本期将讨论支持向量机的实现问题，我们知道支持向量机的学习问题可以化为求解凸二次规划问题。这样的凸二次规划问题具有全局最优解，并且有许多最优化算法可以用于这一问题的求解。但是当训练样本容量很大时，这些算法往往变得非常低效，以致无法使用。所以，如何高效地实现支持向量机学习就成为一个重要的问题。目前人们已提出许多快速实现算法。本期讲述其中的序列最小最优化(seq
teb算法的基本思路之前已经看完了，今天主要看一下teb算法的参数配置文件，分析一下每个配置参数的作用：teb的参数主要可以包含以下几个部分：1、TrajectoryTrajectory的参数顾名思义，就是对路径生效的一些参数，仔细看一下每个参数的作用：1.1、teb_autosizeif (cfg_->trajectory.teb_autosize)
{
//teb_.
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2024-01-17 07:38:09
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打完智能车，调了很久teb，总结了一些经验，下面一些我觉得比较实用的调参方法和重要参数，可能会有些遗漏或问题一，动态调参工具可以动态调参，不用每次改yaml文件那么麻烦，但要记住改了什么，它没有保存键rosrun rqt_reconfigure rqt_reconfigure二，全局路径要有一个好的导航效果，首先要调出一个比较好的全局路径小技巧：将速度话题重命名为其它，即让小车不动，先调好全局路径
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2024-06-20 12:32:45
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过滤列表中的数据实际案例：过滤掉列表里面的负数案例分析：filter(function or None, iterable) py2返回一个列表，py3返回一个迭代器列表解析使用timeit来测试函数的运行时间案例代码：# python3
from random import randint
data = [randint(-10, 10) for _ in range(10)]
# 方法一，直接
#iterator generator 迭代器与生成器
# GQ, 2022/01/14
'''
迭代器是python最强大的功能之一，是访问元素集合的一种方式。
迭代器是一个可以记住遍历的位置的 对象。
迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有元素被访问完结束。
迭代器只能往前，不会后退。
迭代器有2个基本方法： iter() 和 next()。
字符串，列表和元组对象都可用于
起始点：start， 目标点：goal，由全局规划器指定N个控制点：插入N个控制点(机器人的姿态[x、y、theta])，以这一系列姿态点代表该条路径。时间分辨率：每两个姿态点之间定义一个时间(等时间间隔)目标函数(约束条件)：每个目标函数只与橡皮筋中的某几个连续状态有关。而非整条band。TEB算法就是在全局路径中以固定的时间间隔插入N个状态点，让路径变成一条可以形变的橡皮筋，然后再给它施加一个
上一章主要研究了一下teb算法中局部路径规划之前的处理，包括了局部地图的处理、初始位姿、机器人当前速度以及从全局路径中如何提取出局部路径等内容。这一章继续看一下teb算法中对于局部路径规划的运动部分处理，看一下在已知上述先验的条件下算法是如何计算出一个合适的轨迹的。teb算法的速度计算主要函数入口在：bool success = planner_->plan(transformed_plan
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2024-06-27 21:49:09
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# Python中的TEB键
## 简介
在Python中，TEB键是一个常用的按键组合，用于在Python交互式环境中完成自动补全功能。TEB键实际上是指Tab键、Enter键和Backspace键的组合。在Python的交互式环境中，当用户输入代码时，可以使用TEB键来快速地完成代码的编写和编辑。
## TEB键的作用
TEB键在Python交互式环境中有以下几种作用：
1. **T
原创
2024-03-29 05:39:10
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0-1背包问题 这种情况下的背包问题是，给定物品种类N和背包重量W：每个物品只能拿或者不拿，不存在只拿部分的情况每个物品只有一个，不会有无数个或者多个可用动态规划来求解。先考虑用二维数组的解法：行表示物品，如：第当i=3时，表示开始考虑前三个物品的情况。 列表示背包的重量，从0一直到W，如：当j=5时，表示当前背包重量是5。 行和列在一起的意义：当i=3，j=5时，表示在背包容量是5的情况下，装前
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2024-09-22 13:11:03
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“TEB”全称Time Elastic Band（时间弹性带）Local Planner，该方法针对全局路径规划器生成的初始轨迹进行后续修正(modification)，从而优化机器人的运动轨迹，属于局部路径规划。在轨迹优化过程中，该算法拥有多种优化目标，包括但不限于：整体路径长度、轨迹运行时间、与障碍物的距离、通过中间路径点以及机器人动力学、运动学以及几何约束的符合性。“TEB方法”明确考虑了运
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2024-08-08 16:11:30
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ROS机器人仿真（安装、配置、测试、建图、定位、路径规划）1、ROS安装与配置1.1、安装虚拟机软件1.2、虚拟一台主机1.3、安装ubuntu1.4、在ubuntu中安装ROS机器人操作系统1.4.1 配置ubuntu的软件和更新1.4.2 设置安装源1.4.3 设置key1.4.4 安装1.4.5 安装构建依赖1.5、配置环境变量1.6、测试ROS2、机器人仿真模型与环境配置2.1 构建差速
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2024-09-14 11:27:44
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http://wiki.ros.org/teb_local_planner/Tutorials/Frequently%20Asked%20Questions
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2022-08-20 00:00:54
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基于前面几篇博客关于PME算法的理论推导，本文给出了一个简单版本的Python代码实现，并且对比了PME算法
倒排索引（Inverted index），顾名思义，是一种反向的索引。首先我们先来看一下索引的概念，索引好比书的目录，通过目录可以快速找到想要的章节。而倒排索引就相当于知道章节的内容，就可以找到目录的信息。可能这样子类比还不是很清楚，那么我们就举一个简单的例子来说明一下。 假设我们有三句话： T[0] = "it is what it is" T[1] = "what is it
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2024-09-06 15:39:11
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配置和运行机器人导航 简介：配置teb_local_planner作为navigation中local planner的插件 参考teb安装 由于局部代
原创
2022-08-20 00:01:12
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文章目录一、KMeans算法的步骤二、KMeans实现过程中需要注意的地方1.初始聚类中心的确定2. 常用的距离度量3. 聚类效果的衡量 SSE4.迭代结束条件5.空簇的处理三、结果展示1. 样本的聚类2. 图片压缩四、源码链接五、KMeans++的实现算法步骤 一、KMeans算法的步骤对于给定的一组数据，随机初始化K个聚类中心（簇中心）计算每个数据到簇中心的距离，并把该数据归为离它最近的簇。
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2023-10-08 15:35:21
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1.背景
採样算法是机器学习中比較经常使用，也比較easy实现的（出去分层採样）。经常使用的採样算法有下面几种（来自百度知道）：
一、单纯随机抽样（simple random sampling）
将调查整体所有观察单位编号，再用抽签法或随机数字表随机抽取部分观察单位组成样本。
长处：操作简单，均数、率及对应的标准误计算简单。
缺点：整体较大时，难以一一编号。
二、系统
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2021-08-06 12:49:35
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前几天导师布置了个任务，让做一个C/S架构的小游戏。。其中设计到地图上自动寻路的一个功能点，我一向对算法没有爱，不过又特别喜欢那些神奇的算法。。。我这算不算变态。。又爱又无爱。。不管怎么说，我先想的是DFS或者BFS，不过我想了想，如果真的这么简单那么这尼玛不是所有搜索通杀了吗。。于是我怀着谦虚的心去问了下google大爷。。果然找到了很多有用的东西，比如A*算法。。。网上有个爷们把这个算法写的异
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原创
2012-02-28 19:25:15
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long int fac1(int n){ static long int f=1; f*=n; return f;} long int fac2(int n){ long int f=1; if(n==0|n==1) { f=1; } else { f=n*fac2(n-1); } re...
原创
2021-12-21 17:50:59
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融合自定义的障碍物 简介：本部分讲解怎样考虑其他节点发布的多边形的障碍物。 1.在一些应用当中，可能不想依赖于代价地图或者想添加其他的除了点状的障碍
原创
2022-08-20 00:01:03
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