07 2020 档案
解决 fatal error: Eigen/Core: No such file or directory
摘要：确认是否安装了eigen3 sudo apt-get install libeigen3-dev 解决 fatal error: Eigen/Core: No such file or directory 如果已经安装，但当调用 eigen 库时，报错：fatal error: Eigen/Core
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定语从句
摘要：@ 一、什么是定语从句 I like responsible boys. I like boys who are responsible. 二、定语从句的分类 只有两种： 人：who 物：which 三、定语从句的形成过程——合并同类项 3.1 例子 四、其他变形形式 for which = why
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sudo rosdep init ERROR: cannot download default sources list from:
摘要：#打开hosts文件 sudo gedit /etc/hosts #在文件末尾添加 151.101.84.133 raw.githubusercontent.com #保存后退出再尝试
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Google瓦片地图URL
摘要：Google瓦片地图URL http://mt2.google.cn/vt/lyrs=y&scale=2&hl=zh-CN&gl=cn&x=6891&y=3040&z=13 //含标注 http://mt2.google.cn/vt/lyrs=s&scale=2&hl=zh-CN&gl=cn&x=6
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状语从句到独立结构(absolute construction )
摘要：@ 状语从句的连接词 独立结构（独立主格） 如果有be动词，谓语变身过程中丢掉be动词，本质就是变成了分词结构 例子 主语一直主动 When I was a little girl, I fell in love with science. Being a little girl, I fell i
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虚拟
摘要：虚拟指的是不可能发生的事。和表达一种嘲讽，或是不愿意发生的事。 虚拟语气的使用是使用者的主观意愿。 用法 虚拟的特点就是时态看起来是错的 时态往前移 例子 对现在的虚拟 if I were you, I would do it. 对过去的虚拟 if you had told me last nigh
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激光闭环检测Scancontext阅读笔记
摘要：@ Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map(IROS2018) 一、构建Scan Context ：ring分成多少份 : se
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gtsam使用教程
摘要：```cpp #include #include #include #include #include #include #include #include #include // 定义图变量 NonlinearFactorGraph gtSAMgraph;// 创建一个非线性的因子图 Values
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概率图模型 ——（9）二值图切法
摘要：@ 一、算法特点 二、最小s-t 切分 三、最大流问题 注意：双向节点，一个方向减少多少，相反方向就要增加多少 剩余还有流量与s节点或t节点相连的为对应的集合 四、利用图切法求解概率推理问题 4.1 图切法的适用条件 4.2 能量函数 4.3 算法流程 五、应用
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概率图模型 ——（8）最大后验概率状态推理 (MAP 推理)
摘要：@ 一、简介 二、变量消元法求MAP 三、团树传播算法求MAP 四、小结
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概率图模型 ——（7）树状图中的信念传播算法（Belief Propagation）
摘要：@ 一、简介 二、算法流程 节点势函数初始化； 所有消息初始化为 1； 选取所有边，迭代更新消息 ； 当消息传递收敛时，计算所有节点的信念（belief） 三、BP 算法与Bethe 聚类图 四、BP 算法与团树传播算法的联系
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概率图模型 ——（6）团树传播算法
摘要：@ 一、变量消元与团树的关系 二、聚类图（cluster graph） 三、团树传播算法(clique tree message passing） 3.1利用变量消元过程构建一个聚类图 3.2 由变量消元法构建的聚类图的性质 3.3 用团树传播算法计算变量 X 的边缘概率 算法流程： 利用变量消元构
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概率图模型 ——（5）变量消元法求边缘概率
摘要：@ 一、推理问题的分类 二、变量消元法 2.1 示例1 2.2 示例2 变量消元的顺序并不是固定的，可以任意改变 2.3 变量消元法时间复杂度分析 2.4 导出图 2.5 变量消元法消元顺序 三、小结
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Catkin workspace `/home/qian` is already initialized. No action taken.
摘要：catkin的工作空间变成home解决办法 1. cd #go to home dir 2. ls -la | grep catkin #cheak if there is a dir named *.catkin_tools*, that's the problem!!! 3. rm -r .ca
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安装TensorRT
摘要：下载对应的tar版本：https://developer.nvidia.com/nvidia-tensorrt-6x-download 解压安装包 version="6.0.1.8" os="Ubuntu-16.04" arch=$(uname -m) cuda="cuda-10.2" cudnn=
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概率图模型 ——（4）因子图
摘要：@ 一、因子图（factor graph）的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示
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概率图模型 ——（3）马尔科夫随机场
摘要：@ 一、马尔科夫随机场定义 二、一个简单的例子
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概率图模型 ——（2）贝叶斯网络
摘要：@ 一、贝叶斯网络定义 1.1 贝叶斯网络例子 二、概率影响的流动性 三、贝叶斯网络中的独立性
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概率图模型 ——（1）概率论与图论基础
摘要：@ 一、概率论 1.1 基本名词概念 1.2 概率的定义 1.3 条件概率的定义 1.4 条件概率的三大公式 1.5 独立性 1.6 条件独立性 1.7 概率图模型常用的三个概念 二、图论 圈的概念：如图1中的1265形成了了一个圈，图2中的1253形成了一个圈
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github图片不显示问题解决
摘要：打开文件 sudo gedit /etc/hosts 在后面追加下面的内容，保存ok完美解决 # GitHub Start 140.82.113.3 github.com 140.82.114.20 gist.github.com 151.101.184.133 assets-cdn.github.
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/home/qian/anaconda3/lib/libpng16.so.16: undefined reference to `inflateValidate@ZLIB_1.2.9'
摘要：问题原因： ROS 和 Anoconda 同时安装导致的 解决办法： step1 在~/.bashrc中注释掉所有和Anoconda有关的内容 step2 确认在~/.bashrc内有export PATH="/home/username/anaconda3/bin:$PATH" step3 con
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/usr/lib/*** is not a symbolic link问题解决
摘要：check the link: sudo ldconfig -v Find the error: /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so.7 is not a symbolic link libcudnn.so.7 -> libcudnn.so.7.0.5 Create
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SC_leGO_LOAM安装使用
摘要：@ 一、安装PCL 二、安装GTSAM 2.1 下载gtsam源码 git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git 2.2 依赖 Boost >= 1.43 (Ubuntu: sudo apt-get install libboost-all-dev
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3D激光slam开源框架汇总
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/rR3wmZMKSlAhLrGo2JkxCQ
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PCL——（10）PCL中使用随机采样一致性模型
摘要：@ 在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本，样本不同对应的应用不同，例如剔除错误的配准点对，分割出处在模型上的点集，PCL中以随机采样一致性算法（RANSAC）为核心，同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法，例如随机采样一致性算法（RANSAC
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PCL——（9）从深度图像中提取边界
摘要：@ 从深度图像中提取边界（从前景跨越到背景的位置定义为边界): 物体边界：这是物体的最外层和阴影边界的可见点集. 阴影边界：毗邻于遮挡的背景上的点集（遮挡和背景的交界） Veil点集，在被遮挡物边界和阴影边界之间的内插点 它们是有激光雷达获取的3D距离数据中的典型数据类型，这三类数据及深度图像的边界
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PCL——（8）从点云数据生成深度图像
摘要：@ 一、深度图像的获取方法 目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维
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PCL——(7)点云滤波
摘要：@ 一、简介 PCL中总结了几种需要进行点云滤波处理的情况，这几种情况如下： (1)点云数据密度不规则需要平滑。 (2)因为遮挡等问题造成离群点需要去除。 (3)大量数据需要进行下采样( Downsample)。 (4)噪音数据需要去除。 对应的方法如下： (1)按具体给定的规则限制过滤去除点。 (
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PCL——（6）八叉树Octree
摘要：@ 一、八叉树简介： 体素化使用空间的均匀分割 八叉树对空间非均匀分割(按需分割) 1D数据的2叉树表示 2D数据的4叉树表示 3D数据的8叉树表示 二、构建步骤 (1).设定最大递归深度。 (2).找出场景的最大尺寸，并以此尺寸建立第一个立方体。 (3).依序将单位元元素丢入能被包含且没有子节点的
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PCL——（5）kd-tree实现快速领域搜索
摘要：@ #include <pcl/point_cloud.h> #include <pcl/kdtree/kdtree_flann.h> #include <iostream> #include <vector> #include <ctime> int main (int argc, char**
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PCL ——（4）点云文件读写
摘要：@ 写PCD文件 #include <pcl/io/pcd_io.h>//包含了PCD输入输出操作的声明 #include <pcl/point_types.h>//包含一些PointT类型结构体的声明（本例中是pcl::PointXYZ）。 int main(int argc,char **arg
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PCL——（3）PCD（点云数据）文件格式简介
摘要：@ 一、为什么用一种新的文件格式？ PCD文件格式并非白费力气地做重复工作，现有的文件结构因本身组成的原因不支持由PCL库引进n维点类型机制处理过程中的某些扩展，而PCD文件格式能够很好地补足这一点。PCD不是第一个支持3D点云数据的文件类型，尤其是计算机图形学和计算几何学领域，已经创建了很多格式来
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PCL从点云数据生成深度图像
摘要：https://www.cnblogs.com/sweetdark/p/9025032.html
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ros 点云和PCL 点云的转换 pointcloud2 pointcloud<>
摘要：https://answers.ros.org/question/136916/conversion-from-sensor_msgspointcloud2-to-pclpointcloudt/
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PCL —— （2）自带的点云类型PointT
摘要：@ PointXYZ——成员变量: float x, y, z; PointXYZ是使用最常见的一个点数据类型，因为它只包含三维xyz坐标信息，这三个浮点数附加一个浮点数来满足存储对齐，用户可利用points[i].data[0]，或者points[i].x访问点的x坐标值。 union { flo
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There be句型
摘要：There is a book and two pens. There 起到(假)主语的作用，be动词采用就近原则，看最近的宾语的单复数。
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句子成分：主谓宾等
摘要：@ 主语： 名词和名词性结构，the + 形容词 表示某一类人和事物 代词 I, you, he, she, it 动词分词: 现在分词 Running is good for health 被动形式 being loved is good 不定式（表示去做某事） To study is very
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时态
摘要：@ 一、段时态（完成时） 1.1 现在完成时 have + 动词的过去分词 I have married. I have been in BeiJing for 20 years 完成时，不分是全部完成还是部分完成都可以用。因此只要是在现在的视角看过去的事，都可以用现在完成时 1.2 过去完成时 在
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无人导航常见坐标系
摘要：@ 在UAV（Unmanned Aerial Vehicle）中，常见的坐标系有以下几种： 1. 大地坐标系，WGS84（WorldGeodeticCoordinateSystem1984） 这是为GPS全球定位系统建立的坐标系统。WGS-84坐标系的原点在地球质心，Z轴指向BIH1984.0定义的
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ubuntu下开启/禁用笔记本触摸板
摘要：禁用笔记本触摸板：sudo rmmod psmouse； 开启笔记本触摸板：sudo modprobe psmouse；
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Clion调试ROS
摘要：@ 一、Launch CLion in the sourced environment 在需要调试的ROS工作空间中运行如下代码 source ./devel/setup.bash 启动CLion在相同的shell里面 sh /home/qian/clion-2019.1.4/bin/clion.s
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this exceeds GitHub's file size limit of 100 MB
摘要：GitHub对文件的大小有限制，问题在于，当移除了相关的文件之后，问题依然存在。 解决方法： 除了移除相关的文件，还要修改git的历史记录，移除相应的commit结点。 最简单的方法是使用以下命令： git filter-branch -f --index-filter 'git rm --cach
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Ubuntu16.04下安装glog
摘要：源码安装 1.下载源码 git clone https://github.com/google/glog 2下载必要的模块 sudo apt-get install autoconf automake libtool 3:进入文件目录，运行下面命令安装 ./autogen.sh ./configur
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ModuleNotFoundError: No module named 'rospkg'
摘要：有两种解决办法 第一种 往往是因为安装了anaconda的环境所致，把anaconda在bashrc中的设置先注释掉就可以了 第二种 因为ubuntu自带的是python2，但是实际用的是python3 所以现在bashrc文件里加 alias python=python3 保存后 source ~
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ROS的多传感器时间同步机制Time Synchronizer
摘要：1、存在的问题 多传感器数据融合的时候，由于各个传感器采集数据的频率的不同，例如odom 50Hz、Imu 100Hz、camera 25Hz，需要将传感器数据进行时间同步后才能进行融合。 2、融合的原理： An example is the time synchronizer, which tak
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多计算机通信中的时间同步问题
摘要：在多机协同系统中，往往存在时间同步的问题，以下是一种解决方案： 假设需要自己的笔记本和工控机通信，笔记本时间为标准时间，工控机为需要调整的时间。 安装ntpdate软件 sudo apt-get install ntp 工控机上运行以下命令： sudo /usr/sbin/ntpdate -u 19
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如何创建自定义尺寸的空白地图
摘要：提示： 如果在未知环境(未建立地图的情况下)，机器人该如何运动呢？ 我们可以给它设置一张空白地图，地图的尺寸可以自定义的。 在ROS中，代价地图(costmap)由两个文件组成：xx.pgm和xx.yaml。 pgm文件 我们通过Gimp创建pgm文件。 首先安装Gimp sudo apt-get
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ROS中的珊格地图——nav_msgs::OccupancyGrid
摘要：@ 一、Rviz中的地图效果如下： 黑色块为障碍物，颜色较深的灰色块为危险区，颜色再浅一点的是可行区域，最浅的是未知区域（最外围的区域）； 二、地图数据格式 官方数据类型解释如下： # This represents a 2-D grid map, in which each cell repres
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