目录1.AABB 碰撞介绍2.常用2D碰撞盒3.为什么要学习如何编写碰撞检测4.2D BOX & BOX 碰撞检测原理和代码5.2D BOX &Shpere 碰撞检测原理和代码6.2D Shpere &Shpere 碰撞检测代码 目录1.AABB 碰撞介绍AABB 代表的是轴对齐碰撞盒 (Axis-aligned Bounding Box)AABB碰撞盒是指与场景基础坐
本期主要通过shader实现雷达扫描效果，如下所示 根据效果，我们需要先画一个轮廓圆，代码如下Shader "Unlit/shader7"
{
///鼠标移动正方形
Properties
{
_Center("Center",Vector)=(0,0,0,0)
_Raduis("Radius",float)=0.1
}
SubShader
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2024-06-17 16:32:00
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继续今天的学习心得，unity中小地图的制作，实现了小地图中红色小箭头代表场景中的主角，然后人物方向的转变，小地图中箭头也随之改变方向。
右上角就是小地图，上面有个红色小箭头就是代表主角人物所在场景中的位置，箭头的方向就代表人物所面向的方向。实现步骤 &nbs
前情回顾在之前，我已经有介绍过毫米波雷达在2D视觉任务上的一些经典网络[自动驾驶中雷达与相机融合的目标检测工作（多模态目标检测）整理 - Naca yu的文章 - 知乎]，总结概括而言，其本质上都是对视觉任务的一种提升和辅助，主要的工作在于如何较好地在FOV视角中融合两种模态，其中不乏有concate\add\product两个模态的特征，或者使用radar对视觉局部特征增强，其中比较知名的工作C
各种线图：import mpf as mpf
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Polygon
# import matplotlib.finance as mpf
from mpl_toolkits.mplot3d i
以前看没想过扫雷的实现，昨天看到一个帖子发的扫雷，写的很恶心，所以自己就尝试了一下，直接新建一个cs脚本复制以下代码就可以了。先看看效果代码： using System.Collections.Generic;
using UnityEngine;
public class MineSweeper : MonoBehaviour
{
public static MineSwee
RadarTest.cs代码如下： using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; /// <summary> /// 测试雷达图 /// </summary> public class R ...
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2021-07-12 12:29:00
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首先需要进行Cartographer安装以及雷达驱动安装等准备工作, 直至我们能够在雷达运行时找到发布LaserScan的Topic并获取数据, 以开始下一步的建图.基本信息获取启动雷达或gazebo, 在终端使用以下语句查看雷达输出的Topic:rostopic list;此处本天河雷达的输出topic为 /radar_real 使用以下语句打印当前雷达输出:rostopic echo /rad
前言现在需要用到画各种报表图的地方是越来越多了，现在时下流行的画报表和雷达图的插件是echarts。本人就来简单说说如何用echarts画k线图吧原创地址：快速实现根据需求下载或者配置echarts插件下载配置地址：echarts 这里有案例包，也有js文件，也有npm，更有定制化下载案例上手选择它的官方案例 可以找到你需要的各种样式需求，选中其中你需要的进入，左侧是代码，右侧是图形，但最好先看看
基于LABVIEW的VELODYNE16线激光雷达驱动使用UDP模块接收激光雷达发送的数据包 根据激光雷达数据包格式进行解包VLP16_LABVIEW.rar 具体协议如图 激光雷达采用UDP协议传输数据，获取激光雷达数据的方法：1、自编写代码获取雷达的数据，2、可通过Wireshark软件实时的获取激光雷达的数据，激光雷达每一帧的数据长度固定为1248字节，其中分别为前42字节的前数据包标识、1
安全性是自动驾驶中人们最关注的问题之一。在算法层面，无人车对周围环境的准确感知是保证安全的基础，因此感知算法的精度十分重要。现有感知算法的思路一般通过某种数学模型对现实世界的某个子集进行拟合。当情况足够简单的时候，算法可以得到较高的精度。例如现在很多无人驾驶公司有在限定的时间段和限定的场地内，用单一传感器的算法就可以得到非常高的精度。但是自动驾驶中的实际问题非常复杂，各种天气、路况和障碍物的组合非
秩K准则的简单介绍： 使用秩K准则判断实现信息融合，网络中的每个单静态雷达都能做出局部判断，其中，根据其自身对目标回波的处理结果，将判断结果发送到网络雷达系统的信息处理中心。该中心生成一个全局判断向量，基于这些地方的判断。总共有种可能性 然后，处理中心基于全局判断向量进行判断，并将判断规则标注为 上式表明，当网络中有K个或K多个雷达同时发现该目标时，网络雷达系统确定找到目标。因此，根据秩K判定准则
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2024-01-28 00:13:01
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目录一、雷达简介二、雷达的发展历史早期研究阶段军事应用阶段快速发展阶段三、雷达的分类及应用1）按作用分类军用雷达民用雷达2）按信号形式分类3）按信号处理方法分类4）按天线波束扫描方式分类5）按测量的目标参数分类6）按角度跟踪方式分类7）按工作频段分类四、民用雷达行业发展前景1、行业发展概况2、民用雷达主要代表企业五、雷达信号处理入门六、参考文献 一、雷达简介雷达，英文名为（radio detec
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2024-10-09 10:45:29
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雷达原理笔记之动目标检测及测速技术——南京理工大学许志勇老师的《雷达原理课程》浅析 文章目录雷达原理笔记之动目标检测及测速技术1.杂波对消处理1.1任务1.2一次杂波对消器：1.3二次杂波对消器2多普勒滤波器组处理2.1窄带多普勒滤波器组实现3.附录3.1一次相消器图片matlab代码3.2二次相消器图片matlab代码3.3二次相消器图片（静止、运动杂波）matlab代码3.4多普勒滤波器组频响
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2024-01-21 02:25:33
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FG-新视野拥有自主产权的多媒体交互产品；通过雷达能够使任何显影介质或表面实现多点交互功能，如墙面，地面，桌面，非规则类平面物体来实现接触式触摸，甚至可以在非平面或水面上 进行非接触互动操作。对比国外同类产品具有较高的价格优势，对比国内产品具有较高的识别精度与稳定性。雷达互动软件对比传统互动产品优势： 1.不依赖于显示系统：雷达触控可以独立于现
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2024-10-17 10:15:30
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说明 此教程是根据视频总结的，配置包是厂商提供的。1.图片中圈出来为雷达校准软件 2.打开如下，左上角按钮功能依次是设置、扫描、划定互动区域、保存、停止、加载以前扫描文件。 右上角白色圆盘调整角度，左右箭头进行微调 3.打开设置，弹出窗口列表依次填写如下。 1为雷达ip，2为电脑ip，根据实际填写。3为雷达注册码，注册码在雷达的盒子中白色纸上。 4.扫描区域，鼠标右键拖动地图，鼠标滚轮放大缩小，
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2024-09-04 15:45:06
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Transform 类提供的常用方法：（1） ---Translate( ?????? ) ---Rotate() Vector3 i. ( x , y , z
基于Autoware制作高精地图（三） 终于有内容可以更新了，虽然早就可以更新了，但是今天找到了一个unity无法导入maptoolbox插件的bug，跟大家分享一下，顺便分享一下如何制图。首先说说为什么明明在github上下载了vector_map插件压缩包zip，通过disk导入unity中但就是找不到Autoware那个模块的问题，很简单，因为你导入vector_map插件的路径中有中文，
通过对雷达目标回波信号的长时间处理来提高雷达对微弱目标的检测性能一直是雷达信号处理领域的关键技术和研究热点之一。本文主要通过对雷达信号的长时间处理来提高雷达对微弱目标的检测和跟踪性能。对雷达目标回波能量进行长时间处理的前提是处理时间内目标必须位于雷达的波束照射范围内，或者处理的所有数据中都包含特定目...
原创
2021-08-26 09:43:37
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这是一系列深度学习的介绍，本文不会涉及公式推导，主要是一些算法思想的随笔记录。 适用人群：深度学习初学者，转AI的开发人员。 编程语言：Python 目标检测 Object Detection如何通过卷积网络进行对象检测，采用的是基于滑动窗口的目标检测算法。即我们以某个步幅滑动这些方框窗口遍历整张图片，对这些方形区域进行分类，判断里面有没有汽车。滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点，就是计算成本，
