制图师V3 cartographer3d是否损坏排查

原创 已于 2025-05-14 08:38:13 修改 · 248 阅读 · 0 ·
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#klipper #制图师

于 2025-05-08 10:27:23 首次发布

若3D打印机的制图师V3不能工作了，可以通过一下几个方法判断是否损坏
若有不足之处请大家指出，相互讨论

1.通电情况下，制图师芯片是否发热烫手

在这里插入图片描述

2.当探测器靠近金属，看指示灯是否正常

在这里插入图片描述

3.看uuid是否正常识别，将主板、ebb的uuid注释，然后看是否可以识别到探测器的UUID

在这里插入图片描述

Cartographer安装与运行教程
weixin_44279335的博客
07-24 1884
安装这个cartographer着实花了我不少时间，好在最后跑起来了，虽说不太完美，以后慢慢改进吧，下面把过程中遇到的问题汇总一下。 安装过程： #安装依赖和软件包 $sudo apt-get install -y google-mock libboost-all-dev libeigen3-dev libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblua5.2-dev libprotobuf-dev libsuitesparse-dev libwebp-dev ninja-bui
Cartographer学习记录：cartographer源码3D SLAM部分（一）
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02-28 1606
Cartographer 3D源码阅读之上层cartographer_ros介绍
Cartographer安装教程(完美安装，复制粘贴流！！！)
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07-12 1826
默认已经安装了ROS,本博客安装过程主要是方便复制粘贴，这是完美安装版本，没上截图，没有过多解释，出现问题现搜现用。 推荐和 别的博客一起参照！！！我这个方便复制粘贴！！！ 1.加入谷歌服务器域名 因为什么别的博客里有（其它同理） sudo gedit /etc/resolv.conf 将原有的nameserver这一行注释，并添加以下两行 nameserver 8.8.8.8 nameserver 8.8.4.4 2.安装依赖包 sudo apt-get install -y \ cmak
K2-Improvements项目中Cartographer扫描仪MCU优化方案解析
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06-25 446
K2-Improvements项目中Cartographer扫描仪MCU优化方案解析 背景介绍 在使用3D打印机时，许多用户会安装Cartographer传感器（基于ADXL加速度计）来提升打印机的自动调平精度。这类传感器通常连接到一个独立的MCU（微控制器单元）上，专门负责处理传感器的数据采集工作。然而在实际使用中，用户经常遇到以下两个问题： 打印过程中扫描仪MCU连接偶尔会意外断开（如接口松...
cartographer简单快速安装和配置
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cartographer 安裝 ubuntu16.04 环境下1、安装wstool rosdep ninja和下載運行包2、下面进行安装proto33、安裝proto3完毕后,进行rosdep 和ninja 1、安装wstool rosdep ninja和下載運行包 $ apt-get update //-y 假定对所有的询问选是，不提示 $ sudo apt-get install -y pyt...
【2D/3D-Lidar-SLAM】 Cartographer详细解读
格物致知
10-15 1080
初始化best_score初始化为负无穷大，用来记录当前找到的最佳匹配分数。遍历平移和旋转参数使用三个嵌套的循环，分别遍历水平方向（j_x）、垂直方向（j_y）和旋转方向（j_θ）的参数空间，从而在各个可能的平移和旋转组合中搜索。计算匹配分数在每个平移和旋转组合下，计算一个匹配分数score，它是通过某个函数M_nearest对所有K个匹配点的距离求和得到的。更新最佳匹配如果当前计算的score比best_score更好，则更新best_score，并记录当前的匹配参数match。返回结果。
Cartographer 3D建图与纯定位（在线建图、保存和纯定位）
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m0_58322903的博客
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Cartographer安装与使用，包括 3D在线建图与保存，纯定位，与move_base结合，定位话题发布。
Cartographer学习记录：cartographer源码3D SLAM部分（二）
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02-28 556
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谷歌Cartographer：3D定位与建图工具的深度解析
weixin_36149538的博客
06-06 1992
Cartographer是一个开源的多传感器SLAM系统，被广泛应用于机器人和自动驾驶等领域。其核心优势在于能够同时处理多种传感器数据，提供精确的定位和地图构建服务。Cartographer的设计目标是实现快速、准确的实时SLAM解决方案，支持包括激光雷达（LIDAR）、IMU（惯性测量单元）、里程计在内的多种传感器输入。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与地图构建）算法对于机器人和自动驾驶汽车来说是核心的导航技术。
cartographer 3D mapping
07-20
谷歌Cartographer是一个开放源代码的实时2D和3D SLAM库，该库在2016年10月5日被谷歌发布。Cartographer采用了一些在2D环境中解决SLAM问题的算法，这些算法由软件的作者在最近的论文中进行了描述，他们指出该算法能够...
基于 Gazebo 平台的 Velodyne 16 与 IMU 融合 Cartographer 3D 建图导航仿真实现
07-22
在Gazebo仿真平台实现基于Cartographer 3D的建图与导航仿真（Velodyne 16 + IMU） 创建本仓库旨在帮助希望学习使用Cartographer进行3D建图，并进一步实现机器人定位与导航的学习者。现有资料多聚焦建图或定位单一...
cartographer 3D点云建图教程
jinfagang1211的博客
05-22 1万+
cartographer 3D点云建图教程 This article was original written by XRBLS, welcome re-post， but please keep this copyright info, thanks, any question could be asked via wechat: jintianiloveu 无人驾驶或者机器人，很重要的一环是建图，通过3D点云来完成，或者扫地机器人里面的单线激光雷达来完成。本文详细记录一下采用个cartographe
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
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Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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12-21
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cartographer3d
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### Cartographer 3D 使用教程 #### 启动文件解析 对于Cartographer 3D SLAM应用，启动文件位于`cartographer_ros/launch/`目录下。特别是针对3D建图的任务，通常会使用名为`assets_writer_3d.launch`的启动文件来加载并运行必要的节点和服务[^1]。 此启动文件可以接受多个参数以适应不同的硬件设置和需求。例如，在执行带有特定Bag文件的数据回放时，可以通过指定路径让系统读取预先录制好的传感器数据集，并将其转换为PoseGraph格式保存下来以便后续分析或可视化展示[^5]。 ```xml <launch> <!-- 设置bag文件名 --> <arg name="bag_filenames" default="$(env HOME)/path_to_your_bag_file.bag"/> <!-- 设置pose graph输出位置 --> <arg name="pose_graph_filename" default="$(env HOME)/output_posegraph.pbstream"/> <!-- 调用对应的配置文件进行初始化 --> <include file="$(find cartographer_ros)/configuration_files/assets_writer_3d.lua"> ... </include> </launch> ``` #### 配置文件说明 为了使Cartographer能够在不同环境下正常工作，需要调整相应的配置选项。这些配置被定义在一个Lua脚本中，默认情况下可以在`cartographer_ros/configuration_files/`找到适用于3D场景的地图构建参数设定。通过修改该文件中的变量值，比如最大匹配分数、子地图分辨率等，能够优化性能表现以及提高最终生成的地图质量[^2]。 #### 文档资源链接 官方提供了详尽的技术文档供开发者查阅学习，网址为：<https://google-cartographer.readthedocs.io/> 。这里不仅包含了详细的API描述和技术细节解释，还有丰富的案例研究可以帮助理解如何高效地部署Cartographer解决方案于实际项目当中[^3]。
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