02 2021 档案
摘要：感受野 概念 感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在输入图片上映射的区域大小。即特征图上的一个点跟原图上有关系的点的区域。 感受野被称作是CNN中最重要的概念之一，目标检测流行的算法比如SSD，Faster RCNN等中的
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摘要：一、图片编辑器 Photopea与Photoshop的功能类似，是一个在线版的图片编辑器。 二、Office办公软件 Office365在线版本，与本地安装的Office应用功能类似。 三、PDF编辑器 pdfescape
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摘要：一、迷宫寻宝 1.1 游戏规则 已知一个红色小球藏在地图的某处，机器人在环境未知的情况下从起点出发，自主寻找宝藏，寻找宝藏后回到起点。 1.2 任务实现流程 地图预先导入Gazebo 机器人搭载激光雷达和相机 机器人通过slam进行未知环境探索 机器人寻找到宝藏后语音播报状态 宝藏获得后，在已知的部
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摘要：一、导航框架 1.1 思路 首先是确定导航目标（Goal）和自身定位（amcl），然后根据静态图进行全局的路径规划。在实际运行中，我们还要考虑实时本地优化，通过本地优化器实现一些突发情况的处理，比如当前速度值（cmd_vel），再将这些实时的信息再通过控制器（Base Controller），输出电
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摘要：# 一、SLAM ## 1.1 介绍 **SLAM**是机器人自身位置不确定的情况下，在完全未知的环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位。 - 定位：机器人根据周围环境估计自身在地图上的位置坐标。 - 地图构建：机器人根据传感器的结果来构建一张地图。 ## 1.2 原理 ![](https://i
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摘要：一、讯飞开放平台 讯飞开放平台文档中心介绍了SDK的使用。我们需要下载讯飞SDK，以用于语音识别。 讯飞SDK的samples如下； 在ubuntu系统中拷贝并安装库命令如下： sudo cp libmsc.so /usr/lib/ sudo apt install sox sudo apt ins
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摘要：一、ROS+OpenCV图像处理 OpenCV是跨平台的的开源计算机视觉库。ROS中使用OpenCV时，需要注意图像数据的转换。cv_bridge_test.py脚本文件可以实现该转换功能，文件内容如下： #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- i
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摘要：一、URDF模型改写为xacro文件 将之前的机器人URDF模型，改写成xacro文件，创建仿真环境，将机器人模型加载到Gazebo仿真环境中，完成运动控制的仿真。 在./mbot_description/urdf文件夹中创建mbot_base_gazebo_automobile.xacro文件，代
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摘要：一、URDF介绍 URDF ，统一机器人描述格式，是ROS中重要的机器人描述格式。URDF的主要语言是 XML，包含 link，joint，robot 等描述信息。 二、四轮车建模 2.1 汽车框架 <robot name="mbot"> ... </robot> 是整个机器人的框架，所有模块的信息
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摘要：一、Launch启动文件 创建一个learning_launch功能包，在其中新建launch文件，分别完成第3讲三道题的启动和测试，将每道题目中使用的所有rosrun命令替换为一个roslaunch命令。 解： 创建了turtlesim_communication功能包和1.launch文件，其中
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摘要：一、发布海龟速度指令，让海龟圆周运动 创建一个Publisher，发布名为turtle1/cmd_vel的topic，其消息类型为geometry_msgs::Twist，通过控制cmd_vel中linear下的x和angular下的z。 geometry_msgs/Vector3 linear f
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摘要：一、启动核心服务点和仿真节点 roscore #核心服务点 rosrun turtlesim turtlesim_node #仿真节点 二、创建新的海龟turtle3 rosservice call /spawn "x: 5.0 y: 0.0 theta: 0.5 name: 'turtle3'"
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摘要：一、基于检测框的重建（选题 5） 物体检测是计算机视觉中一个常见的任务。通常，检测网络会输出所有图片中存在 的物体，每个物体以一个 2D 外包框表示，每个框还带有物体标签、置信度等信息。这是一个传统的2D视觉问题，但是，通过SLAM的方式，如果我们在多个视角看到同一个物体的外包框，则可以推断该物体的
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摘要：一、Bundle Adjustment 1.1 文献阅读 我们在第五讲中已经介绍了 Bundle Adjustment，指明它可以⽤于解 PnP 问题。现在，我们又在后端 中说明了它可以⽤于解⼤规模的三维重构问题，但在实时 SLAM 场合往往需要控制规模。事实上，Bundle Adjustment
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摘要：一、LK 光流 1.1 光流文献综述 我们课上演示了 Lucas-Kanade 稀疏光流，用 OpenCV 函数实现了光流法追踪特征点。实际上，光流 法有很长时间的研究历史，直到现在人们还在尝试用 Deep learning 等方法对光流进行改进 [1, 2]。本题将 指导你完成基于 Gauss-N
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摘要：一、ORB 特征点 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 SLAM 中一种很常用的特征，由于其二进制特性，使得它 可以非常快速地提取与计算 [1]。下面，你将按照本题的指导，自行书写 ORB 的提取、描述子的计算以及 匹配的代码。代码框架参照 computeORB.cpp
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摘要：一、图像去畸变 现实生活中的图像总存在畸变。原则上来说，针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线，但是当我们使用广角和鱼眼镜头时，由于畸变的原因，直线在图像里看起来是扭曲的。本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像。 图1. 畸变图片 图 1 是本次习题的测试图像（code/te
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摘要：一、 群的性质 {Z,+} 是否为群？若是，验证其满足群定义；若不是，说明理由。 {N,+} 是否为群？若是，验证其满足群定义；若不是，说明理由。 其中 Z 为整数集，N 为自然数集。 1）{Z,+}为群 封闭性验证: \(\forall a_1,a_2 \in Z\), 仍有$a_1+a_2\in
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摘要：一、 Eigen 矩阵运算 Eigen 是常用的 C++ 矩阵运算库，具有很高的运算效率。大部分需要在 C++ 中使用矩阵运算的库，都会选用 Eigen 作为基本代数库，例如 Google Tensorflow，Google Ceres，GTSAM 等。本次习题，你需要使用 Eigen 库，编写程序
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摘要：一、熟悉 Linux 1.1.如何在 Ubuntu 中安装软件（命令行界面）？它们通常被安装在什么地方？ Ubuntu 中安装软件（命令行界面）： 在线安装：sudo apt-get install xxx; 本地安装：sudo dpkg -i xxx.deb 软件安装位置： 一般在 /usr/bi
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摘要：1 题目 假设有这么一个类： class ZeroEvenOdd { public ZeroEvenOdd(int n) { ... } // 构造函数 public void zero(printNumber) { ... } // 仅打印出 0 public void even(printNum
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摘要：1 题目 我们提供一个类： class FooBar { public void foo() { for (int i = 0; i < n; i++) { print("foo"); } } public void bar() { for (int i = 0; i < n; i++) { pri
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摘要：1 题目 我们提供了一个类： public class Foo { public void first() { print("first"); } public void second() { print("second"); } public void third() { print("third
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摘要：1 KoroFileHeader KoroFileHeader是一款4星半的插件，可以在vscode扩展商店里搜索koroFileHeader安装。该插件的主要功能是用于注释的快捷添加。 koroFileHeader的主要命令如下： - `extension.fileheader` - `exten
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