ROC Robot Operating System

ROS(机器人操作系统)是一款开源的元操作系统,为机器人控制提供了一系列的服务,包括硬件抽象、设备控制、常用功能实现、进程间消息传递及包管理等。本文介绍了如何安装ROS,并提供了入门教程和技术概述。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

http://www.ros.org/wiki/

ROS是一种新的,超便携机器人编程系统。活性氧可以让你轻松地建立不同的语言和不同平台上的分布式机器人控制系统。

ROS is an open-source, meta-operating system for your robot. It provides the services you would expect from an operating system, including hardware abstraction, low-level device control, implementation of commonly-used functionality, message-passing between processes, and package management.

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ROS:

Software Built on ROS:

  • Core Libraries by Functionality

    • Lists available APIs within ROS by language and topic.

    Code Repositories

    • There's a broad community contributing open-source software for ROS. This lists many of the known code repositories that build on top of ROS.

    Search Software

    • Search for libraries across the entire ROS community.

Robots/Hardware Using ROS:

Publications Using ROS:

  • Papers

    • Published papers with open source implementations available.
### ROC 曲线与 AUC 的概念及应用 #### 什么是ROC曲线? ROC曲线,即受试者工作特征曲线(Receiver Operating Characteristic curve),是一种用于评估分类模型性能的统计工具[^1]。它最初被开发于第二次世界大战期间,由电子工程师和雷达工程师用来检测战场上的敌方车辆。如今,该方法已扩展到多个领域,包括机器学习、医学诊断等。 ROC曲线的核心在于展示分类模型在不同阈值下的表现能力。具体而言,它是通过图形化方式描绘出模型的真正率(True Positive Rate, TPR)与假正率(False Positive Rate, FPR)之间的权衡关系。其中: - **真阳性率 (TPR)** 表示实际为正类的情况下预测也为正的概率。 - **假阳性率 (FPR)** 则表示实际为负类却被错误地预测为正的概率。 #### 如何解读ROC曲线? 一条理想的ROC曲线会尽可能靠近左上角,这意味着模型能够以较高的真正率识别正样本的同时保持较低的假正率。如果曲线接近对角线,则表明模型的表现几乎相当于随机猜测;而越远离对角线则说明模型具有更好的区分能力。 #### AUC的意义是什么? AUC代表的是ROC曲线下面积(Area Under the Curve),其取值范围通常介于0至1之间[^2]。作为衡量二元分类器质量的一个重要标准,较大的AUC值意味着更强的整体辨别力——即使是在调整决策边界之后仍能维持良好效果的能力。一般来说: - 当`AUC=1`时表示完美分离; - 若`AUC≈0.5`可能暗示着近乎无用或者完全失败的结果; - 而对于大多数实用场景下我们期望看到高于此水平但低于完美的数值区间内的结果。 以下是计算并绘制简单例子中的Python实现代码片段: ```python from sklearn.metrics import roc_curve, auc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 假设y_true是我们的真实标签,y_scores是对应的分数(概率估计或其他形式) fpr,tpr,_ =roc_curve(y_true , y_scores ) areaUnderCurve=auc(fpr,tpr) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label=f'ROC curve (area = {areaUnderCurve:.2f})') plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') # 对角线 plt.xlim([-0.05, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic example') plt.legend(loc="lower right") plt.show() ``` 上述脚本利用Scikit-Learn库函数来获取必要的数据点,并借助Matplotlib完成可视化操作。 ---
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