根据视点计算点云的freespace_evidence1 //计算自由空间栅格，依赖视点 2 void qMIMSPlugin::doRasterFreeSpace() 3 { 4 //选择文件夹，设置平面点云提取参数 5 ccNDTFuisonDlg dlg; 6 dlg.cellRaidiusSpinBox->setValue(.5f);//注意此处设置
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2017-10-07 17:12:00
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Free-Space Management 使用segmentation实现虚拟内存时，我们可能会遇到上图所示情况，总共未使用的空间是20字节，但是被分成了2个10字节的内存段，如果有个15字节的程序请求CPU给它分配内存，CPU只能拒绝这个请求。这一章就是为了解决这个问题。1. Low-level Mechanismsvoid *malloc(size t size)
void free(voi
1. Objection: "Relevance" （无关紧要） Meaning: The question asked is not relevant to the issues in dispute(在争论中). Exceptions: (a) The question is laying a
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2020-06-18 10:56:00
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[笔记]三维激光SLAM学习——LiDAR里程计原理推导&代码实现[笔记]三维激光SLAM学习——LiDAR里程计原理推导&代码实现前言一、LiDAR里程计原理1、坐标系定义2、特征点提取3、特征点匹配3.1、计算对应特征的距离4 、用非线性优化方法进行运动估计4.1、帧间运动的雅克比J的推导二、LOAM的LiDAR里程计代码分析1、ROS订阅和发布2、初始化3、点云处理——点云
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2024-05-16 22:00:38
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Evidence gathering tools
From [url]http://chiht.dfn-cert.de/functions/evidence_gathering.html[/url]
These programs can be used to collect information about the state of systems or me
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2007-01-16 16:20:42
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作者丨中投靓仔@知乎编辑丨3D视觉工坊本文的内容主要讲述AVM 3D算法pipeline，一种自研提取角点标定方法，汽车辅助视角。每个部分都涵盖了完整的算法理论以及部分代码，适合有一些计算机视觉基础的同学，或许可以给相关方向的同学做些参考。关键词：3D纹理映射、标定、外参、单应变换、PNP一. 一种更优的联合标定方案1.1 算法原理分析在前面的工作中，我们调用opencv函数findChessbo
从gazebo搭建到点云地图、八叉树地图建立（仿真） 这篇文章记录一下我自己如何从gazebo中搭建仿真模型、然后搭载16线velodyne雷达和IMU传感器、采用LIO-SAM建立点云地图、采用octomap建立八叉树地图。（末尾附上相关model、包的云盘链接）首先是gazebo搭建仿真模型，我自己搭载了一个模型，但是因为环境比较简单，所以即使传感器数据都用上后面在建立点云地图的时候也存在漂
点云到网格点云到网格综述算法要求点云存在的问题点云重建一般方法网格重建流程 点云到网格综述RGBD传感器获取的数据通常是大量的三维点，后期的处理过程都是在对这些点的坐标进行处理。网格重建要求我们从点云恢复出网格。算法要求输入：点云文件（.ply, .pcd等） 输出：单一网格点云存在的问题1、点云噪声。 每个点云都会带有噪声，噪声有可能和物体表面光学性质、物体深度、传感器性能等都有关系。2、点云
关于cam_lidar_calibration（2021）安装使用一.简介在众多的lidar和camera标定的开源程序中，效果相对不错的就是cam_lidar_calibration了，其余开源要么标定过程复杂、要么误差太大，该开源包经过一些改版。下列是cam_lidar_calibration系列的开源算法时间对应的论文算法解析开源算法地址2019（最原始版本）Automatic extrin
除少部分品牌的两轮电动车，只有高速和低速之外。大部分两轮电动车都有高速、中速和低速。只是不同车款不同品牌，三速的表达方式不同，也是写的是省电、经济和超速，有些写的是经济、舒适以及运动。当然，这些都不重要，意思还是一样的。也就是我们平常所说的高速、中速和低速。 60V20AH的车子，厂家的测试行驶里程数据是60-80公里，我们实际里程50-60公里属于正常。是厂家的数据有水分吗？其实也不
主要介绍自主泊车和自动泊车的一些现状。首先区分这两个概念：1. 自动泊车：指将车开到停车位旁边，实现汽车的自动泊车入位的过程；2.自主泊车：是指最后1km的自动驾驶和泊车入位。全景自动泊车2018年，国产小鹏采用全景自动泊车。车轴通过钥匙+语音控制+40cm停车距离+多车位记忆与选择来实现，包括：侧方车位、垂直车位、斜方车位、未划线车位等。自动代客泊车技术博世、法雷奥、大陆等供应商提出的自动化驾驶
摘要：在确保固态面阵激光雷达安全性的前提下，为了提高光学系统的像面能量均匀度以及增加光学系统所接收到的能量，保证在探测过程中的低信噪比以及对目标的可探测性，本文通过对发射激光能量和接收能量进行建模，给出了光学参数，研究了影响接收光学系统像面照度的因素。指出大视场大相对孔径高照度均匀性光学系统的设计要素，并通过ZEMAX优化分析给出了具体的实施过程。最终设计了λ=905(±5)nm，焦距为15 mm
进入linux后，编辑/boot/grub/me写在前面： 因为现在linux普及率实在不高，很多地方都没有安装，包括高校机房。为了自身方便和宣传推广linux，决定在U盘上安装一个linux操作系统，随身携带。另外，我把观看本文的读者定位为：有一定linux基础，会安装linux的人。 U盘：我选择了Netac(朗科)U208可启动1G的U盘。 发
I/OI/O其实是挺复杂的一个逻辑，但我们今天只说在做性能分析的时候，应该如何定位问题。对性能优化比较有经验的人（或者说见过世面比较多的人）都会知道，当一个系统调到非常精致的程度时，基本上会卡在两个环节上，对计算密集型的应用来说，会卡在CPU上；对I/O密集型的应用来说，瓶颈会卡在I/O上。我们对I/O的判断逻辑关系是什么呢？我们先画一个I/O基本的逻辑过程。我们很多人嘴上说I/O，其实脑子里想的
SMURF: Spatial Multi-Representation Fusion for3D Object Detection with 4D Imaging Radar发表于：IEEE TIV (2023)。大家好，很荣幸今天能有机会来分享笔者自己的工作，这也是笔者的第一篇文章，请多多指教。该笔记内容可能也曾在其他地方出现，均已得到笔者授权，且无需担心。该文以及更多内容在微信公众号“自动驾驶
TransReID Transformer-based Object Re-Identification论文解读这篇论文是2021年2月由浙大罗浩团队和阿里共同发表的文章，该文章首次将transformer应用于行人重识别领域。 目录TransReID Transformer-based Object Re-Identification论文解读Movitation and Contributio
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2024-03-22 23:37:07
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During the period of 1950 - 1980, the Chinese government installed free winter heating within the homes and offices through fuel (coal) boilers establ
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2020-09-04 02:26:00
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激光雷达、毫米波雷达、视觉传感器是用于周围环境感测的主流手段。 而在探测精度、探测距离、稳定性和对周围环境适应性等关键性能上，激光雷达都有着明显优势。1. 激光雷达原理 其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当
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2024-04-24 13:44:08
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随着我国城市化进程的加快发展，人口越来越集中，城市交通四通八达，车辆也在逐年增多。公交车成为城市交通的重要组成部分，也是城市通勤的必要交通工具。但日益拥堵的交通现状给大型车辆的驾驶员带来很多困扰，比如公交车追尾事件、倒车盲区、狭窄道路通行等情况。一直以来为了解决这些问题，也出现了很多相关的解决技术，比如：语音提示、倒车雷达系统、可视雷达系统、倒车影像、2D 360°环视技术，直到现在公交车辆上应用
目前国际上最重要的，具有权威性的心电数据库有四个：美国麻省理工学院与Beth Israel医院联合建立的MIT-BIH心电数据库；美国心脏学会的AHA心律失常心电数据库；欧盟的CSE心电数据库和欧盟ST-T心电数据库。除此之外国际上被广泛认可的还有Sudden Cardiac DeathHolter Database，PTB Diagnostic ECG Database，PAF Predict
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2024-04-16 16:06:29
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