【基于CARLA/ROS的多传感器融合感知系统实战教程（附完整代码）】的更多相关文章

【仿真】Carla之收集数据快速教程 (附完整代码) [7]

收集过程可视化展示,随后进入正文: 参考与前言 看到仿真群对这类任务下(用carla收集数据然后再做训练等) 需求量大,顺手马上写一个好了,首先收集数据需要考虑清楚: 收集什么数据,需要什么样的数据格式 数据之间的时间戳一定要同步,这就意味着对carla的时间设置有一定的认知 [仿真]Carla世界的时间 [2] 收集数据时一般没啥意外的话 我们倾向于车自己自动跑,有时候可能会想着 不考虑红绿灯.速度快一点等等等.这意味着要对traffic manager有一定认知 [仿真]Carla之Traf…

前后端分离开发,基于SpringMVC符合Restful API风格Maven项目实战（附完整Demo）！

摘要: 本人在前辈<从MVC到前后端分离(REST-个人也认为是目前比较流行和比较好的方式)>一文的基础上,实现了一个基于Spring的符合REST风格的完整Demo,具有MVC分层结构并实现前后端分离,该项目体现了一个具有REST风格项目的基本特征,即具有统一响应结构. 前后台数据流转机制(HTTP消息与Java对象的互相转化机制).统一的异常处理机制.参数验证机制.Cors跨域请求机制以及鉴权机制.此外,该项目的完整源码可移步到我的Github参考:RestSpringMVCDemo.喜欢…

转载 -- 基于原生JS与OC方法互相调用并传值（附HTML代码）

最近项目里面有有个商品活动界面,要与web端传值,将用户在网页点击的商品id 传给客户端,也就是js交互,其实再说明白一点就是方法的互相调用而已. 本文叙述下如何进行原生的JavaScript交互 本文包括JS调用OC方法并传值,OC调用JS方法并传值 本来想把html放进服务器里面,然后访问,但是觉得如果html在本地加载更有助于理解,特把html放进项目里 HTML代码 <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=&…

基于nginx+xxl-job+springboot高可用分布式任务调度系统

技术.原理讲解: <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析一:项目介绍> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析二:基于docker搭建admin调度中心和executor执行器运行部署环境> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析三:xxl-job-admin调度中心源码解析之初始化两个Thread工作线程> <分布式任务调度平台XXL-JOB--源码解析四:xxl-job-admin调度中心源码解析之job调度过程,调度策略以及rpc通信…

Sensor fusion(传感器融合)

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua…

【AllJoyn专题】基于AllJoyn和Yeelink的传感器数据上传与指令下行的研究

接触高通物联网框架AllJoyn不太久,但确是被深深地吸引了.在我看来,促进我深入学习的原因有三点:一.AllJoyn开源,对开源的软硬件总会有种莫名的喜爱,虽然或许不会都深入下去:二.顺应潮流,物联网虽远未普及,但已是大势所趋,高通公司在领域布局,致力于打造舒适高效的智能家居场景,推出AllJoyn软件框架,适应了发展趋势:三.文档丰富,开源软件的使用,特别是框架,若没有文档相助,相信没有多少开发人员愿意尝试,AllJoyn在这方面做得不错,日后还需做得更好.当然啦,也有些额外原因,包含高通的…

车载多传感器融合定位方案：GPS +IMU+MM

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是…

从零开始的DIY智能家居 - 基于 ESP32 的智能光照传感器

前言 上周出差有点急,结果家里灯没关,开了整整一周的时间(T▽T),整个人都裂开了,准备做一个能够远程控制灯的东西,让我以后出差能远程把家里灯关了. 第一步就是做这期的主题 - 智能光照传感器,因为我逛了一圈发现常见的能远程控灯的开关都只能单纯的开关灯的状态,并不知道当前灯的状态,小米智能灯泡又只能用他们自己的生态,我用不了. 于是我准备使用一个智能光照传感器来感知家里的灯有没有关. 硬件选择 板子依然用的安信可的 ESP32S ,别问,问就是便宜好用.STM完蛋去吧. 传感器用的 HB1750…

【原创译文】基于Docker和Rancher的超融合容器云架构

基于Docker和Rancher的超融合容器云架构 ---来自Rancher和Redapt 超融合架构在现代数据中心是一项巨大的变革.Nutanix公司发明了超融合架构理论,自从我听说他们的“iPhone数据中心”理论时,我便对此产生了极大兴趣.在我以前任职Cloud.com的CEO.CloudStack的创始人.以及Citrix的云平台组织的CTO时,我帮助了很多组织团体把他们的数据中心变成了云架构.在那时,如何把多种供应商复杂的技术体系集成到一起,让它们形成统一可靠的云平台总是成为最大的挑战…

扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合

参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本.在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准.本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用. KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF,若不熟悉请参考卡尔曼滤波简介. KF与EKF的区别如下: 预测未来:x′=Fx+u用x′=f(x,u)代替:其余F用F…