1.首先下载RPLIDAR的驱动功能包 https://github.com/robopeak/rplidar_ros 2.然后解压放到~/catkin_ws/src目录下 3.执行catkin_make 去编译rplidarNode and rplidarNodeClient 4.运行rplidar node 观察rviz roscore roslaunch rplidar_ros view_rplidar.launch 5.运行rplidar node用测试程序观察 roslaunch rp

RPLIDAR是由RoboPeak Team,SlamTec公司开发的低成本2D LIDAR解决方案.它可以扫描6度半径内的360°环境. RPLIDAR的输出非常适合构建地图,做slam或构建3D模型. 首先你要有一个工作空间,例如: 如何构建rplidar ros包     > 1)将此项目克隆到catkin的工作空间src文件夹 https://github.com/robopeak/rplidar_ros (这是下载地址)    > 2)运行catkin_make来构建rplidarN

接上一篇:1.rplidar测试 方式一:测试使用rplidar A2跑一下手持的hector slam,参考文章:用hector mapping构建地图 但是roslaunch exbotxi_bringup 2dsensor.launch 和 roslaunch exbotxi_nav hector_mapping_demo.launch 这两个文件都没有搜索到.需要更新exbot_xi开发包.https://github.com/yuanboshe/exbot_xi/tree/hydro/

  What is this? "Roomblock" is a robot platform consists of a Roomba, a Raspberry Pi 2, a laser sensor(RPLIDAR) and a mobile battery. The mounting frame can be made by 3D printers. ROS navigation system enable to make a map of rooms and use it t

Improved the ultra_simple program to visualize the samples with GLUT on Linux, tested with Slamtec RPLIDAR A2. Check out this branch https://github.com/zhoub/rplidar_sdk/tree/v1.11.0-gl

开篇 只要用到Objective-C,我们每天都会跟方法调用打交道.我们都知道Objective-C的方法决议是动态的,但是在底层一个方法究竟是怎么找到的,方法缓存又是怎么运作的却鲜为人知. 本文主要从源码角度探究了Objective-C在runtime层的方法决议(Method resolving)过程和方法缓存(Method cache)的实现. 介绍 本文系学习Objective-C的runtime源码时整理所成,主要剖析了Objective-C在runtime层的方法决议过程和方法缓存.

http://www.robotics.sei.ecnu.edu.cn/ROS2017/ ---- 往年暑期学校活动:2015年,2016年 报名开始时间7月2日晚10点:暑期学校报名,机器人挑战赛报名 致谢: 华东师范大学研究生院      计算机科学与软件工程学院 机器人挑战赛得到: 上海硅步科学仪器有限公司的赞助 组委会: 机器人操作系统(ROS)教育基金会      爱啃萝卜机器人(深圳)有限公司      易科Exobot机器人实验室      ROS星火计划 QQ群:46709396

/* [bzoj3262]陌上花开 2014年6月19日1,2430 Description 有n朵花,每朵花有三个属性:花形(s).颜色(c).气味(m),又三个整数表示.现要对每朵花评级,一朵花的级别是它拥有的美丽能超过的花的数量.定义一朵花A比另一朵花B要美丽,当且仅当Sa>=Sb,Ca>=Cb,Ma>=Mb.显然,两朵花可能有同样的属性.需要统计出评出每个等级的花的数量. Input 第一行为N,K (1 <= N <= 100,000, 1 <= K <

在处理SSO修改密码脚本时遇到一个问题,根据用户名的不同,提交请求中数据会不一样.处理此问题,如果经分析用同类型的账号(每个账号含有的子账号类型和数目一致)测试与实际不同类型账号性能没有大的差别,则用同类型的账号测试只需要简单的修改下脚本即可(实际上也按这种方式处理这个问题了).但如果不能用同类型的账号测试,则每个用户修改密码提交的请求就不一样,相当于提交的数据是动态的,要构造一个动态的脚本. 最开始想到构造动态脚本的方法是这样的:通过关联得到每种类型子账号的个数,然后定义一个变量,如果一种子账

SDK头文件介绍 1.头文件简介: rplidar.h //一般情况下开发的项目中仅需要引入该头文件即可使用 RPLIDAR SDK 的所有功能. rplidar_driver.h //定义了 SDK 核心驱动接口: RPlidarDriver 的类声明. rplidar_protocol.h //定义了 RPLIDAR 通讯协议文档中描述的底层相关数据结构和常量定义. rplidar_cmd.h //定义了 RPLIDAR 通讯协议文档中描述的各类请求/应答相关的数据结构和常量定义. rpty

参考网站::   https://blog.csdn.net/sunyoop/article/details/78302090 https://blog.csdn.net/dzhongjie/article/details/84575482 通常我们选取是laser 正前方的扇型数据,从上图可以看出例如正面180度扇型数据,那么选取的度数为0~90,270~359的数据270度面的扇型数据,选取度数为0~135, 225~359的数据回到代码中 1.下载rplidar node的源码https:

Jmeter的参数化 Jmeter中的参数就是变量. 变量的来源:测试计划.UDV.CSV.函数.正则表达式.数据库. 以Jmeter的CSV文件参数化为例:

最近在网上听到好多童鞋都在问如何用LR做手机性能测试,恰好自己对这方面也挺感兴趣,经过查阅很多资料,形成此文档以做备注~!如果有感觉我写的不对的地方,敬请指正,谢谢~!     其实自从LR12出来之后,大家已经可以借助android HP LoadRunner Mobile Recorder在手机上录制脚本并上传到LR12解析手机脚本(具体过程不多说,感兴趣的童鞋可自行百度),但是这种方法的缺点就是LR12不支持破解!!!     废话不多说,切入正题! 一.前提:     本次记录的前提是要

//给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main() { ,sum1; ]={,-,,,,,-,,,-};//数组要定义的时候直接全部赋值 //int a[10];!!!!! // a[10]={1,-2,3,4,5,6, //给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main(

[转] 一:LR(0),SLR(1),规范LR(1),LALR(1)的关系     首先LL(1)分析法是自上而下的分析法.LR(0),LR(1),SLR(1),LALR(1)是自下而上的分析法.            自上而下:从开始符号出发,根据产生式规则推导给定的句子.用的是推导            自下而上:从给定的句子规约到文法的开始符号.用的是归约      1: SLR(1)与LR(0)的关系:            SLR(1)与LR(0):简单的LR语法分析技术(即SLR(1

摘要: 1.算法概述 2.算法推导 3.算法特性及优缺点 4.注意事项 5.实现和具体例子 6.适用场合 内容: 1.算法概述 最基本的LR分类器适合于对两分类(类0,类1)目标进行分类:这个模型以样本特征的线性组合sigma(theta * Xi)作为自变量,使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上. 其中logistic函数(sigmoid函数为): 函数图形为: 从而得到LR的模型函数为:,其中待定. 2.算法(数学)推导 建立的似然函数: 对上述函数求对数: 做下函数变换: 通

以前真没注意过后面看某个群有人说到这个函数一查,还真有,那么处理时间戳就简单很多了,我们经常在各种网站上看到类似于这样的时间戳 51Testing软件测试网"d bLq!uR&am 做时间戳的目的是为了JS缓存和防止CSRF,在LR中可以简单的使用下面这个函数 web_save_timestamp_param 来生成时间戳   web_save_timestamp_param("tStamp", LAST); lr_output_message("%s&qu

逻辑回归算法相信很多人都很熟悉,也算是我比较熟悉的算法之一了,毕业论文当时的项目就是用的这个算法.这个算法可能不想随机森林.SVM.神经网络.GBDT等分类算法那么复杂那么高深的样子,可是绝对不能小看这个算法,因为它有几个优点是那几个算法无法达到的,一是逻辑回归的算法已经比较成熟,预测较为准确:二是模型求出的系数易于理解,便于解释,不属于黑盒模型,尤其在银行业,80%的预测是使用逻辑回归:三是结果是概率值,可以做ranking model:四是训练快.当然它也有缺点,分类较多的y都不是很适用.下

public class Test { public static void main(String[] args) { System.out.println(recursive(30)); } public static int recursive(int i){ // int a0=1; // int a1=1; // int a2=a1+a0; // int a3=a2+a1; if (i==0||i==1) return 1; return recursive(--i)+recursiv

从接触LR关联的迷茫,到现在略有感悟,小记期间的一些理解. 一开始认识关联是在LR自带学习例子,需要关联session,也知道了自动关联,手动关联以及边录制边关联. 在使用关联的过程中,也学习了web协议的点滴知识.然而,对关联的认知一直停留在此. 最近又翻开书本,细细重新开了一遍,有些更深层次的认识. 关联其实是一种手段,可以将服务器返回的任何内容,通过适当的过滤,获取你所要的内容,存进参数.就像关联sessionid,通过左右边界,过滤获取到sessionid的字符串. 一般地,在需要获取服

以下在虚拟机中完成的(ubuntu12.04-amd64-ros-exbot-h2-140520). 进入catkin_ws,下载代码: cd ~/catkin_ws/src/ git clone https://github.com/robopeak/rplidar_ros.git 编译 cd ~/catkin_ws/ catkin_make --pkg rplidar_ros 插入USB接口的rplidar,测试端口: exbot@ubuntu:~$ ls /dev/ttyUSB* /dev