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菠菜僵尸
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2020年12月21日
ros环境搭建
摘要: 2020.12.21 10:26 老是要装ros,gazebo仿真环境和cartographer,装各种东西,这里写个博客总结一下,方便自己和别人查询。 ubuntu 18.04 装melodic sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/u
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posted @ 2020-12-21 10:33 菠菜僵尸
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2020年8月28日
Open3D入门及源码编译安装
摘要: 2020年08月28日15:30:21 昨天刚知道有open3d这么个替代pcl的库,大概看了下文档,完美解决痛点。 后期要下大力气学习这个库。 2020年08月29日17:46:02 跑了一下example 里的东西 降低点云密度后求法线方向的效果图 2020年09月02日11:30:44 前两天
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posted @ 2020-08-28 15:32 菠菜僵尸
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2020年3月26日
Occupancy Grid Maps 资料记录
摘要: 2020-03-26 11:55:16 https://github.com/schvarcz/quadtree-X-occupancy-grid https://github.com/kouui/orb_slam2_ros_oc https://github.com/mitkina/dogma h
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posted @ 2020-03-26 11:59 菠菜僵尸
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2020年3月15日
双目稠密点云的资料记录
摘要: 2020. 03.15. 16:09 有生成双目稠密点云来避障的需求,这周找了一些资料,还没做出一个满意的效果来。 先记录一下资料链接。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/38252296 这个链接里的效果没跑出来,没玩过qt,稍微花点时间应该也是跑的起来的。 简单玩了下 l
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posted @ 2020-03-15 16:58 菠菜僵尸
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2020年2月20日
ros 在callback中publish (不用类的方法)
摘要: 参考链接: https://answers.ros.org/question/214386/how-to-publish-a-message-in-a-callback-function/ 我的意图是接收到一个自定义的带时间戳的消息,做简单操作后,再以原来的时间戳发布出去。 自定义的 msg 叫 R
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posted @ 2020-02-20 11:38 菠菜僵尸
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2019年12月6日
ros中同时订阅两个topic(2张图像)合并成一个topic(1张图像)
摘要: 2019-12-06 15:42:39 先暂时做个资料保存 要同时用两个红外相机,但是没有做硬件上的 时间戳同步,就是笔记本上同时插着两个相机。 两个topic发布各自相机的图像,然后要有个节点同时订阅两个topic并把两张图像拼接成一张图像再做处理。 直接搜 ros sub two topic结果
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posted @ 2019-12-06 15:54 菠菜僵尸
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2019年10月9日
编译 链接和加载 (转)
摘要: 这算二次转载了。。。 https://blog.csdn.net/buptapple/article/details/8432191 https://www.dyxmq.cn/linux/gcc-option-wl-rpath.html 编译 链接和加载 2011-12-04 10:08:51| 分
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posted @ 2019-10-09 11:34 菠菜僵尸
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2019年9月18日
制作自己的livecd
摘要: 把现有ubuntu系统打包,迁移到另外一台硬件一模一样的机器上。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/51827233 https://blog.csdn.net/vah101/article/details/6117563 https://www.cnblogs.com/li
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posted @ 2019-09-18 17:57 菠菜僵尸
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2019年7月28日
源码安装ROS Melodic Python3 指南 (转) + 安装记录
摘要: 这篇文章转自 https://blog.csdn.net/id9502/article/details/80410989 csdn真是作大死,我保存这篇博客的时候还不需要花钱就能看,现在居然要vip才能看 简直就是ros源码阅读顺序表 1. 首先安装基本依赖包: 安装ros依赖: sudo apt
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posted @ 2019-07-28 07:09 菠菜僵尸
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2019年7月20日
Depth from Videos in the Wild 解读
摘要: 2019年7月17日11:37:05 论文 Depth from Videos in the Wild: Unsupervised Monocular Depth Learning from Unknown Cameras 主要有几个亮点: 1,处理移动物体时 instance segmentati
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posted @ 2019-07-20 16:55 菠菜僵尸
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