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2021年12月1日
matlab练习程序(Douglas-Peuker算法)
摘要: 该算法可以抽稀路径上的数据,在保证几何形状基本不变的情况下,最大限度去除冗余点。 算法逻辑如下: (1)在曲线首尾两点A,B之间连接一条直线AB,该直线为曲线的弦; (2)得到曲线上离该直线段距离最大的点C,计算其与AB的距离d; (3)比较该距离与预先给定的阈值threshold的大小,如果小于t
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posted @ 2021-12-01 21:37 Dsp Tian
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2021年11月14日
Linux下C++共享内存
摘要: 记录一下。 send.cpp: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <sys/types.h> #include <sys/ipc.h> #include <s
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posted @ 2021-11-14 23:02 Dsp Tian
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2021年11月9日
VirtualBox增加Ubuntu虚拟硬盘
摘要: 1. 在VirtualBox中添加一个新硬盘,这里添加的是ubuntu_2.vdi虚拟硬盘。 2. 进入虚拟机,安装gparted,能看到右上角多了一个/dev/sdb盘,不过还没有格式化。 3. 输入下列命令对硬盘格式化。 parted /dev/sdb #划分所有空间到一个分区 (parted)
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posted @ 2021-11-09 22:15 Dsp Tian
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2021年10月26日
ubuntu18.04调整分辨率到1920*1080
摘要: 1. 输入 xrandr 查看显示器名称: 这里显示的是Virtual1。 2. 编辑profile。执行sudo vi /etc/profile,在最后输入: xrandr --newmode "1920x1080_60.00" 173.00 1920 2048 2248 2576 1080 10
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posted @ 2021-10-26 20:24 Dsp Tian
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2021年10月23日
matlab练习程序(PID)
摘要: 之前用simulink仿过一次PID算法,这次用代码实现一遍。 该算法工程性很强,一般需要结合实际调整一个合适的参数用于控制。 matlab代码如下: clear all;close all;clc; target_speed = [5*ones(300,1);ones(300,1);ones(30
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posted @ 2021-10-23 19:30 Dsp Tian
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2021年9月19日
matlab练习程序(图优化)
摘要: 无论是激光、视觉或者是惯导直接推出来的里程计通常会有回环误差,通过图优化的方式能够将回环误差最小化,从而提高建图精度。 图优化也是一种优化,所以能用常见的非线性优化方法来做,这里用到的高斯牛顿法,和之前ndt那一篇类似。 1.定义误差函数: 我们定义Xi为i点位姿,Xj为j点位姿,Rij与Tij为回
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posted @ 2021-09-19 16:42 Dsp Tian
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2021年8月3日
解决ROS中PLUGINLIB_DECLARE_CLASS错误
摘要: catkin_make编译ROS中pointcloud_to_laserscan模块报 error: expected constructor, destructor, or type conversion before ‘(’ token 241 | PLUGINLIB_DECLARE_CLASS
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posted @ 2021-08-03 17:06 Dsp Tian
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2021年7月3日
matlab练习程序(DWA)
摘要: DWA英文全称Dynamic Window Approach即动态窗口方法,是一种局部路径规划算法,主要用来做局部避障。 算法原理是对当前速度和角速度在一定范围内进行采样,并对采样后的参数在一定时间内进行预测生成多组路径,计算每条路径的权重,最后选择最优权重的路径对应的速度和角速度输出给下级模块。
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posted @ 2021-07-03 10:19 Dsp Tian
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2021年6月18日
matlab练习程序(解西尔维斯特、李雅普诺夫方程)
摘要: 西尔维斯特方程的形式:AX+XB=C 李雅普诺夫方程的形式:AX+XA'=-C 这两种方程都是已知矩阵A,B,C,求解X的方程。 对于这种方程有两种方法来求解,一种是朴素法,一种是Bartels-Stewart法。 以西尔维斯特方程为例,朴素法是将方程写为下列形式进行直接求解: 其中圆圈中带个X的符
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posted @ 2021-06-18 11:34 Dsp Tian
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2021年6月6日
matlab练习程序(NDT)
摘要: NDT全称Normal Distributions Transform(正态分布变换),用来计算不同点云之间的旋转平移关系,和ICP功能类似,并且该算法能够写出多线程版本,因此速度可以比较快。 算法步骤如下,以二维点云为例: 1. 比如我们有两组点云A和B,A是固定点云,我们要把B转换到和A对齐,就
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posted @ 2021-06-06 15:35 Dsp Tian
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