LeGO-LOAM Github 地址:https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM 相关依赖安装 1. ROS 2.GTSAM 下载gtsam源码 git clone https://bitbucket.org/gtborg/gtsam.git 编译安装gtsam mkdir build cd build cmake .. make check (可以省略) make install 下载LeGO-LOAM cd ~/catkin_ws

师弟反应镭神32线激光雷达(32C)录制的数据包不能跑lego loam,这里就总结一下. 首先lego loam默认的接受的topic name是velodyne_points,点云的frame_id是velodyne,镭神驱动发布的topic name为point_raw,frame_id为world这里需要写一个程序转一下: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include "sen

在工作空间下编译ros的代码包,报错如下, CMake Error at LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/CMakeLists.txt: (find_package): By not providing "FindGTSAM.cmake" in CMAKE_MODULE_PATH this project has asked CMake to find a package configuration file provided by "GTSAM", but

1. 工具 https://github.com/xenolf/lego   2. 使用 命令生成新的 lego --email="foo@bar.com" --domains="example.com" run 请求重新生成 lego --email="foo@bar.com" --domains="example.com" renew 按照时间生成证书 lego --email="foo@bar.com"

基于时间戳一致原理,在与PG的timestamp邻近的的两个LOAM的pose中插值出一个虚拟的LOAM pose PG' ,其timestamp = PG的timestamp. 然后GPS的pose和LOAM的pose之间的trans也就是pose-graph中的edge,就等于P0~3与这个插值出的PG'与之间的trans.

CSDN有篇结合paper分析代码的博文,下面是我对paper的理解: 1. 综述 整个LOAM本质就是一个激光里程计,没有闭环检测,也就没有图优化框架在里面,该算法把SLAM问题分为两个算法同时运行,实现实时建图,一个odometry算法,10Hz:另一个mapping算法,1Hz.两个算法都是从点云中提取尖锐的边(sharp edges)和平整表面(planar surface)特征点,然后进行特征匹配,来估计lidar的运动以及fine match with local map,匹配的过程

概述 接口自动化概述   众所周知,接口自动化测试有着如下特点: 低投入,高产出. 比较容易实现自动化. 和UI自动化测试相比更加稳定. 如何做好一个接口自动化测试项目呢? 我认为,一个“好的”自动化测试项目,需要从“时间”.“人力”.“收益”这三个方面出发,做好“取舍”. 不能由于被测系统发生一些变更,就导致花费了几个小时的自动化脚本无法执行.同时,我们需要看到“收益”,不能为了总想看到100%的成功,而少做或者不做校验,但是校验多了维护成本一定会增多,可能每天都需要进行大量的维护. 所以做好

转自:https://blog.csdn.net/hltt3838/article/details/109261334 固态激光雷达的一段视频:https://v.qq.com/x/page/a0787ajele3.html 注意:本人实验室买的是Velodyne VLP-16激光雷和 LOAM 论文中作者用的不一样,在介绍论文之前先介绍一下激光雷达的工作原路,这样更容易理解激光雷达的工作过程,其实物图如下图1所示: 图1 Velodyne VLP-16激光雷 实物图 简介: Velodyne

loam详细代码解析与公式推导(基础理论知识) 一.基础坐标变换 loam中欧拉角解算都采用R P Y 的解算方式,即先左乘R, 再左乘P, 最后左乘Y,用矩阵表示为: R = Ry * Rp * Rr.用个很简单的示例表示,在坐标系Oxyz中经过旋转后得到坐标系O'xyz,可以把坐标系Oxyz当成全局坐标系{world_link},坐标系O'xyz当成局部坐标系{local_link}:有局部坐标系上的点Pl,在全局坐标系下的位置Pw是: Pw = R * Pl = (Ry * Rp * Rr

1.题目描述 https://www.hackerrank.com/challenges/lego-blocks 2.解法分析 这题乍看一下觉得应该可以用动态规划来做,但是却死活想不到最优子结构,在网上搜了一下,找到一个英文的描述,整理如下. 首先需要明白一点,稍微复杂一点的动态规划不一定能直接找到最优子结构,可能内嵌一些其他的最优子结构,比如说这题,我们需要得到如下的知识: layerCom[w] : 表示高度为 1 ,宽度为 w 的墙有多少种,先暂且忽略solid structure这个约束

题目大意: 修一个层数为n,长度为m的墙,每一层可以由长度为1.2.3.4的砖块构成. 每一层都在同一个长度处出现缝隙是方案非法的,问合法的方案数有多少种 思路: 先求出总方案,再减去所有非法的方案数 总方案数容易求得,略 非法方案数就不太好求了,由于需要判重,我们可以按照 " 最左边的缝隙 " 所在的位置给非法方案数分类 这样就不会有重复了! 具体见代码: #include<stdio.h> #include<string.h> #include<ios

1998,cybermaster 1999,RCX 1999,micro scout 2000,scout 2002,spybotics NXT NXT2 EV3

有了ev3dev,真是一且皆有可能啊,最近,看到一个好人,居然做了一个ev3的c库. 激动中... 学习有目标了...,赶紧记录一下. https://github.com/theZiz/ev3c

计算几何,暴力. 题目中有一句话:$The$ $mass$ $of$ $each$ $brick$ $is$ $equally$ $distributed$ $and$ $it$ $will$ $be$ $stable$ $if$ $it$ $is$ $placed$ $on$ $bases$ $or$ $stable$ $bricks$ $and$ $the$ $moment$ $of$ $it$ $can$ $be$ $zero$ $when$ $it$ $is$ $placed$. 核心原

一.连接方面 1.试了蓝牙连接,被电脑防火墙拒绝了很多次,很奇怪,明明都pin码都对上了,然后瞬间被踢开. 2.数据线直连,在一台win7上怎么试也不行,在另一台上自动上windows update上更新驱动,更新了快8.9分钟,居然安装成功,神奇. 二..net code 1.更新到了1.39版,不知道为啥ev3的官方大安装包(LME-EV3_Full-setup_1.4.2_zh-CN_WIN32)安装完了,在code界面上,扩展程序中也安装了ev3dev,然后左侧的功能条上没有对应图标,奇

[it-ebooks]电子书列表   [2014]: Learning Objective-C by Developing iPhone Games || Leverage Xcode and Objective-C to develop iPhone games http://it-ebooks.info/book/3544/Learning Web App Development || Build Quickly with Proven JavaScript Techniques http:

准备机械车: 第一步:从Service中选择一个Generic Differential Drive (通用差速驱动:同一轴的左右轮胎可以转动不同速度的车子)放入Diagram中. 第二步:对其进行配置:选中Generic Differential Drive右键选择Set Configuration.跳到其的设定界面,选择Use a manifest,并导入,选择LEGO.NXT.Tribot.Simulation.Manifest.xml. 第三步:保存并运行可以看到这样一个场景: 操控机械

前端开发 Babel下的ES6兼容性与规范   ES6标准发布后,前端人员也开发渐渐了解到了es6,但是由于兼容性的问题,仍然没有得到广泛的推广,不过业界也用了一些折中性的方案来解决兼容性和开发体系问题,但大家仍很疑惑,使用ES6会有哪些兼容性问题. 一.兼容性问题现状 针对ES6的新特性兼容性问题,目前解决的方案是使用语法解析转换工具将es6语法转化为大部分浏览器识别的es5语法,通用的转化方案有babel,traceur,jsx,typescript,es6-shim.当然es6在服务器端也

本文由CocoaChina译者lynulzy(社区ID)翻译 作者:Bohdan Orlov 原文:iOS Architecture Patterns 在 iOS 中使用 MVC 架构感觉很奇怪? 迁移到MVVM架构又怀有疑虑?听说过 VIPER 又不确定是否真的值得切换? 相信你会找到以上问题的答案,如果没找到请在评论中指出. 你将要整理出你在 iOS 环境下所有关于架构模式的知识.我们将带领大家简要的回顾一些流行的架构,并且在理论和实践上对它们进行比较,通过一些小的例子深化你的认知.如果对文

I bought this Raspberry Pi (model B) in spring 2013, I hadn't done too much with it except for some PyGame coding stuff. So recently, I wanted to reboot my robotic project. (For those who are not familiar with Raspbery Pi, it's a 35 dollar mini compu

LSTM NEURAL NETWORK FOR TIME SERIES PREDICTION Wed 21st Dec 2016   Neural Networks these days are the "go to" thing when talking about new fads in machine learning. As such, there's a plethora of courses and tutorials out there on the basic vani