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星球大战里面有2个非常出色的机器人一个是3PO，一个是R2。我的机器人呢就叫小豆包啦，代号FR2，不许侵犯它的署名哦。 常见的机器人运动模型包括：速度计运动模型，里程计运动模型和惯导运动模型。概率运动模型是对机器人运动的一种概率描述。 里程计是比较常见的一种类型。严格来说，里程计是一种传感器测量信息 阅读全文
posted @ 2017-04-03 09:16
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人总是对未知充满了好奇，人的一生是不断发现，不断探索未知的过程。哥伦布发现新大陆，月球探索，火星探索，人类的脚步将永不停止。探索是一个充满未知的旅程，人类根据自身的知识，借助外部工具，利用自己的智慧，发现或者发明新的事物，这是一个非常有意思的过程。 不识庐山真面目，只缘身在此山中，如何克服认知的局限 阅读全文
posted @ 2017-04-02 20:09
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接上一篇：Kinect2.0获取数据 http://blog.csdn.net/jiaojialulu/article/details/53087988 博主好细心，代码基本上帖过来就可以用，注释掉的部分改成文件输出就可以了！ 我们实验室的一帧数据，哈哈！ 上面的代码有内存泄露，程序运行一段时间把我 阅读全文
posted @ 2017-03-30 08:17
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依赖的类 1 /*1 utils.h 2 *# A variety of utility functions. 3 *# 4 *# Some of the functions are duplicates of well known C functions that are not 5 *# sta 阅读全文
posted @ 2017-03-29 15:10
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今天解决了两个bug （1）一个是COFF文件损坏，因为装了vs2010和vs2013，搜索C:\Program Files(x86)文件夹下的cvtres.exe。出现了VC10和VC12的4个，x86和x64各两个。 把其中的一个改了个名字，相当于是保留一个cvtres.exe。 （2）另一个是 阅读全文
posted @ 2017-03-25 22:57
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思考问题：机器人运动控制如何与图形界面交互？ 不得不说，先锋机器人的软件做的真不怎么样。图形界面交互用户体验很差。 现在我遇到一个很现实的问题：SLAM需要采集激光数据和机器人的位姿，同时我还要再这个界面中控制机器人的运动。这个想来真是一个复杂的问题。 测试使用ArRobot分别直接在MFC的Win 阅读全文
posted @ 2017-03-22 11:46
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首先，数据读取部分开启了两个后台线程，一个负责串口的连接和测试；一个负责数据的接收。 几个基本概念： 建立连接和关闭连接。 开始记录和停止记录。 保存CSV文件。 1.查找COM端口，Urg_driver::find_ports调用Serial::find_ports()方法。 1 std::vec 阅读全文
posted @ 2017-03-14 19:56
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A laser mount on a tilting unit. 目前的硬件获取数据出现了这么个问题，应该是激光没有安装好，扫描方向没有真正沿着铅锤方向。考虑进行校准。 初步校正了一下，可以差不多看了，不过发现北阳的误差真的很大啊！北阳激光采集点本身需要运动补偿吗？ （PS：点云数据误差大的原因是计 阅读全文
posted @ 2017-03-04 19:59
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CC中有两个地方使用了文件保存，一个是MainWindow，另一个是ccCommandLineParser。 MainWindow的保存按钮关联的槽是doActionSaveFile()方法，实现了点云和Mesh的保存。 1 void MainWindow::doActionSaveFile() 2 阅读全文
posted @ 2017-02-19 10:42
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最近事情真是多，今天抽空研究一下Kinec2.0的数据获取！ 系统要求 https://developer.microsoft.com/en-us/windows/kinect/hardware-setup 系统环境 联想Y430P，Windows10 首先安装了Kinect for Windows 阅读全文
posted @ 2017-02-15 14:44
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LaTeX是什么？ 文档结构 标点符号 行内公式$\oint\sqrt{a}$ 行间公式 \begin{equation}\label{a}\oint\sqrt{a}\end{equation} 阅读全文
posted @ 2017-01-21 21:40
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k-平均值算法对孤立点很敏感!因为具有特别大的值的对象可能显著地影响数据的分布. k-中心点(k-Medoids): 不采用簇中对象的平均值作为参照点, 而是选用簇中位置最中心的对象, 即中心点(medoid)作为参照点. http://blog.csdn.net/abcjennifer/artic 阅读全文
posted @ 2017-01-17 15:56
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概率图模型(PGM)：有向图模型，无向图模型和混合概率图模型。 有向概率图模型：隐马尔科夫模型，贝叶斯网络和动态贝叶斯网络。 无向概率图模型：马尔科夫随机场 MRF，——>条件随机场 CRF。 混合概率图模型：链图。 Markov-Gibbs的等价性 Harmmersley--Clifford定理： 阅读全文
posted @ 2017-01-05 19:00
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Diffusion maps接触到扩展映射，高维数据降维的相关东西。 扩展映射是一种非线性方法。 阅读全文
posted @ 2016-12-27 15:50
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True Positive (TP) False Positive (FP) False Negative (FN) True Negative TN 准确率(accuracy) = 预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision) = TP/(TP+FP) 阅读全文
posted @ 2016-12-09 09:31
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//根据字段滤波void MainWindow::doActionFilterByValue() 阅读全文
posted @ 2016-12-02 16:54
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常见的平面拟合方法一般是最小二乘法。当误差服从正态分布时，最小二乘方法的拟合效果还是很好的，可以转化成PCA问题。 当观测值的误差大于2倍中误差时，认为误差较大。采用最小二乘拟合时精度降低，不够稳健。 提出了一些稳健的方法：有移动最小二乘法（根据距离残差增加权重）；采用2倍距离残差的协方差剔除离群点 阅读全文
posted @ 2016-11-25 15:25
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(1)计算机科学国际学术会议 机器学习顶级会议 NIPS, ICML, UAI, AISTATS; （期刊：JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN） 计算机视觉和图像识别 ICCV, CVPR, ECCV; （期刊：IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP 阅读全文
posted @ 2016-11-18 10:40
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之所以回顾这个知识点，是因为文[1]用这种方法对比了4种匹配方法的精度和稳健性。 经过大量的试验，所有的匹配结果中，小误差的累积概率越大，则该匹配方法的精度越高。大多数情况下该方法能够取得较好的匹配精度。 1. Magnusson, M., et al., Beyond points: Evalua 阅读全文
posted @ 2016-11-16 11:12
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Global Mapper Lidar Module还挺厉害的，自动分类的效果很不错。 首先去除地面点，用的是形态学滤波方法。 之后可以分类出建筑物、低中高树木、电力线路。 https://www.bluemarblegeo.com/products/global-mapper-lidar.php 阅读全文
posted @ 2016-11-13 19:01
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