神经进化算法——利用NEAT算法解决迷宫导航问题（基于NEAT-Python）迷宫导航问题迷宫环境模拟迷宫导航智能体迷宫环境实现传感器数据生成导航智能体智能体位置更新智能体记录存储智能体记录可视化目标函数的定义迷宫导航实验NEAT-Python超参数选择迷宫环境配置文件实验启动程序基因组适应度评估运行迷宫导航实验智能体记录可视化完整代码 迷宫导航问题迷宫导航问题是经典的计算机问题，与创建可以在模
正态分布变换（NDT）算法是一个配准算法，它应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来确定两个点云间的最优的匹配，因为其在配准过程中不利用对应点的特征计算和匹配，所以时间比其他方法快。下面的公式推导和MATLAB程序编写都参考论文：The Normal Distributions Transform: A New Approach to Laser Scan Matching 先回顾一下算
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2023-12-20 13:46:16
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打败人类，Pluribus第一课，如何抽象德扑的牌组——Kmeans with EMD distance最近一直在看Pluribus相关的文献，开始研究实现德扑ai的第一步将牌组分类简化，根据Sam Ganzfried和Tuomas Sandholm的文章Potential-Aware Imperfect-RecallAbstraction with EarthMover’s Distance i
前言 在PCL库中，精配准除了我们最常用的ICP算法以及相关的变形算法，如GICP算法外，另外还包含了NDT算法（正态分布变换），它不需要提供较好的初值，且速度比ICP算法更为快速。 当然，也会有着一定的缺陷：收敛域差、代价函数不连续等，NDT原理以及步骤等具体可查看 ，个人觉得，这篇文章写得比较详细具体。 版本PCL1.8.0 问题 PCL在使用NDT
NDT方法1.NDT方法理论基础NDT(The Normal Distributions Transform)正态分布概率密度函数一元正态分布的密度函数表示为：一元正态分布的似然函数为：点击跳转具体推导 可在任何一本数理统计课本中查到、现在我们拓展到多元即含有X1,X2...Xp p个变量对于多元的情况有：Similar to an occupancy grid, the NDT establis
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2024-05-21 07:08:37
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# NDT算法实现Python
NDT（Nearest-neighbor distance ratio Test）算法是一种用于图像特征匹配的算法。它通过计算图像中的关键点之间的距离比率来判断是否为匹配点。NDT算法在计算机视觉领域中具有广泛的应用，特别是在目标检测、图像识别和图像匹配等任务中。
## NDT算法原理
NDT算法的原理基于以下观察：对于任意一对匹配的特征点，它们之间的距离和它
原创
2024-01-22 03:33:51
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https://blog.csdn.net/u013351270/article/details/69391135http://ghx0x0.github.io/2014/12/30/NDT-match/一文读懂自动驾驶中常用的定位算法之NDT点云配准算法（1）——Paper Readinghttps://blog.csdn.net/qq_23225073/article/details/8...
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2021-06-08 16:37:05
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@目录
1. pcl ndt简介：pcl官方提供的ndt。环境需求：
需要编译安装pcl-1.8.1或以上版本。
使用方法：参照官方样例程序 Point Cloud Library (PCL)参数设置：普通参数配置resolution=1.0 // ndt网格大小为1立方米epsilon=0.01 // 精度为1厘米maxIterations=100 // 最大迭代次数stepSize=0.1
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2020-09-27 14:47:00
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测试NDT方法的Demo，http://pointclouds.org/documentation/tutorials/normal_distributions_transform.php#normal-distributions-transform系统环境：Win7 OS/PCL1.8.0/VS2010 诡异的是Debug运行，报 vector subscript out of range 错误
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2016-04-12 17:13:00
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最近的项目里用到了室外激光SLAM进行定位，所以我总结一下项目经验，顺便根据项目最终效果说一下自己对于算法源码中这段代码的理解。 首先，算法框架中用到了不止一种传感器，包括IMU，odometry和GPS等。所有的传感器数据都是为了能构造一个合理且较好的激光里程计。 这段代码很好理解，我大致讲一下流程吧，首先当第一帧点云输入时，我们构造一个位姿向量，x=0,y=0,z=0，旋转角初始化为0，存入m
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2023-12-20 09:07:12
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KNN原理及优缺点KNN的python实现KNN的python代码中的数据格式 KNN原理及优缺点KNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法。算法原理是，从训练集中找到和新数据距离最接近的k条记录，然后根据这K条记录的分类来决定新数据的类别。所以Knn的关键是，训练集与测试集、距离或相似的衡量、k的大小及分类决策规则。一旦他们确定了，则结
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2023-12-01 08:46:59
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在进行点云匹配时，常用的方法有ICP配准算法以及NDT匹配算法，下面总结一下NDT的一些基本知识。NDT算法原理： NDT算法的基本思想是先根据参考数据（reference scan）来构建多维变量的正态分布， 如果变换参数能使得两幅激光数据匹配的很好，那么变换点在参考系中的概率密度将会很大。 因此，可以考虑用优化的方法求出使得概率密度之和
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2024-07-11 18:18:11
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递归 RECURSION递归是一种解决问题的方法，把问题划分成越来越小的子问题，直到问题的规模小到可以被简单解决。计算数字列表的和， def list_sum(num_list):
the_sum = 0
for i in num_list:
the_sum = the_sum +i
return the_sum
print(lis
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2024-07-23 13:16:45
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# 如何实现PCL算法的Python库
PCL（Point Cloud Library）是一款强大的开源库，用于处理2D和3D点云数据。虽然这个库主要是用C++开发的，但我们也可以通过Python实现相关功能。本文将指导你一步步实现PCL算法的Python库。
## 整体流程
首先，让我们看看实现PCL算法的总体流程：
| 步骤 | 操作 |
python科学计算库-numpy的使用 一、NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包，它专为进行严格的数字处理而产生。在之前的随笔里已有更加详细的介绍，这里不再赘述。 利用 Python 进行数据分析二、ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象，具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力，并具有执行速度快和节省空间的特点。import numpy#这
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2023-12-25 07:15:08
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MAC 配置 PCL （GSoC 前置工作）
MAC 如何配置 PCL 库并在 VS Code 中使用目录MAC 如何配置 PCL 库并在 VS Code 中使用Step1 安装 HomebrewStep2 使用 Home-brew 安装 PCLStep3 编译并测试一个示例的 PCL 代码Step4 解决在 VS Code 中的使用问题。Reference
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2023-10-22 13:55:49
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综述正态分布变换算法是一个配准算法，他应用于三维点的统计模型，使用标准最优化技术来
原创
2023-03-13 15:51:42
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PCL（ Point Cloud Library）是用于处理2D/3D 图像以及点云的一个大型开源项目。学习PCL最好的途径是阅读其官网文档（Point Cloud Library (PCL)）。虽然PCL的网站文档稍微有点“丑”，但是其内容十分详尽。从应用的角度而言，PCL可以用于点云的分割、分类、校准以及可视化等方面。从理论角度而言，PCL中包含的众多算法能更好得帮助人们理解与创造新的点云算法
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2023-11-19 09:50:00
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前言前几天，也就是 10 月 4 日，Python 发布了 3.10.0 版本，什么？3.9 之后居然不是 4.0？（手动狗头）其实龟叔（Guido van Rossum，吉多·范罗苏姆，Python 之父）早在去年 9 月就说了：3.9 之后的版本为 3.10；事实上，它已经存在（在 Github Master 主分支中）。如果有版本 4，从 3 到 4 的过渡更像从 1 到 2，而不是从 2
python-pcl安装教程（有百度网盘链接，包含所有需要安装的内容）1、安装python3.6（官网即可，网盘上也有）装好上述版本的python后，需要安装其他包，如下所示，其中第一行为升级pip，以防版本过低，第二行和第三行是安装cython和numpy两个包。pip install --upgrade pip
pip install cython
pip install numpy2、p
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2023-07-01 12:09:02
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