Linux环境变量配置

Linux中的环境变量可以分为 系统级用户级 两种。

系统级的环境变量是每个登录到系统的用户都要读取的变量。

用户级的环境变量则是该用户使用系统时加载的变量。

变量的设置方法

①/etc/profile 文件中添加变量(永久的)

用 vim 编辑器编辑 /etc/profile 文件来增加变量,将作用于 Linux 下所有用户,且具有永久性。

vim /etc/profile

export PATH=$PATH:/opt/mysql/bin

然后让 profile 文件立即生效:source /etc/profile

②修改 ~/.bash_profile 文件(对单一用户生效(永久的)

这种方法可以把环境变量的权限控制到用户级别,主要是针对某一特定的用户,如果需要给某个用户权限使用这些环境变量,只需要修改其个人用户主目录下的 .bash_profile 文件就可以了。

在root用户下编辑ceshi用户目录(/home/ceshi)下的 .bash_profile,即 /home/ceshi/.bash_profile 文件。

③直接运行export命令定义环境变量(临时的)

这种设置只对当前的 shell 起作用,换一个 shell 设置就无效了。 在 shell 的命令行下直接使用 export 变量名=变量值来定义变量。

echo 命令

例如,我们查看 PATH 环境变量

[yang@abel ~]$ echo $PATH
/usr/local/bin:/usr/local/sbin:/usr/bin:/usr/sbin:/bin:/sbin:/home/yang/.local/bin:/home/yang/bin
同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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