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RSS订阅原创 无脑配置固态激光雷达XT-M60在ros2下的环境
本文介绍了在Ubuntu 22.04物理机上配置ROS2环境并连接激光雷达的完整流程。首先创建工作空间并克隆官方SDK，然后配置yaml文件（IP或USB连接方式）。接着编译工作空间并安装依赖库。实践部分包括设置IP地址、测试雷达连接，最后通过ros2 launch命令启动雷达SDK。整个过程详细说明了从环境配置到实际运行的每个步骤，并配有相关命令行和截图说明，帮助用户顺利完成激光雷达的ROS2环境搭建和连接测试。
2025-12-16 01:34:21
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原创 高斯噪声下最大似然估计与最小二乘的等价性
摘要： 本文通过测量桌子长度的简单例子，证明了在高斯噪声假设下，最大似然估计（MLE）与最小二乘法（LS）的等价性。当测量误差服从高斯分布时，两种方法的目标函数均转化为最小化残差平方和，最终得到相同的估计结果（θ=100.1cm）。文章进一步推导了加权情况下的等价性（如多传感器融合场景），并通过Python代码验证了这一结论。这一数学等价性为状态估计如SLAM和机器学习中的参数优化提供了理论基础。
2025-11-08 19:55:01
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原创 “零基础”图解CNN(卷积神经网络)
本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本原理和工作流程。第一部分阐述了人工神经网络的组成，包括神经元、激活函数和各层级结构。第二部分重点讲解CNN的核心——卷积计算层，通过滤波器对图像进行局部特征提取。第三部分介绍了激励层（如ReLU函数）和池化层的作用。第四部分详细解析了CNN的整体工作流程：前向传播通过"卷积-激活-池化"提取特征并分类，反向传播利用梯度下降算法优化网络参数。整个系统通过不断迭代训练，调整权重和偏置，使网络预测结果逐步接近真实值，最终实现对图像等数据的有效识别和处理。
2025-11-05 15:04:03
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原创 PX4的IMU数据采集与标定完整指南
PX4 IMU数据采集与校准指南 本文详细介绍了在Ubuntu 20.04和ROS1环境下对PX4飞控进行IMU数据采集和校准的全过程。主要内容包括： MAVROS安装与连接：安装MAVROS和相关依赖，连接飞控并验证通信 数据采集：录制IMU数据到rosbag文件，采集要求包括稳定环境、2小时以上时长 校准处理：使用Python脚本从rosbag提取数据，计算加速度计和陀螺仪的偏置(bias)和噪声(noise)，生成可视化图表和校准报告 整个过程提供了完整的命令行操作和Python脚本实现，确保用户能够
2025-10-15 21:42:15
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原创 在ubuntu20.04,ros1环境中使用同时打开两个摄像头
我们想要使用双摄像头去做一些双目slam或者在一些别的场景中，会遇到一个问题，就是当电脑插上两个摄像头之后，电脑能够正确识别到这两个摄像头，但是使用ros却只能看到一个摄像头的话题，本文我们就来一步步教你如何在ros中打开两个摄像头。
2025-10-13 15:42:10
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原创 NFL定理：天下没有免费的午餐
在机器学习领域，我们常常希望找到一种“放之四海而皆准”的完美算法：它技能快速处理多维数据，又能轻松解决图像分类，自然语言处理等问题。然而，由大卫·沃尔珀特和麦克格雷迪在1996年提出的NFL定理（No Free Lunch Theorem）彻底打破了这一幻想。本文将探讨NFL定理的基本介绍，核心公式和给我们的启示
2025-03-14 20:38:35
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原创 太阳能电源的MPPT控制算法
光伏电池是一种可以把太阳能（光能）转化为电能的发电器件，主要是用半导体制作而成的，其基本原理是光生伏特效应。当前主流的光伏电池还是晶硅光伏电池，用半导体硅材料所制成的电池，分为多晶硅电池和单晶硅电池两种。通过本次对MPPT控制算法的探究，我们可以看看到光伏系统最大功率点跟踪技术在新能源利用中的价值。这些办法都展现电力电子技术在能量优化领域中的精妙设计。在人工智能高速发展的2025年，传统的MPPT控制算法将于神经网络，强化学习等技术深度融合。我们将在以后一起继续探索。
2025-03-05 18:47:56
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原创 多元线性回归算法：从数学原理到简单实践
多元线性回归（Multiple Linear Regression）是用线性方程描述多个自变量与单个连续型因变量关系的经典算法，广泛应用于金融风控、销售预测、医学研究等领域。与简单线性回归的区别：简单线性回归：1个自变量 → 1个因变量多元线性回归：n个自变量 → 1个因变量在上面这个问题中，我们可以把地平，房龄，与地铁站的步行距离，与附近的学校的距离等影响房价的因素作为多元线性回归的自变量变量，将房价作为因变量来建立模型，进而估算房价。
2025-02-22 20:33:30
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空空如也
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