ConnectedComponents类

原创于 2024-03-17 20:22:52 发布 · 103 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#机器人

2d_slam 专栏收录该内容

100 篇文章 ¥9.90 ¥99.00

订阅专栏

超级会员免费看

本文介绍了ConnectedComponents类中的一个有趣变量，探讨了std::map如何在维护唯一键的同时实现链式结构。通过forest_变量，文章阐述了如何将原本的网状结构转化为单链，以达到压缩路径的效果，简化了朋友关系网络的表示。

这个类有个变量很有意思

  // Tracks transitive connectivity using a disjoint set forest, i.e. each
  // entry points towards the representative for the given trajectory.
  std::map<int, int> forest_ GUARDED_BY(lock_);

对于这个操作

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

超级会员免费看

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

可峰科技

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
打赏
打赏
打赏举报

举报

专栏目录

订阅专栏

Graph Connected Components算法原理与代码实例讲解

AI天才研究院

08-04

808

Graph Connected Components算法原理与代码实例讲解 1.背景介绍在图论和计算机科学中,连通分量(Connected Components)是一个重要的概念。它描述了无向图中节点之间的连通性。连通分量算法旨在找出图中的所有连通

Connected Components连通分量算法原理与代码实例讲解

AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。

01-05

1011

1. 背景介绍在计算机视觉、图形学、网络分析等领域，连通分量（Connected Components）是一个非常基础且重要的概念。它用于检测图像中连通的区域，或是网络中连通的节点。本文将详细介绍连通分量算法的原理，并提供一份详细的代码实例。 2. 核心概念与联系

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

Spark GraphX之ConnectedComponents

jiandanbuguo的博客

11-29

2623

图的连通性介绍无向图顶点的连通性在一个无向图 G 中，若从顶点 i 到顶点 j 有路径相连（当然从 j 到 i 也一定有路径），则称 i 和 j 是连通的。连通图在一个无向图 G 中，如果图中任意两点都是连通的，那么图被称作连通图连通分量无向图G的极大连通子图称为G的连通分量( Connected Component)，这里的极大是指顶点个数极大。任何连通图的连通分量只有一个，即是其自身，非连通的无向图有多个连通分量有向图弱连通图有向图的底图（无向图）是连通图，则是弱连通图。简单来

connected components algorithm连通组件算法

weixin_45931455的博客

11-16

4095

connected components algorithm连通图算法什么是connected components algorithm？用通俗的话说就是一个图像的前景部分有几部分构成，用下面的这幅图作为例子就是有三部分组成（用红线画出来了）当我们在使用这个算法的过程中不可避免的会遇到这两个专业名词：四邻域: 包括了中心点的上下左右四个方向的点八邻域：包括周围8个点的关系，我自己认为8邻域的算法准确度更高对图像进行标注将该算法实施之后得到的图像会有标注，例如这一部分的区域是属于同一类的。

CloudCompare功能介绍-Label Connected Components

CV_SLAM

02-27

1402

cloudcompare点云处理，借优快云记一下，便于查看

OpenCvSharp函数：ConnectedComponents、ConnectedComponentsWithStats、ConnectedComponentsEx

图南堂

03-03

3206

OpenCvSharp函数：通道组件分析邻域、邻接概念 ConnectedComponents ConnectedComponentsWithStats ConnectedComponentsWithAlgorithm ConnectedComponentsWithStatsWithAlgorithm ConnectedComponentsEx

Spark GraphX之Connected Components

菜鸟也学大数据的博客

11-26

714

原文地址：https://www.jianshu.com/p/8b0a4ce52703 Connected Components介绍 Connected Components算法是计算Graph图中每个顶点所连接的最小顶点值，通过这个算法可以清晰的看到Graph图中有几个连通图示例图可以看到这个Graph图中存在两个连通图测试数据 links.csv 1,2,friend 1,3,sister 2,4,brother 3,2,boss 4,5,client 1,9,friend 6,.

Rockwell Connected Components Workbench 22.0

控件与插件之大全

02-25

2166

使用 Connected Components Workbench™ 软件简化多个行业的独立机器开发。作为微控制系统的集成设计软件，我们的 Connected Components Workbench 软件通过人机界面 (HMI) 编辑器提供控制器编程和仿真、设备配置和可视化。该软件有助于减少初始机器开发时间和成本

BFS与connected components

qq_14952615的博客

08-01

281

上文中我们讲到了BFS与最短路径的关系。本文，我们聊一聊图的connected components。中文翻译好像是等价类。等价类的意思是只要节点之间存在连通的边，则这些节点都被分在同一个类中。简单点说即图可以被分为多少块 pieces。如上图所示，这个图有三块。其实算法很简单。如下所示： - for i=1:N -if node i is not explored -BFS(G,i) 我们说BFS(G,i)肯定能找到以i为...

使用cartographer纯定位代替amcl运行move_base

南北粉面馆

11-25

6176

<launch> <!-- ************** Global Parameters *************** --&g

cartographer点云匹配时为什么要重力对齐？

南北粉面馆

01-16

5618

AddAccumulatedRangeData里面的这行代码的含义在这里插入代码片 const transform::Rigid2d pose_prediction = transform::Project2D( non_gravity_aligned_pose_prediction * gravity_alignment.inverse());``` 表面上只是重力对齐以后再处理，其实这里面还为后续的匹配与查找减轻了查找范围，因为* gravity_alignment.inverse()

TEB局部路径规划 computeVelocityCommands代码解析

南北粉面馆

11-24

4433

大概步骤 1-就是把机器人走过的全局路线给裁剪掉，因为已经过去了没有比较再参与计算后面的局部规划。 // prune global plan to cut off parts of the past (spatially before the robot) pruneGlobalPlan(*tf_, robot_pose, global_plan_, cfg_.trajectory.global_plan_prune_distance); 2-就是截取距离当前机器人这个max_global_pla

基于ros框架，cartographer使用aruco/apriltag作为landmark

南北粉面馆

03-03

4199

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

cartographer如何使用2个反光柱子作为一个landmark

南北粉面馆

03-09

3646

2个反光柱的摆放要求：靠着墙摆，因为我们只能从一侧看到2个反光柱，从两侧都看到至少需要3个反光柱来定位。 landmark检测原理：因为我们是从一侧看到2个反光柱，所以看到2个反光柱在一帧激光数据中会有顺序，有2种情形，如下图这两种情形，我们发现情形1: 这种情形2个反光柱子被检测到的激光角度小于180，我们认为大一些激光角度的是原点。情形2: 这种情形2个反光柱子被检测到的激光角度大于180，我们认为小一些激光角度的是原点。这样原点就固定下来，并是唯一的。2个反光柱构成的坐标系也就确定了。和激光坐

导航的时候自动更新地图的思路，附使用cartographer的解决方案

南北粉面馆

10-17

3249

首先说下原来错误的思路：就是新地图匹配上旧地图，然后就把旧地图替换，或者更新旧地图，这种思路错误的原因是，任何的匹配都是有匹配误差的，从1月份一直匹配到12月份，就算一个月的累积误差是1mm，12个月后也有1cm的误差了，这显然不是自动更新想看到的。那后来怎样的思路呢？这里我们总想着要扔掉旧地图，这就是错误的根源(死胡同)，扔掉了旧地图就会出现上面的问题，1天不会有太大的误差，一个星期后就不好说喽，特别是环境变化大的场地。那这就遇到了似乎永远解决不了的难题，其实是我们进入了一个死胡同，那就是我们惯性思维

cartographer占用CPU过高？那只是作者留了道练习题

南北粉面馆

03-12

3180

cartographer的博物馆demo之所以cpu过高，是因为他的前端和后端都使用了比较冗余的计算参数，其实有些是不必要的，比如可以把激光的采样间隔设置大一些，demo的帧率为30Hz，设置为0.25则变成12Hz，够用。 rangefinder_sampling_ratio = 0.25, --1. 前端不要使用CSM，有IMU的情况不用使用CSM激光匹配。 TRAJECTORY_BUILDER_2D.use_online_correlative_scan_matching = false 接

（四）cartographer算法用于调试的参考解读

南北粉面馆

04-07

3108

cartographer是一个复杂的系统，要想调试它首先需要对其内部工作原理有较好的理解，这篇文章试图给出cartographer各个子系统直观的概览还有它们的配置参数。如果你对cartographer非常感兴趣，建议看看这篇文章，虽然它只介绍了2D-SLAM，但是它严格的介绍了我们这里将要介绍的每一个概念，当然这些概念同样适用于3D-SLAM。 W. Hess, D. Kohler, H. Ra...

cartographer 编译时不想下载Abseil的替代方法

南北粉面馆

04-07

2831

原理阐述：下载github上的abseil，然后单独编译这个库，然后更改部分cartographer和cartographer_ros的代码即可。详细步骤：一：下载abseil 网址：https://github.com/abseil/abseil-cpp. 安装abseil的静态库： mkdir build && cd build cmake … make sudo mak...

cartographer自动更新地图初探

南北粉面馆

06-22

2765

其实cartographer的地图更新，就是用新扫描的地图替换老地图，这里在加载老地图的时候，要加载TrajectoryState::FROZEN状态的地图，这样新地图就按照老地图为坐标系进行匹配和导航了。 cartographer里面自带的移除老地图的功能是考虑建图模式的情况，所以在导航模式时，我们不能任性移除老地图，因为这样会带来定位灾难（老地图可能因为移除局部而整体变形）所以我们加载老地图的时候，加载模式为TrajectoryState::FROZEN状态，所以我们只要在结束导航的时候，自己写一个接

connected components workbench创建项目需要输入密码怎么办