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RSS订阅原创 修复ROS2使用zsh无法用tab补全 ros2 指令的相关问题
安装完ROS2 后，改用zsh发现无法使用tab补全 ros2相关指令，现记录下修复办法，首先，安装python3-argcomplete，然后，在.zshrc里面添加如下语句，
2023-06-14 14:51:17
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原创 Ubuntu安装google中文输入法
最近发现ubuntu系统搜狗输入法升级后，安装最新版本的根本不好用，甚至说没法用，没办法，只能换一个了，其次就是Google输入法，下面记录下Google输入法的安装过程。更新源和升级到最新的软件安装fcitx安装汉语语言包安装谷歌拼音输入法进入设置，点击区域与语言，管理已安装的语言，选择fcitx，到此，需要重启一下，重启后，点击右上角的语言栏，设置，增加Google输入法就行。...
2022-07-07 13:57:14
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原创 Apollo学习笔记（26）四元素详解
上一篇的四元素只是简单带过，简单的坐标转换计算，但是实际四元素的用法没有那么简单，这里对四元素进行了一些补充，尽我可能的找到一些四元素相关的知识点，系统的学习了四元素，这里做一个记录。四元素定义复数大家都了解，可以理解为一个二维空间，如果有两个复数，A=a+biB=c+di(1)A = a+b\bold{i} \\B = c+d\bold{i} \tag{1}A=a+biB=c+di(1)那么，有C=A+Bj=a+bi+cj+dk(2)C=A+B\bold{j} = a+b\.
2022-04-26 15:06:13
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原创 Beyond Compare 4 Linux安装和使用
原文链接：https://www.cnblogs.com/bluestorm/p/10259441.htmlBeyond Compare 4下载和安装首先，去官网下载最新的Beyond Compare 4，https://www.scootersoftware.com/download.php按照个人的配置下载最新的安装包即可，如果提示有依赖问题，无法安装时，sudo apt-get install -f破解输入一下两条指令即可，cd /usr/lib/beyondcompare/.
2022-04-11 11:37:08
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原创 Apollo学习笔记（20）激光SLAM综述
激光SLAM的处理流程激光雷达数据处理激光数据帧间匹配（前段匹配）激光回环检测非线性最小二成优化（后端优化）激光数据的预处理激光雷达运动畸变去除里程计数据矫正不同系统之间的时间同步数据帧间匹配算法ICP（Iterrative Closest Point）PI-ICP(point to line Iterrative Closest Point)NDT(Normal Distribution Transformation)CSM(Correlation Scan Match
2022-04-01 15:39:43
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原创 Apollo学习笔记（19）UKF
之前说了卡尔曼，扩展卡尔曼，两种滤波方式，卡尔曼适用于线性系统，扩展卡尔曼适用于非线性不太强的系统，至于强非线性系统，本文就是为了解决这个问题。背景上文讨论的EKF方式，通过对系统方程或者观测方程进行泰勒展开后，仅保留其一阶近似项，这样的做法不可避免的会造成一些误差，如果系统的非线性程度不是很强的话，那还好说，误差可以忽略，强非线性系统的话，这种误差就必须要考虑了；另外，每次都要进行一次雅克比矩阵计算，很多计算平台做偏导计算是不太容易实现的。基于上面所述的两个缺点，UKF则完全没有这两个问题，不过.
2022-04-01 10:36:25
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原创 Apollo学习笔记（18）EKF
书接上回啊，上一篇详细的介绍了下标准卡尔曼滤波，使用卡尔曼滤波进行更新和预测都是建立在线性系统的基础上，因为高斯分布xkx_kxk预测后仍然是高斯分布，且高斯分布变换到观测空间后也仍然是符合高斯分布的。然而，实际工程中，极少有系统是线性系统，那这种情况怎么使用卡尔曼滤波呢？非线性处理学过数学的都知道，线性函数可以使用下式进行表达，f(x)=ax+b(1)f(x)=ax+b \tag{1}f(x)=ax+b(1)然而其他的函数，比如，f(x)=ax2+bx+cf(x)=ax^2+bx+cf
2022-03-23 18:16:57
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原创 OpenWRT设置ADGuardHome+小喵咪
有时候小喵咪用的是比科学s力量要多的，本文记录一下，如何使用ADGuardHome搭配小喵咪的用法，这里就不多墨迹了。ADGuardHome的具体设置就不说了，到处都有，我这里的配置方式是我这里设置的监听端口是3001，这个要记住。小喵咪的设置也直接上图，去掉所有的自定义上游服务器，然后自己加一个另外为了防止下载跑流量，好，到此为止，用了一段时间没发现啥问题。...
2022-03-10 18:32:00
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原创 Ubuntu ToDesk无法登录问题
这两天公司的电脑始终无法登录ToDesk的问题，微信扫码登录也无法刷新，这个是配置文件出了问题。解决方式删除配置文件sudo rm /opt/todesk/config/todeskd.conf重启ToDesk服务器sudo systemctl restart todeskd.service上述问题解决。...
2022-03-10 13:51:18
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原创 OpenWRT设置SmartDNS+ADGuardHome
最近有空在折腾路由器，自己的需求就是广告过滤，防止DNS污染，净化自己的网络环境，本文记录一下，SmartDNS搭配ADGuardHome的设置，至于神秘力量的配置，这里不便多说，这两个设置好之后，自然会明白的。SmartDNS上游DNS设置第一步，要先把SmartDNS上游DNS服务器添加好，我这里分为两组，一组为国内，一组为国外，我用的是这几个国内服务器名称服务器地IP协议类型114114.114.114.114UDP百度180.76.76.76UDP腾
2022-03-03 17:52:51
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原创 Apollo学习笔记（17）卡尔曼滤波
卡尔曼滤波（KF）和扩展卡尔曼滤波（EKF）是最常用的滤波器优化算法，本文主要是介绍一下卡尔曼滤波，从国外的一篇博客翻译过来的，如果有翻译的不当的地方，烦请指出，最后会给出原文链接，有大佬英文不错的话，推荐直接看原文。简介卡尔曼滤波为了更好的说明卡尔曼滤波，假设有一个小机器人在一片树林里，它需要准确的知道自己的位置以便于能够向着目标点移动。机器人的状态向量（位置和速度）用x⃗k\vec{x}_{k}xk表示，x⃗k=(p⃗,v⃗)(1)\vec{x}_{k}=(\vec{p},\vec{v})
2022-01-24 14:58:26
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转载 OpenWRT设置Samba服务器
安装Samba登录Luci，在“系统”选项卡-“软件包”中更新列表，然后点可用软件包，搜索下面三个软件并安装即可。samba36-serverluci-app-sambaluci-i18n-samba-zh-cn第一、二个必装，第三个是语言包，英文好的可以把“zh-cn”改成“en”装英文版的，装啥语言包界面就是啥语言的。配置匿名服务Samba服务的配置由两个文件组成，一是/etc/config/samba，二是/etc/samba/smb.conf.template，服务启动后会先读取一
2022-01-12 11:10:37
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原创 WIN11右击按键显示恢复方式
前段时间升级了WIN11之后，发现右击显示的方式不再是原先的样式了，很多东西都要点更多显示出来，觉得很麻烦，于是就看了大神的博客，在此记录一下，如果还原WIN10的右击显示方式。第一步，先新建一个txt文档，名字自己订；第二步，复制下面的内容，粘贴进去，并保存；@echo offset ip=set /p ip=Press 1 display Win10,Press 2 display Win11:if "%ip%" == "" goto _endif /I "ip%" == "1" goto
2021-12-30 16:32:07
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原创 Apollo学习笔记（16）贝塞尔曲线
贝塞尔曲线是应用于二维图形应用程序的一种曲线。在1962年由法国工程师皮埃尔·贝济埃运用于汽车的主体设计。贝塞尔曲线最初由保尔·德·卡斯特里奥于1959年运用德卡斯特里奥算法开发，以稳定数值的方法求出贝塞尔曲线.曲线由起始点、终点和控制点组成。通过调整控制点，贝塞尔曲线的形状会发生变化。贝塞尔曲线有很多特殊的性质，现在主要应用于图形设计和路径规划。贝塞尔曲线完全由控制点决定其形状，n个控制点对应着n-1阶的贝塞尔曲线，最重要的是，可以通过递归的方式来绘制。一阶曲线从图中可以看出，一阶的贝塞尔曲线是
2021-12-30 15:54:12
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原创 Apollo学习笔记（15）Mini-Snap
老规矩首先上大神的链接 https://blog.csdn.net/q597967420/article/details/76099491。学习了深蓝学院的规划课程，以及拜读了大佬的博客后，做出的以下整理。1.背景知识机器人导航系统，是期望机器人从A点运动到B点，根据当前的物理环境规划出一条合适的路线，可以使得机器人可以移动到目标点的过程，就是运动规划。无人车其实也是机器人的一种，有着其独特的运动特性。无人车的运动规划一般分为两个步骤：routing：在地图（栅格地图，RRT地图，四叉树、八叉.
2021-12-16 13:56:57
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原创 Apollo学习笔记（14）混合A*
本文不做具体的细节描述，网上各位大神的文章都很好，本文仅仅作为记录。这里先奉上大神的链接：https://www.cnblogs.com/chuninggao/p/7281122.htmlhttps://blog.csdn.net/robinvista/article/details/106279968https://zhuanlan.zhihu.com/p/122544884https://zhuanlan.zhihu.com/p/120272035综上几篇文章看完后，应该会对 hybri.
2021-12-03 17:18:04
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原创 Apollo学习笔记（13）Lattice Planner与OBVP问题
本文是学习了深蓝科技相关课程与阅读了相关文献后，整理所得。论文为A computationally efficient motio primitive for quadrocopter trajectory generation。Lattice Planner算法的根本目标就是从车辆当前的位置，结合地图、定位、障碍物等信息，通过采样并搜索出一条设定的目标 cost function 值最小的一组坐标。这就和BVP问题很相像了，都是知道起始状态信息和最终信息（部分也可以），求解出满足要求的多阶曲线。如.
2021-11-29 11:02:47
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原创 Apollo学习笔记（12）Lattice Planner规划算法
本文主要参考Apollo开发者社区，以及一些大神的博客，在此膜拜，文末会奉上相关链接。Lattice Planner 规划算法简介之前的相关的规划的算法都是放在无人驾驶专栏下的，Lattice Planner 是Apollo中实际使用的算法，因此，放在Apollo专栏下，这里简单做一下说明。Lattice Planner 算法属于一种局部轨迹规划，其输入为定位信息，感知障碍物信息，以及静态参考线信息，输出为局部规划轨迹，输入到控制器，由控制器完成局部轨迹的跟踪控制。因此，Lattice Plann.
2021-11-18 11:04:34
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原创 Apollo学习笔记（24）基于采样的路径规划算法
之前的文章都是基于搜索的路径算法，这两天在又学习了一下基于采样的路径规划算法，这里做一下记录，最后会奉上大神的链接基于采样的路径规划算法大致可以分为综合查询方法和单一查询方法两种。前者首先构建路线图，先通过采样和碰撞检测建立完整的无向图，以得到构型空间的完整连接属性，再通过图搜索即可得到可行的路径。后者则从特定的初始构型出发局部建立路线图，在构型空间中延伸树型数据结构，最终使它们相连。其中，综合查询方法的代表性的方法就是概率路线图（Probabilistic Roadmap，PRM），单一查.
2021-10-29 18:07:59
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原创 Apollo学习笔记（23）A*与JPS算法
A*的原文地址：https://www.gamedev.net/reference/articles/article2003.aspA*算法背景之前的DFS，BFS和Dijskra算法都是一种纯搜索的算法，实际使用时，算力占用很多，搜索的效率却不高。先看一下BFS搜索（图片来源于网上），图片中红色点为起始点，蓝色点为终点，绿色点为搜索过的点。BFS以起点为圆心，先搜索周围的所有点，一圈一圈的搜索，直到搜索到蓝色的终点。另外再看以下DFS搜索算法，DFS搜索的思路是朝着终点方向进行搜索，尽量靠.
2021-10-23 16:36:06
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原创 Apollo学习笔记（22）Dijkstra算法
老规矩现奉上大神链接，https://blog.csdn.net/heroacool/article/details/51014824。基本思想Dijkstra算法是一种典型的最短路径搜索算法，和之前的BFS和DFS算法类似，Dijkstra本质上是一种BFS搜索算法。一般步骤如下：建立两个集合S和U，S中存放已经确定了最短距离的点，U中放未放入S中的点；在S中push起始点，U中放入其他的点；计算U中的所有点到起点之间的距离，起点与起点之间的距离记为0，与集合S中的点不相邻的点距离记为无.
2021-10-18 17:08:41
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原创 C++ std::move和std::forward
首先奉上大神的链接，再次膜拜。此篇文章有些例子参考的大神的文章，在此说明。背景这篇文章是继续上一篇左值右值的文章，上一篇文章主要说明了左值右值使用可以带来的的算力优化。这一篇，重点则是，如何将左值右值在实际项目中使用起来。C++ 传值的方式默认是拷贝，而且临时变量拷贝的算力开销很大，在此背景下，诞生了左值和右值的概念，就是为了避免临时变量的拷贝开销。举个例子：function("some temporary value"); // 直接传入string，可能有string的复.
2021-09-23 15:38:20
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原创 C++左值和右值，左值引用和右值引用
左值和右值C++ 中对于左值和右值没有一个标准的定义，通常来说：可以取得到地址的，有变量名称的，非临时的量就是左值，从硬件结构上看，存储在内存中的量就是左值；无法取得到地址的，没有变量名称的，临时的量就是右值，从硬件结构上看，存储在寄存器中的量就是右值。左值引用常见的左值引用如下：int a = 1;int &b = a; // 定义一个左值引用变量b = 2; // 通过左值引用修改引用内存的值左值引用在汇编层面其实和普通的指针是一样的；定义的左值引用
2021-09-22 16:09:28
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原创 Apollo学习笔记（21）图的深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS)算法分析
首先奉上大神链接，https://www.cnblogs.com/qzhc/p/10291430.html。由于最近在看轨迹规划的资料，图遍历是基础，故拜读了大神的一些文章，在此记录。深度优先遍历深度优先遍历(Depth First Search)的主要思想是：首先以一个未被访问过的顶点作为起始顶点，沿当前顶点的边走到未访问过的顶点；当没有未访问过的顶点时，则回到上一个顶点，继续试探别的顶点，直至所有的顶点都被访问过。无向图的深度优先遍历图解以下"无向图"为例：对上无向图进.
2021-07-04 21:15:24
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原创 C和C++ 常用格式化输出方式
调试的时候，格式化输出友好的话，可以有效的提高调试的效率，不然眼睛盯着都难受也找不到需要的参数在哪。。。。因此，在这里整理一下，各种格式化输出的常见方法。C语言C语言中的输出函数为printf()，函数的圆形在头文件"stdio.h"中，但是，printf函数是个特例，在使用它的时候，不是必须包含头文件"stdio.h"。printf函数调用的一般形式为：printf(“格式控制字符串 && 非格式字符串”, 输出表列)其中格式控制字符串用于指定输出格式，格式字符串是以%开头的字
2021-07-03 23:10:13
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原创 Ubuntu设置启动内核以及删除不用的内核
首先奉上原文链接 https://blog.csdn.net/kingroc/article/details/105998517https://www.jianshu.com/p/f284bc90944f由于公司安装了加密软件，非要匹配对应Ubuntu内核才行，所以查了一些大神的博客，现在整理一下。设置使用指定内核查看现有的内核查看现有的高级选项对应的选项， grep submenu /boot/grub/grub.cfg终端显示submenu 'Ubuntu 的高级选项' $menu.
2021-06-25 14:10:12
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原创 Ubuntu安装terminator以及美化
安装使用apt包管理工具轻松安装，这里的环境为Ubuntu16.04，其他环境的安装配置应该差不多。sudo apt-get install terminator美化修改或者创建.config/terminator/config文件，添加如下配置[global_config] title_font = Ubuntu Mono 11[keybindings][layouts] [[default]] [[[child1]]] parent = window0
2021-05-17 09:59:30
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原创 设计模式（25）访问者模式
访问者模式简介在项目开发中，有时会有复杂操作的结构对象，不同的访问者会对此对象做出不同的操作，访问者模式就是为了解决此种问题。访问者模式有访问者和被访问元素两个角色。被访问元素往往结构复杂，对于不同的访问者，会有不同的访问方式，且被访问元素通常不是单一存在的，而是以集合的形式存在一个对象结构中，访问者可以通过遍历的方式对其一一访问。访问者模式：表示一个作用于某对象结构中的各个元素的操作。访问者模式让用户可以在不改变各元素的前提下定义作用于这些元素的新操作。访问者模式结构访问者模式结构：Vis
2021-04-07 18:37:29
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原创 设计模式（24）模板模式
模板模式简介模板模式就是类似于一种类的继承的代码复用技术，此种模式结构只存在基类和派生类之间的关系模板方法模式：定义一个算法的框架，将一些步骤延迟到子类中，模板模式可以使得子类不改变一个算法的接口即可重新定义某些算法的特定步骤。模板方法结构模板模式的结构只有两个角色：AbstractClass（基类）：即抽象类，在基类中定义或声明了一系列基本操作，这些操作可以是具体或者是者抽象的，每一个操作都对应算法的一个步骤，这些步骤在其派生类中都可以重定义。基类规定了算法的流程框架，模板方法由基类定义或声
2021-04-07 18:16:00
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原创 设计模式（23）策略模式
策略模式简介策略模式，用于实现不同的算法之间的自由切换，对应于解决某一问题的一个算法族，允许用户从该算法中任意选择一个算法，同时还可以很方便的更换算法或增加新的算法。策略模式将算法族中的每一个算法都封装成一个类，每一个类称为一个策略（Strategy）。策略模式：定义一系列算法，将每一个算法封装起来，并让它们可以相互替换。策略模式让算法可以独立于使用它的客户而变化。策略模式结构策略模式由上下文类和策略类组成，具体如下：Context（上下文类） ：上下文类是使用算法的角色，可以在解决不同具体
2021-04-07 17:53:14
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原创 设计模式（22）状态模式
状态模式简介在实际开发中，通常会遇到有多个状态的对象，这个对象在不同的状态下，都会有不同的行为。状态模式的重点在于状态转换，很多时候，对于一个对象的状态，我们都是让这个对象包含一个状态的属性，这个状态属性记录着对象的具体状态，根据状态的不同使用分支结构来执行不同的功能；就像上面说的，类中存在大量的结构类似的分支语句，变得难以维护和理解。状态模式消除了分支语句，就像工厂模式消除了简单工厂模式的分支语句一样，将状态处理分散到各个状态子类中去，每个子类集中处理一种状态，这样就使得状态的处理和转换清晰明确。状
2021-04-07 16:50:35
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原创 设计模式（21）观察者模式
观察者模式简介ROS系统的消息传递就是一种观察者模式，一个节点发布出消息，订阅此消息的节点会进入回调函数，并做出相应的动作。观察者模式定义了一种一对多的依赖关系，当一个被观察对象发生变化时，所有依赖被观察对象的观察者均会被通知且自动更新状态，这种交互方式被称为发布-订阅模式。观察者模式：定义对象之间的一种一对多的依赖关系，使得每当一个对象状态发生改变时，其相关依赖对象都得到通知并被自动更新。观察者模式结构观察者模式由观察者和观察目标组成，为便于扩展，两个角色都设计了抽象层。Subject（目
2021-04-07 16:16:39
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