mid360-fastlio探索

已于 2025-03-05 20:01:43 修改
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于 2025-03-05 18:50:39 首次发布
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1.livox_driver2:

roslaunch livox_ros_driver2 msg_MID360.launch

2.FAST_LIO:

roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch
yuyuyue249
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MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（基础篇）（三）
qq_36130719的博客
02-27 1041
基于粒子滤波框架的激光SLAM，RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图，结合里程计和激光信息，每个粒子都携带一个地图，构建小场景地图所需的计算量较小，精度较高。但在高分辨率建图时，在静止状态下更新不好，存在震荡并noise过多。
基于MID-360的四足机器人室内环境的frontier-based自主探索
weixin_46187561的博客
07-10 2012
这个工程上并不能完成最开始说的地下复杂环境的自主探索任务，并且因为贪心思想的问题，很容易导致机器人陷入死角出不来，同时对感知效果的依赖非常强，探索重复率也比较高，做了几天实验，当前的记录就到这了，有些细节后续记起来会补上。该部分实验只是做一个功能对比，暂时就告一段落，后续会考虑能够适应更加复杂环境的方案。
探索精准定位新境界：FAST-LOCALIZATION
gitblog_01106的博客
09-11 1031
探索精准定位新境界：FAST-LOCALIZATION 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/FAST-LOCALIZATION 在自动驾驶和机器人导航的浪潮中，高精度的实时定位成为了核心技术之一。今天，我们将带您深入了解一个新兴的开源项目——FAST-LOCALIZATION，这是一款基于LiDAR与惯性测量单元(IMU)的高效重定位工具包，它在已知地图环...
Robust Loop Closure by Textual Cues in Challenging Environments
weixin_35715490的博客
10-25 81
arxiv | 南洋理工大学开源 基于文本线索实现复杂环境中的鲁棒闭环检测 【Robust Loop Closure by Textual Cues in Challenging Environments】 文章链接：[2410.15869] Robust Loop Closure by Textual Cues i... 开源仓库：GitHub - TongxingJin/TXTLCD: T...
有意思的开源项目
z1872385的博客
10-09 369
scrcpygui 不用花钱，三步投屏手机到任何电脑系统，支持高帧率录屏、电脑控制手机。 https://gitee.com/Mirror/scrcpy-gui?_from=gitee_search
VLN论文精读（五）OpenBench: A New Benchmark and Baseline for Semantic Navigation in Smart Logistics
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04-21 1466
该论文旨在解决无人配送的“最后一公里”问题，即小区或单元楼范围的楼栋配送问题，局部定位与路径规划使用的是FastLio2、A*、TEB算法，全局定位与姿态估计靠LLM解决，整个系统zero-shot，同时对比了多个LLM模型，认为 GPT-4o-mini 效果最好。作者在真实与仿真环境中均进行了测试，由于这一领域的相似研究较少，所以文中的模型对比部分内容较为贫瘠，但根据作者的实验结果可以证明他们的方法明显强于另外两种基于学习的方法；
禾赛32线fastlio
01-12
利用额外收集的Livox MID-360和HESAI Pandar XT-32序列来评估不同LiDAR类型之间的性能差异是有益的做法。这类实验可以帮助确认所选方案的有效性及其局限所在[^2]。 #### 性能考量 考虑到传统SLAM算法主要依靠几何...
fastlivo2标定
04-03
cd ~/catkin_ws/src/Mid360_livox_ros_driver2/src/ git clone https://github.com/hku-mars/FAST_LIO.git cd FAST_LIO && git submodule update --init sed -i 's/livox_ros_driver/livox_ros_driver2/g' $(grep -...
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
06-02
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
基于51单片机利用MPU6050 DMP实现姿态角获取的完整例程
06-02
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机（一种常见的8位微控制器）的程序示例，用于读取MPU6050传感器的数据，并通过其内置的数字运动处理器（DMP）计算设备的姿态角（如倾斜角度、旋转角度等）。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器，广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能，由DMP处理复杂的运动学算法，例如姿态融合，将加速度计和陀螺仪的数据进行整合，从而提供稳定且实时的姿态估计，减轻主控MCU的计算负担。最终，姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示，为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知，该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核，因编程简单、成本低而被广泛应用；MPU6050作为惯性测量单元（IMU），可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库，其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序，以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤：首先是硬件连接，将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接，同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上；接着是初始化设置，配置51单片机的I/O端口，初始化I2C通信协议，设置MPU6050的工作模式和数据输出速率；然后是DMP配置，启用MPU6050的DMP功能，加载预编译的DMP固件，并设置DMP输出数据的中断；之后是数据读取，通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据，数据通常以四元数或欧拉角形式呈现；再接着是数据显示，将姿态角数据转换为可读的度数格
TSP（旅行商问题）-使用人工蜂群求解源码
06-02
程序100%可运行，可随机增加或减少城市，带有代码注释；也可转换为其他语言的代码
金昌EX9000教程学习资料同步实体书
06-01
同步当年出版书，详细教材，包含三维试衣毛毛虫使用方法
2021年MathorCup高校数学建模挑战赛D题
06-02
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模
yolo11-pyqt5-gui检测施工 site 中的安全隐患-保障 construction workers 的安全+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面.zip
06-02
yolo11-pyqt5-gui检测施工 site 中的安全隐患-保障 construction workers 的安全+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面包含pyqt可视化界面，有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共1206张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：construction-safety（施工安全），包括 helmet（安全帽）、no-helmet（无安全帽）、no-vest（无背心）、person（人员）、vest（背心）等 3. yolo项目用途：检测施工 site 中的安全隐患，保障 construction workers 的安全 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
等高线图绘制算法源码重新编写
06-02
以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍： 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值，计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关，且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点，对未知点值的影响越大。具体来说，先确定未知点周围若干个已知数据点，计算这些已知点到未知点的距离，然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和，最终得到未知点的值。这种方法简单直观，适用于数据点分布相对均匀的情况，能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时，先找到该点所在的矩形单元，然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值，得到两个中间值，再对这两个中间值进行线性插值，最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值，特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题，能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响，又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时，先根据面距离反比的思想，确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合，这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内，采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点，既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况，又能保证插值结果的平滑性，适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
继电器驱动电路设计合集
06-02
合集包含内容目录： 1.继电器原理 2.继电器驱动电路设计指引（美的） 3.继电器驱动电路 4.大功率驱动电路 5.单片机驱动继电器电路详解 6.继电器控制 7.继电器生产原理
基于MATLAB实现的空间前方交会算法代码
06-02
在摄影测量领域，通过 MATLAB 编写的空间前方交会程序能够实现待定点三维坐标的计算。该程序基于点投影系数法，利用空间后方交会所求得的双像外方位元素，进而推导出待定点的三维坐标。
Python 从入门到实践基础教程
最新发布
06-02
Python 是一种高级的、解释型的编程语言，以其简洁易读的语法、丰富的库和广泛的应用领域而备受青睐。它在数据科学、人工智能、网络编程、自动化脚本等诸多方面都有出色的表现。
基于Java技术的微信小程序外卖点餐系统设计与实现(论文)-kaic
06-02
内容概要：本文详细介绍并展示了基于Java技术实现的微信小程序外卖点餐系统的设计与实现。该系统旨在通过现代信息技术手段，提升外卖点餐管理的效率和用户体验。系统涵盖管理员、外卖员、餐厅和用户四个角色，提供了包括菜品管理、订单管理、外卖员管理、用户管理等功能模块。后台采用SSM框架（Spring + Spring MVC + MyBatis）进行开发，前端使用微信小程序，数据库采用MySQL，确保系统的稳定性和安全性。系统设计遵循有效性、高可靠性、高安全性、先进性和采用标准技术的原则，以满足不同用户的需求。此外，文章还进行了详细的可行性分析和技术选型，确保系统开发的合理性与可行性。 适用人群：计算机科学与技术专业的学生、从事Java开发的技术人员、对微信小程序开发感兴趣的开发者。 使用场景及目标：①为中小型餐饮企业提供低成本、高效的外卖管理解决方案；②提升外卖点餐的用户体验，实现便捷的点餐、支付和评价功能；③帮助传统餐饮企业通过数字化工具重构消费场景，实现线上线下一体化运营。 其他说明：该系统通过详细的系统分析、设计和实现，确保了系统的稳定性和易用性。系统不仅具备丰富的功能，还注重用户体验和数据安全。通过本项目的开发，作者不仅掌握了微信小程序和Java开发技术，还提升了独立解决问题的能力。系统未来仍需进一步优化和完善，特别是在功能模块的细化和用户体验
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