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我也要
这里记录一下cartographer里面的路标点是如何转换的，首先你要知道路标点在相机坐标系的位置（很多二维码读码器的关系恰好相反，是相机在二维码的坐标系），然后要知道相机坐标系和小车坐标系（一般为base_link）之间的关系。中间用tf_broadcaster_发出来便于查看是否设置正确
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void Node::HandleLandmarkMessage(
const int trajectory_id, const std::string& sensor_id,
const cartographer_ros_msgs::Landm基于cartographer的优化和功能开发，以及二维码、反光板定位
基于cartographer的算法改进
AprilTag二维码检测和定位
AprilTag类似于二维码QR codes（Quick Response Code；全称为快速响应矩阵图码）AprilTag可用于多种用途，包括相机标定、目标大小估计单目距离测量等。二维码可以直接用打印机打印在纸张上，不需要特殊材料。而AprilTag检测程序可以计算相对于相机的三维位置和二维码所承载的ID信息。AprilTag。
(02)Cartographer源码无死角解析-(73) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-landmark残差细节分析
个人理解个人理解后端优化是在图优化的框架下，通过调整节点和子图的位姿，以最大程度地满足各种约束条件，使得整个系统的位姿估计更加准确和一致。在后端优化中，节点和子图的位姿是通过最小化误差函数来进行调整的。这个误差函数可以包含多种约束，如里程计测量、IMU数据、固定的参考帧位姿、特征点观测等等。优化的目标是找到一组位姿，使得所有的约束都得到满足，并且使得整个系统的一致性最好。在优化的过程中，为了保证约束的准确性，需要对位姿进行调整，同时也要考虑到不同节点和子图之间的关系，以及它们与前端位姿估计的一致性。
基于ros框架，cartographer使用aruco/apriltag作为landmark
在动态环境中，使用aruco码作为landmark有助于机器人的快速定位。这里把主要的使用过程梳理一下，之前做过却没有整理。本文基于ros框架。 1-首先来个摄像头 我使用的是一个usb广角镜头，介于针孔相机和鱼眼相机之间，首先使用ros包usb_cam打开相机 https://github.com/ros-drivers/usb_cam 输出的话题为：/usb_cam/image_raw /usb_cam/camera_info 因为相机没有标定，所以 /usb_cam/camera_info为空
Ros cartographer 搭载 landmark 保姆级操作上手教程(1)
之前跑的bag中偶然发现在msg的bag包中，有Landmark数据的发布和订阅。Landmark在cartographer中作为定位为避免定位丢失，从而使之增加定位精度，和重定位，看完所有网页上能找到的文章，看后就一个字懵。防止cartographer在长廊中因为激光雷达的射程范围不够导致后期回环中定位失效，以至自己设备的定位乱跳，如果不幸跳入墙体中，则会整个设备则会陷入假死整体上landmark的引用方式，分为两种一种是反光标识工地上的反光柱，另一种则是使用固定的二维码和。
使用cartographer纯定位代替amcl运行move_base
<!-- Simulate a differential drive robot with the teb_local_planner in stage: - stage - map_server - move_base - static map - amcl - rviz view --> <launch> <!-- ************** Global Parameters *************** --&g
cartographer-landmark 二维码修正重定位
landmark定位原理： cartographer在跑纯定位的时候，判断定位丢失的标准是一个比较棘手的事情。在cartographer中经常使用的是scan_to_map的方式，通过cartographer自己维护的PoseExtrapolator使用匹配的方式来获得当前帧与地图的匹配值，但是这样的方式在环境经常变的场景下效果会比较差， 而使用landmark可以有效地避免这类问题的发生，还是会出现坐标的跳变，从一个位置跳到了另外一个位置，这种情况也会发生在环境变化不大的场景中。这时候使用landmark进行标注则是非常重要的。这种landmark方法基本是作为定位的修正补充，通过建立一个最小二乘的数学模型，来迭代计算，给优化增加一些元素。在室内场景下来说，这种方式还是比较鲁棒的，而且在此基础上可以做一个融合。
长期换衣行人重识别（Long-Term Clothes-Changing Person Reid）数据集汇总
长期换衣行人重识别任务中目前常用的数据集总览目前换衣数据集的主要问题数据集换衣/总体情况集统计DeepChange（2021）LaST（2021）COCAS(2020)VC-Clothes(2020)LTCC(2020)PRCC(2019)Celebrities-reID（2019） 总览 在长期换衣行人重识别的任务当中，数据集的获取（尤其是对于学术环境下）是一个难点，主要的困难有以下几点： 采集大规模的数据集比较困难。 采集不同的衣服的数据集比较困难。 采集不同衣服不同角度的数据集比较困难。 目前也有
frp 内网渗透案例：端口转发 + 二级代理（深入理解 frp 在内网渗透中的技巧）
本文使用 vulnstack7 靶场作为测试环境，解释 frp 内网渗透特殊使用姿势，通过此案例来提高内网渗透能力。接下来的演示环境只做了以下修改。攻击者 vps 的 ip 修改为：192.168.72.162。DMZ 区域的 ubuntu 的 ip1 修改为：192.168.72.129。先引入问题，当我们控制了 DMZ 的 ubuntu 并且拿到第二层网络的 ubuntu 的 rce 后，会出现以下两个问题。如何搭建隧道让 ubuntu 反弹 shell 给攻击者 vps？
基于MATLAB实现的克里金插值的代码
参考代码 克里金插值matlab代码 youwenfan.com/contentcsb/81657.html。
从特斯拉到蔚来：拆解主流智能汽车的车联网架构，看它们如何实现‘车、路、云’协同
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ArcGIS Pro中协同区位熵方法在商业选址分析中的应用
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Oracle EBS与SAP数据数据切换至迁移华为MetaERP分析
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