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cruise-automation Webviz 简介

Our initial focus was to build a suite of these panels that corresponded to existing open source tools like rviz, rqt console, rqt_runtime_monitor, rostopic echo, and rqt_plot. With further developm...

2020-04-05 17:11:13

ros下使用google gflags

不同ubuntu版本对应不同的gflags版本利用sudo apt install libgflags-dev命令在不同ubuntu版本上安装的gflags的版本不同,ubuntu 16.04默认的版本为2.1,而ubuntu 18.04的版本为2.2。2.1和2.2版本在ros下的使用区别:2.1 cmake中通过find_package找不到gflags,而2.2可以找到。find_pa...

2020-04-01 17:08:57

坐标变换(8)—复特征值与旋转

1. 共轭复特征值设AAA是n×nn\times nn×n的实矩阵,Ax‾=Aˉxˉ=Axˉ\overline{Ax}=\bar{A}\bar{x}=A\bar{x}Ax=Aˉxˉ=Axˉ假设λ\lambdaλ是AAA的特征值,xxx为λ\lambdaλ对应的特征向量,则λˉ\bar{\lambda}λˉ同样是AAA的特征值,而xˉ\bar{x}xˉ是对应的特征向量,Axˉ=Ax‾=λ...

2020-04-01 12:13:10

禾赛+速腾 vs Velodyne+Ouster

本文只是对论文内容的简要总结,不对不同厂商激光雷达的好坏进行评价。1. LIBRE最近名古屋大学(Nagoya University)和autoware一起发表了一篇关于激光雷达数据集相关的论文《LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset》,数据集地址https://sites.google.com/g.sp.m.is.nagoya-u.ac.jp/libre...

2020-03-31 12:10:40

坐标变换(7)—旋转矩阵和特征向量

I am still waiting for the day I’ll use mathematics integration in real life.— Derrick Obedgiu1. 特征向量在给定一个线性变换TTT,作用于一个非零的向量vvv,没有对vvv进行旋转,仅仅是对vvv进行了λ\lambdaλ倍的拉伸,如下式所示,T(v)=λv(1)T(v)=\lambda v...

2020-03-26 09:28:04

坐标变换(6)—齐次变换矩阵

前面的文章主要介绍了旋转矩阵,对于刚体的运动,除了旋转外还有平移。在机器人及自动驾驶中,经常用其次变换矩阵将旋转和平移进行统一。 前面的文章也介绍过其次变换矩阵,本文算是一个总结。1. SE(3)将旋转矩阵和平移向量写在同一个矩阵中,形成的4×44\times44×4矩阵,称为special Euclidean group,即SE(3)SE(3)SE(3),T=[Rp01]=[r11r12r...

2020-03-26 09:27:14

坐标变换(5)—用旋转轴和旋转角表示旋转

任何旋转,都可以用一个旋转轴ω^\hat \omegaω^和一个旋转角θ\thetaθ来描述。1. 坐标系的线速度和角速度如上图,在旋转的刚体上,附加一个body frame{b}\{b\}{b},记为{x^,y^,z^}\{\hat{x},\hat{y},\hat{z}\}{x^,y^​,z^}。对于三个轴而言,绕着ω^\hat \omegaω^旋转的轨迹为圆。当然,上述坐标轴{x^,y^...

2020-03-26 09:26:20

坐标变换(4)—旋转矩阵

1. 群群(Group)是一种集合加上一种运算的代数结构。我们把集合记作AAA,运算记作⋅\cdot⋅, 那么群可以记作G=(A,⋅)G = (A, ·)G=(A,⋅)。群要求这个运算满足以下几个条件:封闭性: ∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A\forall a_1, a_2 \in A, a_1\cdot a_2 \in A∀a1​,a2​∈A,a1​⋅a2​∈A.结合律: ∀a1,a2...

2020-03-26 09:25:09

坐标变换(3)—同一坐标系下的变换

除了不同坐标系之间点的坐标变换,在同一坐标系内也存在对点的变换操作,例如平移,旋转等。1. 平移在同一坐标系下,平移操作将空间中一个点沿着一个已知的矢量方向移动一定的距离,如下图所示,将AP1^{A}P_{1}AP1​沿着AQ^{A}QAQ进行平移得到AP2^{A}P_{2}AP2​易得,AP2=AP1+AQ^{A}P_{2}=^{A}P_{1}+^{A}QAP2​=AP1​+AQ...

2020-03-26 09:23:45

坐标变换(2)—不同坐标系下的变换

如下图所示,在自动驾驶车辆上会存在大量冗余的传感器,例如轮速传感器、激光雷达,毫米波雷达,摄像头,超声波雷达,GPS,IMU等。不同传感器对同一物体的测量原始结果都是在自身坐标下,所以首先我们需要对多传感器就行标定(即获得不同坐标系之间的变换关系,多传感器的标定是个非常复杂且困难的问题,这里先不介绍),将所有传感器的输出统一到一个坐标系下。本文主要介绍不同坐标系之间变换的原理,在这里我们采用一...

2020-03-26 09:19:51

坐标变换(1)—向量和坐标系

1. 标量在介绍向量之前,有必要介绍一下标量(scalar),标量是一个数字,只有大小,没有方向(不过有正负)。例如温度,重量等。2. 向量向量(vector)是多个数字组成的列表。nnn个有次序的数x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2,\cdots,x_nx1​,x2​,⋯,xn​所组成的数组列表称为nnn维向量。向量可以有两种方式去描述:空间中的一个点,而有次序的数字可以确定点在空...

2020-03-26 09:17:18

解决rosdep init 和 rosdep update出错

在安装ros时,执行rosdep命令时会出现超时或者连接被拒绝的错误。例如下面的连接超时,就是因为国内网络的原因,ERROR: unable to process source [https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/osx-homebrew.yaml]: <urlopen error timed o...

2020-01-07 15:06:50

deepin 15.11 安装ROS Melodic

deepin默认对ros的支持应该是一般,所以如果要使用ROS,最好还是从源码去编译,下载完melodic-desktop-full的源码后,直接编译, 其实和apt 安装制作好的deb包是一样的。下面的安装步骤主要参考了官方的从源码安装教程,不过由于lsb_release -sc 等因为发行版的不同,有些命令需要修改。ROS_OS_OVERRIDE环境变量export ROS_OS_OVER...

2019-09-22 11:50:44

deepin 15.11 安装nvidia driver和cuda 10

最近看新闻华为的笔记本在适配deepin系统,所以特地安装试玩,确实比ubuntu漂亮些,且适配了大量常用应用,感觉可以不用切windows了。由于要用显卡开发deeplearning相关应用,所以首先得安装闭源驱动和cuda,下面是具体过程(dellG7,intelnvidia双显卡,如果是单nvidia显卡可能步骤略有不同,自己斟酌)。installnvidiadriver禁...

2019-09-22 11:06:54

基于yolov3的红绿灯识别

知乎原文。Youonlylookonce(YOLO)isastate-of-the-art,real-timeobjectdetectionsystem.OnaPascalTitanXitprocessesimagesat30FPSandhasamAPof57.9%onCOCOtest-dev.Yolo使用c和cuda实现...

2019-05-29 15:34:08

PCA原理补充

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。前面转了一篇关于PCA原理的文章,其中有些部分写的不是很清晰,因此做一个补充。方差和协方差下图是一个正态分布,均值和方差提供了对数据在特征空间的分布进行衡量的手段。如图所示,大部分的数据都分布在μ±3σ\mu\pm3\sigmaμ±3σ区间中。而方差的计算公式如下,σ(x,x)=E[(x−E(x)...

2019-05-19 18:27:39

主成分分析

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维。数据的向量表示及降维问题一般情况下,在数据挖掘和机器学习中,数据被表示为向量。例如某个淘宝店2012年全年的流量及交易情况可以看成一组记录的集合,其中每一天的数据是一条记录,格式如下:(日期...

2019-05-19 18:22:18

linux下重编译aria2c

aria2c详细配置可参考Aria2打造属于自己的下载神器,本文主要介绍,linux下的aria2c编译,破除线程限制aria2c开机自启动破解线程限制测试环境:ubuntu 16.04 x86_64,下载代码git clone https://github.com/aria2/aria2.git代码修改OptionHandlerFactory.cc,左边是修改过的代...

2019-04-12 18:52:17

函数矩阵对矩阵求导

dFdX=[∂F∂ξ11∂F∂ξ12…∂F∂ξ1n⋮⋮⋮∂F∂ξn1∂F∂ξn2…∂F∂ξnn]\dfrac{d\mathbf{F}}{d\mathbf{X}}=\begin{bmatrix}\dfrac{\partialF}{\partial\xi_{11}}&\dfrac{\partialF}{\partial\xi_{12}}&\ld...

2019-03-12 14:40:33

反向传播(Back Propagation)

在利用梯度下降法对神经网络权重等参数进行训练时,需要利用反向传播去计算损失函数对权重参数的偏导数。反向传播下面分析是如何反向传播的(分析时不考虑偏置项),参考上图,① 对于一个神经元jjj,它的输出被定义为,(1.1)Oj=φ(netj)=φ(∑k=1NwkjOk) O_j = \varphi(net_j)=\varphi(\sum_{k=1}^N w_{kj}O_k)...

2019-03-01 12:49:18

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