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）
smartfoolish的博客
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！！！)
weixin_43180356的博客
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
gitblog_07534的博客
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
努力是明天快乐的源泉
07-07 6610
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
10-28 1万+
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）
smartfoolish的博客
02-28 556
Cartographer 3D源码阅读之上层cartographer_ros介绍
谷歌Cartographer：3D定位与建图工具的深度解析
weixin_36149538的博客
06-06 2002
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
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
jank_record_1766403318764055404.pb
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
cartographer3d
03-08
### 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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