小秋SLAM入门实战vscode所有文章汇总

Ubuntu系统下Clion、Visual Studio Code安装和使用教程|1-7
如何编写vscode的配置文件c_cpp_properties.json
Visual Studio Code (VSCode),快速跳转到指定行的代码

vscode 搜索界面的files to include files to exclude 是什么功能?

vscode 添加 ros头文件
VS Code的tasks.json配置文件如何编写?
VS Code的launch.json配置文件如何编写?
c_cpp_properties.json
Visual Studio Code (VSCode),快速跳转到指定行的代码

同时选中多行单列
alt + shift + 鼠标调整四个方向键

VScode对多行编辑有两种模式。
第一种模式
Alt+Shift 竖列选择
这种模式下只可以选择竖列,不可以随意插入光标。所以只限制于同一列且不间隔的情况下。

第二种模式
Shift+Ctrl 竖列选择
Ctrl+光标点击 选择多个编辑位点
这种模式下不仅可以选择竖列,同时还可以在多个地方插入光标。

两种模式的切换
使用Shift+Ctrl+p快捷键调用查询输入栏,输入“cursor”,列表中会出现“切换多行修改键”这个选项。选择这个选项就可以在两种模式下切换
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版权声明:本文为优快云博主「小秋SLAM入门实战」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/qq_21950671/article/details/90474702

### 关于SLAM技术的入门教程与实战项目 #### 了解基础知识 对于希望进入SLAM领域的新手来说,理解基本概念至关重要。这包括但不限于机器人学基础、线性代数以及概率论等内容。这些知识能够帮助更好地掌握后续更复杂的理论和技术。 #### 推荐的学习资源 - **书籍推荐** - *《Probabilistic Robotics》*:这本书由Sebastian Thrun等人编写,涵盖了大量有关移动机器人感知和决策方面的内容,特别是第8章至第10章深入探讨了不同类型的SLAM方法及其背后的数学原理[^1]。 - **在线课程** - Coursera上的“Robotics: Estimation and Learning”,此系列课程提供了从简单到复杂的各种主题讲解,非常适合初学者逐步建立扎实的知识体系。 - edX平台提供的“Introduction to Autonomous Mobile Robots”,它不仅介绍了自主移动机器人的工作方式,还涉及到了如何利用传感器数据来进行有效的环境建模。 #### 开源框架实践 参与开源社区可以极大地加速个人技能的成长速度。以下是几个流行的用于实验和发展自己想法的地方: - **ROS (Robot Operating System)** 是最广泛使用的开发工具之一,在这里可以通过安装各种插件轻松搭建起完整的SLAM系统并测试效果。官方文档中有详细的指南说明怎样配置硬件连接软件包以启动视觉或激光版本的服务[^2]。 - **GMapping 和 Hector_SLAM** 都是在ROS环境下运行良好的解决方案,前者基于粒子滤波器实现高效的地图创建;后者则专注于处理高频率更新场景下的实时性能优化问题。两者都附带丰富的案例研究材料供参考学习。 #### 动手做项目 实际操作总是最好的老师。可以从简单的室内环境中开始尝试构建小型无人车或者无人机平台,并为其配备必要的传感装置如摄像头、IMU惯性测量单元等设备采集周围信息。接着按照上述提到的方法一步步完成整个流程直至最终形成稳定可靠的导航能力为止。 ```python import rospy from sensor_msgs.msg import LaserScan def scan_callback(msg): print(f"Received {len(msg.ranges)} range measurements.") rospy.init_node('laser_listener') sub = rospy.Subscriber('/scan', LaserScan, scan_callback) rospy.spin() ``` 这段Python代码展示了订阅来自激光测距仪的消息并将接收到的距离读数打印出来的过程。这是验证设置是否正常工作的第一步。
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