全局坐标系，仅针对特征点 激光雷达到全局坐标系，针对整帧点云 激光雷达到 IMU 坐标系，针对整帧点云。

原创 publish_frame_body函数

1. 将当前帧的点云数据从激光雷达坐标系（Lidar Frame）转换到 IMU 坐标系（Body Frame）。• publish_frame_body 将点云转换到 IMU 的局部坐标系（Body Frame）。• publish_frame_world 将点云转换到全局坐标系（World Frame）。• 遍历当前帧点云的每个点，将它们从激光雷达坐标系转换到 IMU 坐标系。• 创建一个新的点云对象，用于存储转换到 IMU 坐标系的点云数据。

原创 publish_frame_world 函数（当前帧点云坐标变换『8』

• 如果启用了密集点云发布（dense_pub_en），使用去畸变后的点云（feats_undistort）。2. 设置点云消息的时间戳为 lidar_end_time，帧的参考坐标系为 "camera_init"。• 保存间隔满足条件（scan_wait_num >= pcd_save_interval）。• 保存点云可能影响实时性能，需要根据硬件资源设置合理的 pcd_save_interval。• 将转换后的点云累积到 pcl_wait_save 中，用于批量保存。

原创 pcl库和pcd文件【7】

PCL，全称 Point Cloud Library，是一个开源的点云处理库，用于处理三维点云数据。在你的项目中，PCL 是处理点云数据的核心工具，用于管理点云、转换坐标、发布数据，以及保存和加载点云文件（如 PCD 文件）。• 点云存储：PointCloudXYZI 是 PCL 的数据类型，用于存储点云信息（如坐标和强度）。• 在代码中，PCD 文件的保存是为了记录处理后的点云，便于后续的离线分析或地图构建。• PCD 文件是用于存储三维点云数据的标准格式，广泛应用于点云存储和处理。

原创 map_incremental动态更新地图点云数据添加到地图中（降采样）【6】

• 如果当前点在地图中有与之接近的点（说明当前点与地图点云相关），并且 EKF 已完成初始化（可以提供可靠的位姿估计），就执行降采样和筛选逻辑，判断是否需要将当前点加入地图。如果当前点在地图中有最近点（Nearest_Points[i] 非空），并且 EKF 已初始化（flg_EKF_inited == true），进入降采样和筛选逻辑。• 将当前点的坐标映射到降采样网格的中心（mid_point），并计算当前点到网格中心的距离。

原创 slam-【5】

• 提取缓冲区中的第一帧激光雷达数据（lidar_buffer.front()）和其起始时间（time_buffer.front()），存入 meas.lidar 和 meas.lidar_beg_time。• 如果 IMU 缓冲区的最新数据时间戳早于激光雷达扫描结束时间 lidar_end_time，说明数据不足，无法同步，返回 false。• meas.lidar_beg_time 和 meas.lidar_end_time：当前帧激光雷达扫描的起止时间。

原创 FSATLIO-LsaerMapping imu_cbk函数（4）

• 函数通过调整 IMU 时间戳（time_diff_lidar_to_imu 和 timediff_lidar_wrt_imu），确保激光雷达和 IMU 数据能够在时间上对齐。• time_diff_lidar_to_imu 和 timediff_lidar_wrt_imu：激光雷达和 IMU 的时间差，用于同步时间。• 调整 IMU 数据的时间戳，补偿激光雷达和 IMU 之间的时间差 time_diff_lidar_to_imu。

原创 代码解析：lasermap_fov_segment 函数（3）-地图管理

这段代码的作用是动态管理 局部地图（Local Map），通过检测激光雷达相对于地图的相对位置，判断是否需要移动局部地图的范围，并更新 KD 树中的点云数据。以下是详细的逐步解析及与之前代码的联系。

原创 FASTLIO-LaserMapping.cpp函数部分分析（2）

2.1这段代码定义了一个信号处理函数 SigHandle，用于处理程序中断信号（如用户通过 Ctrl+C 或其他信号终止程序）。2.1这段代码定义了一个信号处理函数 SigHandle，用于处理程序中断信号（如用户通过 Ctrl+C 或其他信号终止程序）。以下是逐步的详细解释：代码结构函数原型• SigHandle 是一个信号处理函数，通常由信号机制（如 POSIX 信号）调用。

原创 SLAM-FASTlio日志1 LaserMapping.cpp参数预处理分析

在 FastLIO 中，extrinT 和 extrinR 以及 position_last, Lidar_T_wrt_IMU, Lidar_R_wrt_IMU 是两种不同的数据结构，它们都用于描述激光雷达和 IMU 的外参（即相对关系）及位姿信息，但各自有特定的用途和表现形式。• 两者在功能上是互补的，extrinT 和 extrinR 是初始来源，Lidar_T_wrt_IMU 和 Lidar_R_wrt_IMU 是优化计算的最终表现形式。cube_len 表示一个三维地图网格的边长。

原创 Ubuntu实用软件分享（包含微信）

用ubuntu20.04想下载微信时看到一个好的网站：是先看到博文（根据反馈241版本存在登录失败的情况，请下载238版本安装！然后找到去解压下载20.04亲测可用。