14、ROS机器人传感器与相机使用指南

ROS机器人传感器与相机使用指南

1. 传感器包分类

ROS传感器Wiki页面提供了多个传感器包,传感器主要分为以下几类:
| 传感器类型 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1D测距仪 | 如红外距离传感器,可用于制作低成本机器人 |
| 2D测距仪 | 激光距离传感器(LDS)常用于导航 |
| 3D传感器 | 像英特尔的RealSense、微软的Kinect和华硕的Xtion等,用于3D测量 |
| 姿态估计(GPS + IMU) | 用于确定机器人的姿态 |
| 相机 | 用于目标识别、人脸识别、字符识别等 |
| 传感器接口 | 部分传感器支持USB和Web协议,可通过微处理器的UART或迷你PC连接到ROS |
| 音频/语音识别 | 目前相关领域较少,但在不断增加 |
| 环境传感器 | 用于感知环境信息 |
| 力/扭矩/触摸传感器 | 感知力、扭矩和触摸信息 |
| 运动捕捉 | 捕捉运动信息 |
| 电源 | 提供电源相关信息 |
| RFID | 射频识别 |

在这些分类中,以下几种传感器包较为重要:
- 1D测距仪 :红外距离传感器可用于低成本机器人的制作。
- 2D测距仪 :LDS在导航中应用广泛。
- 3D传感器 :英特尔的RealSense、微软的Kinect和华硕的Xtion等是3D测量的必要设备。
- 音频/语音识别 :相关领

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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