高速公路车辆速度检测软件 文章目录概述原理介绍核心逻辑环境配置部署方式小结参考文献 概述高速公路车辆速度检测软件这个项目是一个结合了无人机技术和计算机视觉以及机器学习算法的交通监控和数据收集系统。通过无人机获取的航拍视角，能够监测高速公路上车辆的速度和加速度，为交通管理和道路安全提供重要的数据支持。以下是项目的主要技术要点：计算机视觉技术：使用如YOLOv8这样的检测器来从图像中识别车辆。YOLO
首先明确三个概念：1、Gmapping是基于滤波SLAM框架的常用开源SLAM算法。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
3、Gmapping在RBpf算法上做了两个主要的改进：改进提议分布和选择性重采样首先它是基于RBpf粒子滤波算法的。 gmapping的运行步骤一般为：采样-计算权重-重采样-地图估计。 RBpf是一种
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2024-05-26 17:11:00
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目前可以从很多地方得到RBPF的代码，主要看的是Cyrill Stachniss的代码，据此进行理解。 Author：Giorgio Grisetti; Cyrill Stachniss ://openslam.org/ https://github.com/Allopart/rbpf-gm
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2016-07-01 19:36:00
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SLAM算法分为三类：Kalman滤波、概率滤波、图优化 Kalman滤波方法包括EKF、EIF；概率滤波包括RBPF，FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法； SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 1、GMap
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2015-08-21 17:01:00
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Gmapping是基于滤波SLAM框架的开源算法，跟FastSLAM一样采用了RB粒子滤波器（RBPF），将复杂的SLAM问题
Gmapping 原理分析概念：1.Gmapping是基于滤波SLAM框架2.Gmapping是基于RBpf粒子滤波算法，即将定位与建图过程分离开，先进行定位后进行建图3.Gmapping在RBpf上主要做了两个方面的改进：改进提议分布和选择性重采样Gmapping有效利用了车轮里程计信息，这也是Gmapping对激光雷达频率要求较低的原因：里程计可以提供机器人的先验位姿。而hector和cart
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2024-07-04 21:08:55
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在寻找一个可以让你在用户空间执行 eBPF（扩展 Berkeley ）程序的库吗？rbpf 是你的答案。这个由 Rust 编写的虚拟机不仅提供了一个解释器，还包括一个 x86_64 平台上的即时编译器和一个方便的反汇编器，使得在各种操作系统上运行 eBPF 程序变得轻而易举。项目介绍rbpf 是一个开源项目，它允许你在用户态下执行 eBPF 代码，而不仅仅是在内核中。它基于 Rich Lane
前言Gmapping算法Gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filters）算法完成二维栅格地图构建的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法。Gmapping功能包gmapping功能包集成了Rao-Blackwellized粒子滤波算法，为开发者隐去了复杂的内部实现 gmap
ros建图1.1Gmapping算法 Gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF（Rao-Blackwellized Particle Filters）算法完成二维栅格地图构建的SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法。目前比较常用的建图算法。构建大地图时所需内存和计算量都会增加，因此 不适合构建大场景地图。因为没有回环检测，所以
该阶段主要研究SLAM系统的基本性质，包括可观测性、收敛性和一致性，SLAM框架逐渐得到完善，系统性能显著提升。在这阶段，首先Grisetti和Steux等人提出了改进滤波算法，如基于RBPF方法的Gmapping[5]，改进了提议分布和选择性重采样以提升性能，效果如图 2.2（a）。而CoreSLAM[6]将过程精简化为距离计算和地图更新两步，Hector SLAM[7]使用高
1.经典的2DSLAM算法比较：（1）gmapping是目前应用最广的2D slam 方法，利用RBPF方法，故需要了解粒子滤波算法。scan-match方法在于估计机器人位置（pose），利用梯度下降的方法，在当前构建的地图，与当前的激光点，和机器人位置（pose）为初始估计值。缺点：依赖里程计（odometry），无法适用无人机及地面小车不平坦区域；无回环；优点：在长廊及低特征场景中建图效果好
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2023-08-06 00:08:34
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