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图形工作站RTX750Ti CUDA10.0 cuDNN Torch开发记录工作站基本信息操作系统：Ubuntu 16.04 (64bit)IP: 192.168.xxx.xxxUser name: yPassword: xxx通过SSH连接图形工作站，典型命令如下，ssh -Y y@192.168.30.137安装NVidia驱动参考博客“Ubuntu16.04 nvidia 显卡驱动过程及遇到的问题”（https://blog.youkuaiyun.com/wangyjfrecky/artic

RealSense深度相机的安装、调试、使用记录简介本工作使用RealSense进行多物体识别，使用ROS机器人平台，使用DOPE人工智能环境，在Ubuntu18.04下工作，使用Anaconda提供python。RealSense相机的使用方法本节的目标是记录RealSense相机的使用方法，包括使用ROS的ros-melodic-usb-cam调用相机使用Python和OpenCV调用相机使用ROS、Python和OpenCV调用相机使用ROS、RVIZ、Python和OpenCV调用

Pyplot三维散点图制作方法记录简介物体识别是深度相机的应用方向之一，根据本工作已经做了平面、球体、圆柱体的识别算法，在这些算法中，点云必须属于单一物体，不能同时存在多个物体。这个要求并不符合实际应用，因为在实际中，被深度相机观测的物体往往是放置于台面、地面、支架上，或者同时存在多个物体，比如放在桌上的一筐苹果，这就产生了多物体识别的问题。本工作中，多物体识别在算法层面采用RANSAC方法，程序层面采用CGAL库。感谢CGAL的支持，可以对包括平面、球、圆柱、圆锥、甜甜圈等几何体进行识别，并且能够实

相机自动标定开发记录一 简介相机的焦距、传感器尺寸、照片像素尺寸等都属于相机内部参数，内部参数的确定是相机位置、姿态估算过程中的重要环节，直接影响相机位置和姿态的估算误差。为了降低位置、姿态的估算误差，可以首先使用自动标定的方法来提高内部参数的精确度。 相机内部参数通常使用矩阵形式表达，称为相机内部参数矩阵(Intrinsic cameral matrix，简称“内部矩阵”，用K表示)，相

一 背景最小二乘估计(Least Square Estimation)是方程参数估测的常用方法之一，在机器人视觉中应用广泛，在估计相机参数矩阵(Cameral calibration matrix)、单应矩阵(Homography)、基本矩阵(Fundamental matrix)、本质矩阵(Essential matrix)中都有使用，这种估计方法称为DLT(Direct Linear Trans

简介机器人的自我位置定位是一个基本而且重要的功能，是机器人自主导航的目标之一，是SLAM（实时定位和三维重建）的基础。我们工作室与深圳无人机公司的合作方向是——使用单片机，搭载摄像头、Wi-Fi、蓝牙等模块，向单片机移植视觉功能，使之具有自我三维定位和姿态测算的能力。 目前，定位功能有三种方法实现，惯性传感系统、激光测距系统和视觉系统。惯性传感系统使用加速度传感器、陀螺仪、罗盘等设备进行位移和旋转

简介    2018年7月，合作伙伴提出了一个想法——使用光流算法估计相机前后移动。经典的光流算法（Lukas-Kanade算法）适用于相机左右和上下移动，但是在相机前后移动时，虽然各个像素都有移动，但是移动速度是矢量，综合起来，整个相机的移动却接近0。这个是经典的LK光流算法的问题，其根源是速度位矢量，而相机前后移动就像是图片的放大(Zoom in)和缩小(Zoom out)，使所有像素的移...