易

enable_shared_from_this是一个模板类，定义于头文件，其原型为：template< class T > class enable_shared_from_this;std::enable_shared_from_this 能让一个对象（假设其名为 t ，且已被一个 std::shared_ptr 对象 pt 管理）安全地生成其他额外的 std::shared_ptr 实例（假设名为 pt1, pt2, … ） ，它们与 pt 共享对象 t 的所有权。若一个类 T 继承

转载g++: internal compiler error: Killed (program cc1plus)Please submit a full bug report问题原因是因为内存不足 使用交换分区来解决：sudo dd if=/dev/zero of=/swapfile bs=64M count=16#count的大小就是增加的swap空间的大小，64M是块大小，所以空间大小是bs*count=1024MBsudo mkswap /swapfile#把刚才空间格式化成swap格式

1 概览在上一篇文章【Package】RosBridge——打通Ros与非Ros环境的数据壁垒 中，我介绍了如何通过RosBridge来进行非Ros与Ros系统之间的数据通信，并且实现了一半的通信架构，即图片的左半部分，这一篇，我会通过介绍GitHub上的开源项目ppianpak / rosbridgecpp来实现架构的右半部分，测试完整的通信结构效果。ppianpak / rosbridgecpp实现了一个高效基于C++的与RosBridge通信的Client，使用rapidjson来进行json相关

1 概览当你在Ros中开发完成，想要导入系统验证功能的时候，是不是苦于需要去Ros，但是去了Ros又没法使用很多很好用的工具，如rviz、rosbag等。调试起来费心费力，如果在非ros平台开发一套可视化、记录工具等又是庞大工程。顿时累觉不爱。如果你也有同样的烦恼，那快来点赞收藏关注博主，下面的工具绝对适合你，提高你的开发效率，Ros官方已经想到这个问题并且帮大家提供了解决方案：RosBridge在RosWiki中介绍了RosBridge的功能：Rosbridge provides a JSON

0 背景项目中有多个Sensor的Topic需要订阅，Topic的更新频率各不相同，假设Topic A为25Hz，Topic B为10Hz，Topic A为关键数据，需求是当收到TopicA后即进行数据的处理。这里就需要对Callback的调用机制进行区别。1 SpinOnce机制SpinOnce与Spin的区别比较简单，这里就不具体说明了。在ROS中，当收到可以激活Callback函数的时机时，会将其压入一个队列，这个队列就是ros::CallbackQueue。当调用Spin或SpinOnce时，

目录导航0 背景1 RANSAC处理2 结果Coefficient的可视化0 背景RANSAC是一种可以在大量噪声点（外点）的数据中提取出符合预设模型参数的算法，算法通过多次迭代可以在含有50%以上非模型点的数据中选出模型点（内点），因此适用于点云数据中形状信息的提取，如下图所示。本文使用2D已经聚类的激光数据，运用Ransac算法来计算单一聚类中是否适合模型种类，选取的模型为{pcl::SACMODEL_CIRCLE2D,pcl::SACMODEL_LINE}，也就是2d圆和直线模型，来用以获得聚

1 使用等号直接链接 pclpLaserCloud.reset(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>()); pclpLaserCloud = _pLaserCloud;运行结果指针count增加，既是两个指针指向了同一目标。2 pcl中的makeShared（）pclpLaserCloud.reset(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>()); pclpLaserCloud

0 应用函数clock ( )的返回值为：自程序开始运行至此函数被调用时所经过的硬件滴答数。　　分别取代码前后的clock tick数并作差，即为代码运行所经历的clock tick，再通过常量CLOCKS_PER_SEC便可得到代码运行时间。1 代码例子//// Created by greg on 5/6/21.//#include <time.h>#include <vector>#include <iostream>int main (int

0 关于KD-Tree关于kd-tree的基本原理和构造实现情况可以参考博文：《KD-Tree结构与算法原理》1 PCL中使用kd-tree进行最近邻点搜索先分部解释，完整代码见第二部分。1.1 最近邻搜索关键函数int pcl::search::KdTree< PointT, Tree >::nearestKSearch (const PointT & point,int k,std::vector< int > & k_indices,std::

本文结合了朱德海主编的《点云库PCL学习教程》与其他一些文档的内容，以及pcl_ros源码给出。Voxel Grid Filter使用体素化网格方法实现下采样，即减少点的数量，减少点云数据，并同时保持点云的形状特征，在提高配准、曲面重建、形状识别等算法速度中非常实用。所以该类常用于对大数据量的下采样处理，特别是在配准、曲面重建等工作之前作为预处理，可以很好的提高程序的速度。PCL中Filter相关部分代码结构其中VoxelFilter是基于Filter类的具体实现。PCL_ROS中VGF部

1 vector 的初始化与赋初值1 不带参数的初始化 vector<int> Numb;//不带参数得到的是size=0的vector2 带构造参数的初始化 vector<int> Numb(大小,[初始值]); //如果不指定初始值则为0；3 通过数组地址范围初始化 int arr[5] = {0,1,2,3,4}; vector<int> Numb(arr,arr+5); //地址的开始和结束范围，如上，右侧为+54 通过同类型

0 前言1 类相关不要在类的构造函数中进行针对于数据除初始化外的操作，可单列一个Initialize()函数。