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RSS订阅原创 RK3588系列：02-模型转换与连板测试：把 YOLOv5 跑上 RK3588 的 NPU
上期把系统烧好、环境搭好。。中间有两个容易踩的坑：一个是（选错仓库，转出来的模型推理结果全错），另一个是（直接影响精度）。这两个坑我会在后面单独说。
2026-10-29 14:00:00
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原创 RK3588系列：01-系统烧录与开发环境搭建
这期干两件事：把 Ubuntu 系统烧进板子，把开发环境搭好。看起来是"准备工作"，但这是最容易卡住的一步——烧录方式选错、驱动没装、SSH 连不上，任何一个问题都能耗掉一整天。我把自己踩过的流程整理了一遍，。下载地址（百度网盘，提取码 pjhv）：pwd=pjhv【图 1：Orange Pi 5 Plus 开发板实物图 + 接口标注图】
2026-10-22 10:14:05
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原创 本地部署 AIGC 全家桶：Modly 彩色 3D 生成 + ComfyUI 文生图/图生图/图生3D 实战（Ubuntu + RTX3060）
1.ComfyUI有很多工作流模板可以使用，不用自己搭建工作流，都是更好的AIGC开发框架。2.可以使用docker部署方便，Modly无法docker部署。3.Modly对于环境的依赖比较强，每个模型都需要重新下载安装环境，导致磁盘占用空间太大，ComfyUI没有太多环境的依赖，只需要下载模型。4.ComfyUI生态很成熟，Modly是才出来的一个框架，没啥生态。
2026-10-01 12:00:00
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原创 Modly + TripoSG 本地离线 3D 生成部署实战｜Ubuntu + RTX3060 踩坑全记录
Modly 是基于 Electron 开发的本地 AI 3D 生成桌面 App，支持各类 3D 生成模型扩展（TripoSG / Hunyuan3D / TripoSR），自带可视化界面、内置 FastAPI 后端，自动管理每个扩展独立 Python 虚拟环境。每个扩展单独一套 venv，互不干扰；可以直接上传图片生成 3D 资产。
2026-09-25 15:15:35
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原创 Carla仿真系列：17_利用Carla仿真环境跑通3DGS——从采集360张图到高斯泼溅建模
3DGS是这两年最火的三维重建技术——拍一圈照片，就能重建出可实时渲染、可任意换视角的3D场景，想试试看效果，然后就有了这期。
2026-09-17 12:30:00
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原创 Carla仿真系列：16_多激光雷达标定——让三个雷达的“眼睛“对齐
之前在里有小伙伴让我讲下多激光雷达的标定，这一期就简单讲下，做环视点云。但装上去只是第一步——。这期就讲：误差怎么来的，标定怎么做。
2026-09-14 14:15:00
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原创 Carla仿真系列：15_把Carla接入FAST-LIO2 + SC-PGO，SLAM 前后端跑通
本文介绍了在CARLA仿真中集成FAST-LIO2前端与SC-PGO后端构建激光SLAM闭环的方案。实验显示添加后端后地图出现重影，原因是仿真数据理想、前端漂移小，且后端参数未调整；但在真实场景中后端回环优化对消除累积漂移至关重要。
2026-09-10 12:30:00
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原创 Carla仿真系列：14_点云障碍物检测——不认脸，也能认出“障碍物“
本期讲解点云障碍物检测，对比四种技术路线，选用最轻量的点云聚类方法：预处理、地面分割、聚类、生成3D包围盒，无需训练与标注，适合嵌入式场景，并给出Carla仿真运行流程及工程取舍。
2026-09-07 14:15:00
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原创 Carla仿真系列：13_点云地面提取——把点云里的“地皮“剥掉
<think>我们只需要根据给定的内容写出一个不超过150字的摘要。内容是关于点云地面提取的三种方法，重点在实际应用和工程选择。总结应简洁，涵盖核心方法、特点和推荐。注意字数。</think>本文介绍了点云地面提取的三种工程方法：几何网格法快速但怕坡道；图像语义分割直观但性能受限；先验地图+RANSAC最稳，能处理坡道，推荐使用。地面分割是后续障碍物检测的关键预处理步骤。
2026-09-03 12:30:00
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原创 Carla仿真系列：12_激光雷达+语义分割，构建仿真环境的点云地图
前11期做的都是"让车看得懂"——检测、分割、测距、融合，一套感知链路走完了。。这期做：用激光雷达+前视相机+GPS，在仿真环境里构建一张点云地图——而且不是裸点云，是带语义标签的，能分清路面、车、灯杆。
2026-08-31 14:30:00
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原创 Carla仿真系列：11_Carla 上帝视角可视化，俯瞰整个仿真世界
前面的教程都在"车里"看世界——相机、雷达、BEV。，实时看到所有车辆、行人的位置和运动状态。
2026-08-27 12:30:00
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原创 Carla仿真系列：10_Carla 双目障碍物测距，视差图还原真实距离
第9期做了单目测距——只有一路相机，靠"推断"距离。这期升级到——用两个相机模拟人眼的视差，通过三角测量距离，精度比单目高一个量级。
2026-08-24 14:30:00
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原创 Carla仿真系列：9_Carla 单目障碍物测距，四种方法原理与实测
本文探讨了单目相机测距的四种主流方法：1）地平面假设法（利用相机高度和平面假设计算距离，适用于平直道路）；2）迭代投影法（通过3D尺寸先验迭代匹配检测框，适合已知尺寸物体）；3）点云融合法（结合激光雷达稀疏点云获取精确深度）；4）单目深度估计（深度学习直接预测稠密深度）。通过Carla仿真实测对比，表明地平面假设法在平直路面更准确，而迭代法在坡道更鲁棒但误差较大。文章还提供了相关代码实现和往期系列内容索引，为自动驾驶环境感知提供实用参考。
2026-08-20 14:15:00
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原创 Carla仿真系列：8_相机与激光雷达融合，点云投影到图像
本文介绍了自动驾驶中相机与激光雷达的传感器融合方案，重点讲解了将3D点云投影到2D图像的技术实现。文章首先对比了两种传感器的优劣势：相机提供丰富语义但缺乏深度信息，激光雷达精确测距但数据稀疏无颜色。通过坐标系转换（自车系→相机系→图像系）和投影计算，实现了点云与图像的精确叠加，使检测目标同时具备语义和距离信息。文中详细展示了传感器布局、外参配置、核心算法公式及可视化效果，并提供了完整的代码启动流程。该融合方案充分发挥了两种传感器的互补优势，是自动驾驶环境感知的关键技术。
2026-08-17 14:45:00
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原创 Carla仿真系列：7_BEV + 语义分割融合，一张鸟瞰图看懂整个场景
本文介绍了将语义分割与BEV鸟瞰图融合的技术方案。通过SegFormer或YOLOPv2模型进行四路相机图像的语义分割，再利用单应矩阵将分割结果投影到BEV视角，最终拼接成360度鸟瞰语义图。这种方法可同时获取场景的语义信息和空间位置，是自动驾驶场景理解的核心能力。文章详细说明了实现流程、两种方案对比以及实测效果，指出虽然当前demo效果有限，但验证了技术可行性，建议直接在BEV图像上训练模型以获得更好效果。最后预告了下一期将探讨相机与激光点云的融合技术。
2026-08-13 14:00:00
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原创 Carla仿真系列：6_实时图像语义分割，SegFormer 和 YOLOPv2 实测对比
本文介绍了在Carla自动驾驶仿真环境中实现语义分割的两种方案：SegFormer和YOLOPv2。语义分割能提供像素级的场景理解，对自动驾驶的可行驶区域分析至关重要。文章对比了两种模型的差异：YOLOPv2作为多任务模型，在车道线检测、可行驶区域分割和目标检测方面表现更优，更适合自动驾驶场景。作者提供了完整的实现流程，包括环境启动、图像传输、NPC生成等步骤，并展示了两种模型的实测效果对比。文章最后预告下期将把语义分割结果投影到BEV空间，形成语义BEV。本系列已涵盖环境搭建、目标检测、BEV拼接等内容，
2026-08-10 14:30:00
259
原创 Carla仿真系列：5_Carla 四路相机标定与BEV环视拼接
本文介绍了在Carla仿真环境中实现四路相机鸟瞰环视（BEV）拼接的核心流程。首先阐述了BEV环视的重要性，即通过将前后左右四路相机图像投影到俯视视角，形成360度全景视图。随后详细讲解了实现步骤：启动环境、获取四路图像、创建棋盘格标定板，计算每路相机的单应矩阵H以完成BEV投影，最后拼接成完整环视图。文章重点说明了统一坐标系、标定精度等关键技术要点，并指出当前demo未优化四角对齐的问题。作为自动驾驶感知的重要环节，该技术为后续语义BEV等高级功能奠定了基础。文末提供了往期内容回顾和完整实现视频。
2026-08-06 14:30:00
311
原创 Carla仿真系列：4_在 Carla 的 Tesla 上装 4 路摄像头，并创建网格为环视拼接做准备
本文介绍了在Carla仿真环境中为Tesla车辆配置4路摄像头（前、后、左、右），以准备进行环视拼接的过程。每路摄像头采用120度广角，间隔90度安装，留有30度重叠区域。详细说明了摄像头在车辆上的安装位置和参数配置，包括坐标、朝向和视野范围。同时展示了通过ROS工具查看摄像头数据，并创建了用于标定的网格替代棋盘格。最后预告下一步将进行4路图像到鸟瞰视角的投影和360度环视拼接。本文是Carla仿真系列的第4篇，前3篇分别介绍了环境搭建、添加NPC和YOLO目标检测的实现。
2026-08-03 12:53:34
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原创 Carla仿真系列：3_Carla 仿真中跑通 YOLOv8 实时目标检测
本文介绍了在Carla+ROS环境中实现YOLOv8实时目标检测的两种方案：1) rosbridge+roslibpy方案存在高延迟和丢帧问题；2) 采用TCP直接传输图像数据的方案，通过Python 2.7服务端发送图像数组到Python 3.10客户端进行检测，实现了流畅的实时检测效果。文章详细说明了TCP方案的代码实现和五终端启动流程，并展示了YOLOv8对车辆、行人等目标的检测效果，为后续实现多相机BEV环视拼接奠定了基础。
2026-07-31 09:09:55
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原创 Carla仿真系列：2_Carla 仿真中批量添加 NPC，让场景动起来
本文介绍了在Carla+ROS仿真环境中添加NPC车辆和行人的方法。首先回顾了整体流程：Carla服务端→ROS桥接→生成NPC→可视化动态场景。具体步骤包括：1)启动容器和Carla UE4；2)运行ROS Bridge；3)通过Python脚本生成NPC（默认10车5人，可自定义数量）；4)利用Carla内置的Traffic Manager实现NPC自动行驶、避障等行为。与仅有自车的场景相比，添加NPC后仿真环境具有真实交通流，能更好地验证感知算法。文末提供了相关视频教程链接。
2026-07-29 18:11:48
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原创 Carla仿真系列：1_Carla + ROS 仿真环境从零搭建，跑通完整数据流
本文介绍了使用Docker容器快速搭建Carla+ROS联合仿真环境的完整流程。作者将Carla UE4仿真服务端、ROS Bridge数据桥接和RVIZ可视化工具集成到统一镜像中，通过三个终端分别启动：1）运行CarlaUE4.sh启动仿真场景；2）通过ROS Bridge将传感器数据转换为ROS话题；3）使用RVIZ可视化相机图像和激光雷达点云数据。该方法解决了算法验证缺乏实车环境的问题，并利用容器技术实现环境快速部署。文章还提供了常见问题提示，包括多终端并行操作、首次启动耗时等注意事项。
2026-07-28 10:13:17
239
原创 Carla仿真：打通Python 2.7与3.10的图像传输桥梁
本文介绍了在Carla仿真环境中解决Python2.7与Python3.10环境间图像数据传输问题的两种方案。方案一采用rosbridge+roslibpy，通过WebSocket和Base64编码传输数据，但存在延迟高、网络开销大的问题；方案二则直接使用TCP传输numpy数组，通过pickle序列化实现高效数据传输，延迟更低。文章详细说明了两种方案的实现步骤和核心代码，包括服务端(Python2.7)订阅ROS图像话题并通过TCP发送数据，以及客户端(Python3.10)接收并显示图像数据的过程。方案
2026-07-23 09:21:47
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原创 PC+RK3588连板在线调试模型推理
本文介绍了RKNN-Toolkit2环境搭建及模型测试流程。主要内容包括：1) PC端在Docker中安装RKNN-Toolkit2 2.3版本，创建conda环境并配置adb；2) RK3588端更新rknn_server和librknnrt版本；3) 通过ADB或USB两种方式连接设备；4) 以yolov5为例演示模型转换(rknn)及推理测试过程。环境搭建重点涉及Ubuntu、Anaconda、Docker等工具的配合使用，模型测试展示了onnx到rknn的转换及在RK3588上的部署运行。
2026-07-17 16:10:20
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原创 激光雷达选型、标定及应用
之前和大家分享了相机的相关的经验知识，这次给大家分享激光雷达的选型、标定及应用。我会结合到自己在工作中使用激光雷达的经验进行分享，有不对的地方还请各位小伙伴留言指出。
2026-05-14 21:59:25
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原创 打造专属离线 AI 助手：HermesAgent 联动 Ollama+OpenWebUI
最近各个大厂都准备开始收割了，都在设置会员功能了，免费的就是一些基本功能，真正能用的都开始收费了，好几百啦。还有几十天我的之前便宜的订阅服务也要暂停了，续费就是好几百啊。最近就想着自己在本地自己搭一个个人AI助手，主要考虑到：1.个人数据安全，在本地存放；2.个人知识和经验积累；3.永久了更适合自己习惯；有兴趣的小伙伴也可以自己搞一个。
2026-05-08 22:11:09
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原创 相机选型详细的经验分享
本文详细介绍了相机选型的要点，主要分为监控场景和智能驾驶两大应用领域。监控场景推荐鱼眼相机以扩大覆盖范围，需注意防水、存储等需求；智能驾驶领域则需综合考虑传感器类型、长/短焦特性、分辨率、快门方式、像素尺寸、接口类型等技术参数。文章提供了地面采样距离(GSD)计算公式、宽动态范围(WDR)选择建议，并强调应根据实际应用场景选择合适参数，避免盲目追求高分辨率或特定功能。同时指出厂商参数标注的常见误区，帮助读者做出更合理的相机选型决策。
2026-05-04 21:28:37
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原创 从相机选型、标定到应用
本文总结了相机选型与标定的实用经验。在选型方面，强调要根据使用场景（室内/室外、日夜环境）选择相机类型，并详细介绍了选购时的关键参数（FOV、分辨率、帧率等）和测试方法（FOV实测、时延测试、曝光测试等）。标定部分重点说明数据采集要点（棋盘格占比、角度变化）和标定结果分析。最后列举了相机在监控、自动驾驶、三维重建等领域的应用，包括鱼眼相机在倒车影像、普通相机在BEV算法中的应用，以及雷视融合、MR等前沿技术。全文提供实用测试方法和应用案例，可供工程实践参考。
2026-04-25 08:43:25
411
原创 个人密码管理器
本文介绍了一个本地密码管理器的开发实现，支持多用户登录和加密存储功能。项目采用Python开发，包含命令行和图形界面两种操作方式，使用PBKDF2和Fernet加密算法保障数据安全。系统特点包括：独立用户数据存储、条目增删改查功能、密码自动复制与清除等。文章详细说明了项目架构、关键技术实现、运行方法，并提供了将项目打包为Android APK的方案指南，包括环境配置和构建流程。所有数据均本地加密存储，不上传网络，确保用户隐私安全。
2025-11-28 08:42:14
749
原创 Flutter 安装常见问题总结（Linux/Ubuntu 环境）
本文总结了在Linux环境下安装Flutter和配置Android开发环境时常见的问题及解决方案。主要内容包括：1) 必须通过git克隆Flutter项目而非下载ZIP包；2) 解决Android SDK命令行工具缺失问题；3) 正确设置ANDROID_HOME和PATH环境变量；4) 安装并配置JDK 17；5) 接受Android SDK许可协议。文章还提供了验证命令和检查清单，帮助开发者快速排查配置问题。核心要点是确保Android SDK、cmdline-tools、JDK 17和环境变量正确配置，
2025-11-25 22:35:03
894
原创 Apollo7感知模块之Lidar Component篇
Apollo7 Perception模块之Lidar Component篇，主要介绍Lidar组件的各个模块的功能。
2023-03-02 19:54:36
430
原创 Ubuntu18.04+UE4+Opencv4.4.0+ZED相机接入
基于Ubuntu18.04系统的Opencv+UE4的ZED相机实时接入实现。
2023-01-06 15:59:18
760
原创 Ubuntu18.04+Kbengine+UE4的环境搭建
各位小伙伴大家好，最经在研究UE4+Kbengine的环境搭建和使用，下面给大家分享下搭建的过程。
2023-01-05 11:02:40
789
3
原创 R3live+PaddleYOLO同步建图和目标检测
通过将目标检测模型集成到r3live，可以实现将建图过程中的动态障碍物进行过滤，提升建图质量。
2022-12-06 10:22:59
1920
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原创 ubuntu系统制作usb启动盘
最近在做usb系统启动盘，发现在ubuntu下制作太简单了，两行命令搞定，比win下制作还快，不用安装任何软件，实在太方便了，分享给大家。3.制作成功
2022-12-03 16:42:59
1032
原创 ROS2学习笔记整理
我最近在学习小鱼ROS2，针对学习的内容简单整理了一下，分享给大家供参考。1.OS层从原来的只支持linux平台变成了支持windows、mac甚至是嵌入式RTOS平台，这一点要点个赞。2.MiddleWare中间件层那么中间层ROS2到底相对于ROS做了哪些优化呢？1.DDS是什么数据分发服务DDS(DataDistributionService)是对象管理组织(OMG)在HLA及CORBA等标准的基础上制定的新一代分布式实时通信中间件技术规范，DDS采用发布/订阅体系架构，强调以数据为中心，提
2022-12-03 16:35:26
4521
原创 神经辐射场NeRF之Instant-ngp环境搭建与应用
instant-ngp是目前NeRF领域最快的建模算法，它的出现加快的人人都可以建模的新时代，促进了真实世界模型的数字化发展。
2022-09-17 16:20:15
4360
8
原创 PaddleSeg之语义分割模型部署
模型训练完后，往往在实际应用过程中对实时性都有一定的要求，而python运行效率比较慢，所以需要采用其他加速的部署方案，这里主要介绍下PaddleSeg的C++部署方案。
2022-09-10 17:47:04
2203
2
基于labelImg的二次开发可进行截断、遮挡标注
2023-02-12
基于ROS2的海康网络RTSP摄像头驱动Demo
2023-02-07
paddleSeg-Demo.zip
2023-01-30
基于pcl的点云处理相关Demo
2023-01-30
基于Ubuntu+UE4+Opencv的实时相机接入和虚拟道具投影到图像的Demo展示
2023-01-09
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