swc_study-CSDN博客

原创 class 3 cluster 点云分割聚类

class 3 cluster1.数学基础聚类就是把相似的物体聚在一起，不相似的物体分开；聚焦两类聚类方法理论上被证明的K-meansGMMEMSpectral Clustering工程中常用的mean-shiftDBSCAN线性代数矩阵的SVD分解M=U∗Σ∗V∗M=U*\Sigma*V^*M=U∗Σ∗V∗,其中，U,V∗U,V^*U,V∗是正交矩阵（旋转矩阵），Σ\SigmaΣ是对角阵，元素是MMM的特征值的平方根，按照从大到小的顺序排列；如

2021-11-24 23:15:50 772

原创 class2 Nearest Neighbors 最近邻搜索

class2 Nearest Neighbors最近邻搜索问题Nearest Neighbor (NN) Problem主要有两种NN问题K-NN在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到查询点在S中最近的k个点下图是3-NNFixed Radius-NN在空间M中有一个点集S,一个查询点q∈Mq\in Mq∈M,找到所有在S中和查询点距离小于r的点∣∣s−q∣∣<r||s-q||<r∣∣s−q∣∣<rNN 问题的应用领域表面法

2021-11-22 20:59:26 536

原创 ros学习记录5 Client Library CPP

5.Client Library CPPclient library:提供ros编程的库/接口例如：建立node、发布消息、调用服务等提供cpp和python两种语言支持，一般使用cpproscpprospy5.1 roscppros提供的使用cpp和topic,service,param等交互的接口roscpp位于 /opt/ros/kinetic 之下，用cpp实现了ROS通信。在ROS中， cpp的代码是通过catkin这个编译系统（扩展的CMake）来进行编译构

2021-11-21 23:57:57 1060

原创 ros学习记录4 常用工具

4.常用工具仿真：gazebo调试、可视化：Rviz、rqt命令行工具：rostopic、rosbag专用工具：Moveit！4.1 Gazebo是一种简单的机器人仿真工具使用ODE物理引擎用于动力学、导航、感知等任务的模拟4.2 RViz可视化工具4.3 rqt很常用的一些命令行命令：rqt_graph：显示通信架构rqt_plot：绘制各个消息曲线rqt_console:查看日志4.4 rosbagros命令行工具，用于记录和回放数据流记录：记录所有topic到b

2021-11-21 23:25:46 322

原创 class1 PCA&Downsampling&Filtering

1.Introduction点云表示Nx3的矩阵，或者Nx(3+D)的矩阵，D：点的额外特征[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-rDNsxZzS-1637483862665)(深蓝学院-点云处理.assets/image-20210624102523853.png)]点云获取设备lidarRGB-DCAD ModelsDepth from Images点云的应用领域机器人，自动驾驶定位：SLAM，闭环检测，点云匹配感知

2021-11-21 16:35:54 757

原创 git基本操作

为什么学习git的使用?现在写的程序出版本是在文件夹后面加个v1,v2…,不好管理,在方仓医院里面的顺丰工程师之间合作用到就是git进行版本控制,为了后续更好的管理程序版本,更好的和其他人员合作交流,所以简单学习一下git的使用,可以在qt中通过git进行版本控制。一、git初步学习廖雪峰的git教程1.安装及配置# installsudo apt-get updatesudo apt-get install git# configgit config --global user.name

2021-11-21 16:33:31 303

原创 DSA_输入输出

https://www.cnblogs.com/Allen-rg/p/13922965.htmlwhile(cin)说明下面谈到的输入问题其实都建议用while(cin)的形式，最主要的原因是由于牛客网在线编程和实际考试的系统中测试代码用的都是多组测试用例，如果不用while(cin)的形式或许某些情况下会正确，但是用的话基本上都能保证测试的正确性。其实这样也是很正常的，因为代码已经编译运行过了一次，直接在该次运行中进行多组测试即可，无需多次重复编译运行。输入几乎所有的输入都是数字或者字符串，根据

2021-11-21 16:29:27 164

原创 cpp_note

1.new的用法起初刚学C++时，很不习惯用new，后来看老外的程序，发现几乎都是使用new，想一想区别也不是太大，但是在大一点的项目设计中，有时候不使用new的确会带来很多问题。当然这都是跟new的用法有关的。new创建类对象，使用完后需使用delete删除，跟申请内存类似。所以，new有时候又不太适合，比如在频繁调用场合，使用局部new类对象就不是个好选择，使用全局类对象或一个经过初始化的全局类指针似乎更加高效。一、new创建类对象与不new区别下面是自己总结的一些关于new创建类对象特点：

2021-11-21 16:28:12 151

转载 apollo_构建minbox

MinBox障碍物边框构建from https://github.com/YannZyl/Apollo-Note对象构建器组件为检测到的障碍物建立一个边界框。因为LiDAR传感器的遮挡或距离，形成障碍物的点云可以是稀疏的，并且仅覆盖一部分表面。因此，盒构建器将恢复给定多边形点的完整边界框。即使点云稀疏，边界框的主要目的还是预估障碍物（例如，车辆）的方向。同样地，边框也用于可视化障碍物。算法背后的想法是找到给定多边形点边缘的所有区域。在以下示例中，如果AB是边缘，则Apollo将其他多边形点投影到

2021-11-21 16:25:08 511 2

原创 apollo_目标跟踪

HM对象跟踪HM对象跟踪器跟踪检测到的障碍物。通常，它通过将当前检测与现有跟踪列表相关联，来形成和更新跟踪列表，如不再存在，则删除旧的跟踪列表，并在识别出新的检测时生成新的跟踪列表。更新后的跟踪列表的运动状态将在关联后进行估计。在HM对象跟踪器中，匈牙利算法(Hungarian algorithm)用于检测到跟踪关联，并采用鲁棒卡尔曼滤波器(Robust Kalman Filter) 进行运动估计。上述是Apollo官方文档对HM对象跟踪的描述，这部分意思比较明了，主要的跟踪流程可以分为:

2021-11-21 16:17:19 4450

原创 pytorch学习记录(2) Autograd

2 AutoGrad2.1 autograd基础操作计算梯度:z.backward()沿着计算图的每一条边计算梯度,直到叶子节点为止查看梯度:x.grad∂z∂x\frac{\partial z}{\partial x}∂x∂z注意:默认参数backward(retain_graph=False)下,计算图graph会被清空,如需保留,设置retain_graph=True如果多次调用backward()函数(训练的时候多次循环),梯度会不断累加,所以在下一次求梯度之前

2020-07-05 18:01:49 148

原创 pytorch学习记录(1) Tensor

1 tensorTensors类似于NumPy的Ndarry,唯一的区别是Tensor可以在GPU加速1.0 Tensor 数据的存储.data: 存储数据.grad: 存储梯度如果我们想要修改 tensor 的数值，但是⼜不希望被 autograd 记录（即不会影响反向传播),那么可以对 tensor.data 进⾏操作tensor <-> numpyx = torch.tensor([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])x.data # tens

2020-07-05 18:00:22 304

原创 ros学习记录4 roscpp的使用

5.1 roscpp[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IB6savAI-1591966456237)(/home/swc/.config/Typora/typora-user-images/image-20200601160445663.png)]ros提供的使用C++和topic,service,param等交互的接口官方文档[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-yMSRsogh-1591966456239)(

2020-06-12 20:55:17 614

原创 ros学习记录3 通信架构

3. 通信架构3.1 master 和 node[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-SKqrDQgI-1591966307875)(/home/swc/.config/Typora/typora-user-images/image-20200531201600676.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-i32zPHxo-1591966307875)(/home/swc/.config/Typora/typor

2020-06-12 20:53:21 162

原创 ros学习记录2 ros文件系统

2.ROS的工程结构/文件系统2.1 catkin 工作空间catkin: ROS定制的编译构建系统,是对CMake的扩展,在工作空间组织和管理功能包的文件夹,用catkin工具来编译2.1.1 建立工作空间$ mkdir -p tutorial_ws/src #创建catkin工作空间(名字自定义,但是要有src文件夹)$ cd ~/catkin_ws #回到工作空间,catkin_make必须在工作空间下执行$ catkin_make #开始编译$ source ~/catkin_

2020-06-12 20:52:39 137

原创 opencv学习记录2

2. OpenCV ML使用OpenCV提供的ML实现简单机器学习算法2.1 SVMOpenCV3.x与OpenCV2.x中SVM的接口有了很大变化，在接口上使用了虚函数取代以前的定义。2.1.1 训练过程示例/* SVM训练过程tutorial*/void test_opencv_svm_train(){ // two class classifcation int labels[4] = { 1, -1, -1, -1 }; float trainingData[4

2020-06-12 20:48:49 222

原创 opencv学习记录1

文章目录OpenCV_Base0. 安装opencv1.OpenCV基本数据结构1.0 type1.0.11.0.21.1 Scalar类1.2 Size类1.3 Vec类1.4 Mat类1.4.1 Mat的创建1.4.2 Mat遍历方法1.4.3 Mat ROI选择1.4.4 Mat 数学运算1.4.5 Mat_类1.5 RNG类随机数2. OpenCV ML2.1 SVM2.1.1 训练过程示例2.1.2 测试过程示例2.1.3 训练完成后SVM各参数的获取2.2 K-means2.3 PCAOpe

2020-06-12 20:43:47 255

原创 ROS学习记录1 ros介绍及安装

文章目录ROS学习记录1.ROS介绍及安装1.1 ROS简介1.2 ROS安装1.2.1 安装1.2.2 配置ROS1.2.3 比较好用的ros ide RoboWare studio2.ROS的工程结构/文件系统2.1 catkin 工作空间2.1.1 建立工作空间2.1.1 package(功能包)2.1.2 metapackage3. 通信架构3.1 master 和 node3.2 通信方式3.2.1 Topic3.2.2 Messasge3.2.3 相关命令13.2.4 Service3.2.

2020-06-12 20:41:42 197

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