hjwang1的专栏

转载 Realsense D435i 在ubuntu 16.04上编译与安装SDK librealsense

转自：https://blog.csdn.net/qq_41839222/article/details/86503113前言等了一个月的realsense d435i终于发货了！这款D435i（见下图）在D435的基础上，另外搭载了博世的惯性测量单元（IMU），可以作为研究VIO及其他SLAM算法的良好传感器组。本文将介绍自己一步步搭建d435i环境，并成功跑通ORB-SLAM2、RT...

原创 基于3D Sensor的触控与悬控高性能方案

硬件：orbbec 3D 结构光Sensor系统：Linux或Android算法：3D视觉感知算法库图一 3D Sensor图一 3D 视觉识别效果我们的触控&悬控方案，通过合作伙伴奥比中光60FPS的3D结构光Sensor研发，性能和功能已经满足商业落地，从效果来看，要优于leap motion，而且可以运行在arm等嵌入式平台，控制精度是手指级的，可以追踪十...

原创 基于3D视觉感知的人脸识别&手势识别&物体识别&曲面重建

开源自：https://github.com/hjwang1/robot1.视觉感知一般性的物体识别、分割、曲面重建，Research about robot perceptions. Author: [email protected], 此视觉感知算法，可以做3D人脸识别、手势识别，可延及一般性的物体识别、分割、曲面重建;这里开源的是视觉感知算法-学术研发版本，可达到实时性的商业版不在这里开源，有商...

原创 基于3D结构光或双目视觉传感器的人脸识别&物体识别或场景感知

基于微分几何&流形的方法，在形状空间内，足够容纳海量的物体，每个物体都有一个分布，经过实际的测试验证，不仅可以区分3D人脸的ID，而且还可以分类，相近类的物体有相似的分布。计算上，模拟分布要比模拟函数映射容易得多。...

原创 三角形的外心 内心 重心 垂心 九点圆心与各圆半径的算法

三角形的外心 内心 重心 垂心 九点圆心与各圆半径的计算算法

原创 普适性的视觉感知与运动感知

转自：http://www.toutiao.com/i6456928733306552846/一、什么是普适性视觉视觉感知的内涵：对每一帧3D视频，直接地能够分析清楚帧内都有什么、在什么位置、姿态是什么，间接地了解帧内各物体的相互关系；对帧间3D视频序列，直接地能够分析帧间相同物体的运动情况，这里的运动包含非刚体&非线性运动，间接地了解各物体的相互运动影响。从这样的

原创 计算机视觉、机器视觉感知与SLAM比较

转自头条号：http://www.toutiao.com/i6418025683863208449/生物及人类的视觉原理是什么，至今在科技界也无确切的研究清楚，一个三维物体，人眼从不同的角度看过后，得到真实三维物体的一个“开覆盖”，这个“开覆盖”在人类大脑里就有了这个物体所唯一对应的一个视觉感知，这个感知在大脑里的存储是二维的还是多维的？存储的信息是曲率还是轮廓线？这里的“唯一对应

原创 机器视觉之路径规划

首发：今日头条号之机器人视觉机器视觉，在认知层面是个非定域性问题，在感知层面应该是个定域性问题，最直接的任务或应用就是路径规划。机器视觉之路径规划的特点不绕远路路径平滑路径安全可控可调基于测地线的数理模型基于机器视觉的路径规划

原创 基于谷歌Cartographer SLAM集成机器视觉

首发：今日头条号之机器人视觉从工程的角度来看，Google开源的SLAM真是上乘之作，当然算法及实现也是大公司级手笔，鉴于当前中文介绍较少，就把近来看的源码分析介绍出来，也许能给某些人以方便。这篇文章里，仅从ROS及Cartographer SLAM本身的调用流程讲起，关于算法等细节另开文章再详加说明。首先，编译、安装，把代码跑起来，先一探究竟，如下图所示，2D环境下的

原创 不仅仅是SLAM而是真正的机器视觉

原文：http://www.toutiao.com/i6391617695023890945/比SLAM做得多，不仅仅是建图避障，可以做到普适性的视觉感知，比SLAM做得好，在路径规划方面，更高效、更安全、更便捷、更平滑，解决方案典型应用实践应用视觉感知原理路径规划原理

原创 视觉之场景识别与自主驾驶

链接自：http://www.toutiao.com/i6376038576127214081/从视觉来看，场景识别与自主驾驶，都是特别的非线性问题，只靠线性网络与简单非线性解析函数是很难模拟出来的，但终会探索出一些效果，说明已经走在了正确的道路上了，但是否触嗅到了视觉的机理，还有待理论的证明与实践的检验。上面提到的“特别的非线性”，也许数理中的偏微分方程有关，这里从微分几何与

原创 机器人是如何实现藏猫猫游戏的

转自：http://www.toutiao.com/i6352369801863627265/在实践中，机器人想要完成藏猫猫游戏，就要先对所处的环境有一定的感知。首先，机器人通过深度摄像头或测距传感器如激光等，获取周围环境的地图信息，这样的地图信息还不方便机器人实用，如下简单示意图，其次，机器人把这些信息与视觉感知引擎交互，通过降噪、滤波、变换等进一步处理，实现类似do

原创 机器人视觉感知云服务正式上线

经过长时间的技术研发、测试，终于推出可以商用的机器人视觉感知云服务，像科大讯飞的语音识别、语义理解、语音合成一样，商家或个人在开发机器人等智能硬件产品时，随时可以接入视觉感知云服务接口，轻松方便让您的智能设备拥有视觉智能。下面就先来看看视觉感知云服务的使用手册吧。目录第一章 提供哪些服务第二章 发展之路线图第三章 接口调用说明第四章 接口

原创 机器人视觉之点、线、面几何距离的快速计算方法

标签：点积 叉积 正交 面积 体积 矩阵 行列式版权声明：本文为作者原创文章，未经作者允许不得转载。在三维环境下，有如下点及坐标： A(xA,yA,zA)B(xB,yB,zB)C(xC,yC,zC)D(xD,yD,zD)A(x_A,y_A,z_A)\\B(x_B,y_B,z_B)\\C(x_C,y_C,z_C)\\D(x_D,y_D,z_D)\\ 1、求A点到点B、C所在直线的距离d

原创 一种人工智能学习--兼谈基于微分几何与拓扑的神经网络

一种人工智能学习–兼谈基于微分几何与拓扑的神经网络标签（空格分隔）： 人工智能 神经网络 拓扑 微分几何 深度学习版权声明：本文为作者原创文章，未经作者允许不得转载。前言提到人工智能，相信对机器学习、神经网络、深度学习等已经非常熟悉，这里我要提另一种人工智能学习结构——共形学习，亦反映了我的想法和兴趣，也暴露了我的局限和偏见，供读者朋友们拍砖。第一章 AI共形学习视觉神经示意图 先上一张图，有

原创 实践篇之论机器人的环境感知与智主运动

论机器人的环境感知与智主运动–兼谈基于微分几何的人工智能标签（空格分隔）： 人工智能 计算机视觉 自主移动 微分流形 Ricci流版权声明：本文为作者原创文章，未经作者允许不得转载。前言 人工智能是分主观与客观的，是硬币的两个方面， 客观智能是世界的本质描述，是物理的是数学的， 主观智能是来自于客观智能，是哲学的是宗教的。 抛开物理与数学只讲方法是走不远的，如无本之木、无源之水

原创 论机器人的环境感知与智主移动-兼谈基于微分几何的人工智能

论基于微分几何的机器智能-兼谈机器人的环境感知与智主移动● 序言● 第一章 当前智能算法卷积网络机器学习深度学习可能的缺陷● 第二章 微分几何与智能人脸及表情识别与微分几何视觉与微分几何大脑皮层与微分几何物理可能统一于几何因果率、推理与几何● 第三章 微分几何与工程化应用二维环境感知三维环境感知最优传输理论

原创 高阶滤波器

双线性差分：s=(2/T)*(1-z^(-1))/(1+z^(-1))一阶后向差分：s=（1-z^(-1)）/T。一阶前向差分：s=(z-1)/T。

转载 编写自己的Matcher与如何让编译器识别被mock的重载函数

MATCHER_P中的P代表参数，MATCHER_P其实应该写成“MATCHER_P1”，表示该matcher的构造函数只接受一个参数，同样的还有“MATCHER_P2、MATCHER_P3,..., MATCHER_P10”。宏的第一个参数代表该Matcher的类名，第二个参数代表Matcher的构造函数中的第一个参数，最后一个空内容的字符代表失败时输出信息，为空那么gmock会默认为你填写相关信息。在测试重载的mock函数时，需要对Matcher做特别的封装，否则编译在查找重载函数时会出现歧义。

转载 误差状态卡尔曼滤波(error-state Kalman Filter)，扩展卡尔曼滤波，实现GPS+IMU融合，EKF ESKF GPS+IMU

如果你初学卡尔曼滤波器，千万不要在公式推导和理解上花费太多的精力，这将会得不偿失，根据我的学习经验，想直接从卡尔曼的公式推到上去理解用法是比较难的，但是先不管原因，边应用边学习，将会是一个非常正确的做法，对于理解卡尔曼滤波器将会事半功倍！红色的GPS的测量数据，蓝色是轨迹的真值，绿色是融合之后的轨迹，可以看到融合了imu之后的轨迹，相比于只有GPS的情况提升了很多，甚至与真实值都非常接近了。在这篇博客中，我将会向你解释GPS融合IMU的扩展卡尔曼的推导过程，并且还会提供完整的源代码和数据。...

转载 linux c++ 利用timerfd和epoll封装计时器（Timer）类

ref:linux c++ 利用timerfd和epoll封装计时器（Timer）类_sumkee911‘s coding-CSDN博客程序简介：1.把timerfd和epoll的功能封装成一个类，timerfd负责创建计时器，而epoll负责等待timer超时，然后调用用户设定得回调函数。2.至于timerfd的基本功能不明白，就参考这位大神的技术文章：blog.csdn.net/chgaowei/article/details/212958113.至于epoll的基本功能不明白，就参考这

转载 __DATE__ __TIME__

ref:__DATE__ __TIME___GKoSon的博客-CSDN博客#include <stdio.h> //注意，是双下划线，而不是单下划线 无需额外头文件//__FILE__ 包含当前程序文件名的字符串 //__LINE__ 表示当前行号的整数 //__DATE__ 包含当前日期的字符串 //__STDC__ 如果编译器遵循ANSI C标准，它就是个非零值 //__TIME__ 包含当前时间的字符串 //__FUNCTION__执行函数int main

原创 温度估计之卡尔曼KF滤波matlab代码

温度估计之卡尔曼KF滤波clc;clear;close all;n_iter = 100;sz = [n_iter, 1];x = 24;R = 0.1;z = x + sqrt(R)*randn(sz);X=[x;0;0];Q=[0 0 0;0 0 0;0 0 4.4];P=eye(3);dt=0.1;A=[1 dt 0.5*dt*dt;0 1 dt;0 0 1];H=[1 0 0];X_H=zeros(3,n_iter);X_H(:,1)=X;p=zeros

原创 地表汽车的无人驾驶导航定位

导航定位坐标系i-frame:ECIe-frame:ECEFn-frame:ENU frameb-frame:body frameLLF-frame:GPS measurement

原创 组合导航卯酉圈

ref:https://baike.baidu.com/item/%E5%8D%AF%E9%85%89%E5%9C%88/3033623?fr=aladdin卯酉圈（Prime Vertical）就是指地平坐标系中的大圆。即与子午圈相垂直的地平经圈 ，它与地平圈相交于东点和西点。过椭球面上一点的法线，可作无限个法截面，其中一个与该点子午面相垂直的法截面同椭球面相截形成的闭合的圈称为卯酉圈。在下图1中，PEE′即为过点P的卯酉圈 [1] 。图1卯酉圈示意图卯酉圈是一个非常拗口的名称，该名.

原创 椭圆切线方程公式的推导过程

转载 WGS84和ECEF坐标的转换

ref:https://blog.51cto.com/fengyuzaitu/1892212#include "stdafx.h"#include <math.h>#define PI 3.141592653/*该程序根据GPS.G1-X-00006.pdf文档，实现了WGS84和ECEF坐标的转换*/void LLAtoECEF(double latitude, double longitude, double height, double &X,

转载 GPS经纬度坐标WGS84到东北天坐标系ENU的转换

ref:https://blog.csdn.net/qq_34213260/article/details/109133847一、简介1.1 ECEF坐标系  也叫地心地固直角坐标系。其原点为地球的质心，x轴延伸通过本初子午线（0度经度）和赤道（0deglatitude）的交点。 z轴延伸通过的北极（即，与地球旋转轴重合）。 y轴完成右手坐标系，穿过赤道和90度经度。1.2 WGS-84坐标  也就是也叫经纬高坐标系(经度(longitude)，纬度(latitude)和高度(altit

转载 使用imu_utils工具生成IMU的Allan方差标定曲线

ref:https://blog.csdn.net/u011392872/article/details/957874861.首先,安装ceres依赖项,然后下载编译安装ceresgit clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solvercd ceresmkdir buildcd buildcmake ..makesudo make install2.下载code_utils并编译cd ~/catkin_ws/srcgit

原创 李代数指数映射至李群

李代数指数映射至李群

转载 传感器数据融合及姿态估计总结

ref:https://blog.csdn.net/moumde/article/details/111391642author: moumde本文主要介绍汇总了利用陀螺仪、加速度计和磁力计进行数据融合并由此实现姿态估算的一些方法，主要包括传感器直接结算、陀螺仪积分、互补滤波、Mahony滤波和EKF方法，每一部分的内容都是笔者moumde亲自推导并且利用MATLAB编写代码实现过的，可以保证一定的准确性。在最后面笔者也都会附上自己参考的一些比较好的文章或者博客地址供大家学习，用来对传感器姿态估计入

转载 经典CNN之：LeNet介绍

ref:https://blog.csdn.net/daydayup_668819/article/details/79932548手写字体识别模型LeNet5诞生于1994年，是最早的卷积神经网络之一。LeNet5通过巧妙的设计，利用卷积、参数共享、池化等操作提取特征，避免了大量的计算成本，最后再使用全连接神经网络进行分类识别，这个网络也是最近大量神经网络架构的起点。LeNet5的网络结构示意图如下所示：这里写图片描述LeNet5由7层CNN（不包含输入层）组成，上图中输入的原始图像大小是32

转载 四元数AHRS姿态解算和IMU姿态解算分析

ref:https://blog.csdn.net/xiaoxie613520/article/details/78227170AHRS是自动航向基准系统(Automatic Heading Reference System)的简称。目前，使用四元数来进行AHRS姿态解算的算法被广泛采用于四轴飞行器上。该算法源自英国Bristol大学的Ph.D Sebastian Madgwick，他在2009年开发并发布了该算法。下面我们来对该算法的代码进行详细分析。我们首先来看IMU部分。IMU是惯性测量装置(

原创 姿态动力学微分方程

转载 【Python】解决使用 plt.savefig 保存图片时一片空白

ref:https://blog.csdn.net/qq_30638831/article/details/80060045问题当使用如下代码保存使用plt.savefig保存生成的图片时，结果打开生成的图片却是一片空白。import matplotlib.pyplot as plt """ 一些画图代码 """ plt.show()plt.savefig("filename.png")原因其实产生这个现象的原因很简单：在plt.show()后调用了plt.save...

转载 CCCF“CNCC2017特邀报告”丘成桐：现代几何学与计算机科学

ref:https://www.yangfenzi.com/kexue/40294.html丘成桐教授是当代最著名的数学家之一，他在中国计算机大会的特邀报告讲的是几何学对计算机科学（包括人工智能）的贡献，计算机领域的学者可从中受到启发。也许人们没有想过几何学对计算机科学的影响会如此之大，如果要更上一层楼，应该学习更高深的数学知识。来源：《中国计算机学会通讯》2017年第12期《CNCC2017特邀报告》由刘利刚根据CNCC 2017特邀报告整理而成）我很荣幸受邀来到中国计算机大会上演讲。我本

原创 深度学习的几何学解释

ref:http://www.engineering.org.cn/ch/10.1016/j.eng.2019.09.010雷娜 , 安东生, 郭洋, 苏科华, 刘世霞, 罗钟铉, 丘成桐, 顾险峰摘要本文从几何角度来理解深度学习，特别是提出了生成对抗网络（GAN）的最优传输（OT）观点。自然数据集具有内在的模式，该模式可被概括为流形分布原理，即同一类高维数据分布于低维流形附近。 GAN主要完成流形学习和概率分布变换两项任务。其中，后者可以用经典的OT方法来实现。从OT的角度来看，生成器用于计算

翻译 C++实现简单的反射——根据字符串创建类对象

ref:https://segmentfault.com/a/1190000021595164最近项目需求中需要一个关键功能——根据字符串创建了类对象。由于C++没有类似Java、C#这类动态语言中的反射机制，所以在C++程序中一般用if...else...或者switch来将字符串或者枚举值与类对象的创建方法来进行对应的映射。这里如果我们实现一个简单的反射机制，可以根据字符串创建了类对象就可以简化这个过程，而且无论对修改还是扩展都会更加方便。 理想的使用方式就是我们需要这个功能的类统一继承于一个Ob

转载 dlopen、dlsym和dlclose的使用和举例

ref:https://blog.csdn.net/ostar_liang/article/details/14422423之前用过这三个函数一直没时间整理一下。今天抽时间整理一下。1、函数简介dlopen基本定义功能：打开一个动态链接库包含头文件：#include <dlfcn.h>函数定义：void * dlopen( const char * pathname, int mode );函数描述：在dlopen的（）函数以指定模式打开指定的动态连接库文件，并返

转载 YUV数据格式转换&align

ref:https://blog.csdn.net/u010842019/article/details/52086103 第一幅是Y分量描述黑白图像第二幅是U(V)分量描述第三幅是V(U)分量描述第四幅是YUV三幅合成后得到的正常图像1. YUV简介YUV是一种颜色编码方法，它和我们熟知的RGB红绿蓝颜色体系相对应，它们之间能通过公式相互转换。而YUV区别于RGB的重要一点是采用YUV色彩空间亮度信号Y和色度信号U、V是分离的，这样就使得亮度Y...