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近日，世界智能网联汽车大会在北京中国国际展览中心（顺义馆）隆重召开。
ROS官方源码编译安卓APP项目
一种新颖的视觉语义定位算法，该算法基于高清地图和语义特征的紧凑表示。
1、plot函数参数plt.plot(x, y, color='r', linewidth=1.5, linestyle='-')plt.plot(x, y, color="r", linestyle="--", marker="*", linewidth=1.0)linewidth：设置线宽。线条风格：线条风格实线虚线破折线点画线无线条代
这个ROS melodic工作区是在Ubuntu 18.04上创建的。在这里，我已经在几个moveit相关的项目，如挑选，放置，浇注任务为多机械手系统使用moveit任务构造器(MTC)。
imu_util使用及wait for imu data bug解决。
城市NOA的量产落地，正在成为车企们角逐智能化下半场竞争的关键。
近两年，自动驾驶成为国内数据标注领域的热门场景，不同传感器、不同车型、不同特殊情况的数据标注需求源源不断，将3D点云标注赛道推向了蓝海。
执行命令 git submodule update --init --recursive 报错，fatal: 不是一个 git 仓库（或者任何父目录）解决办法：先执行git init 即可
Jetson Nano + rosmasterX3A1开发套件实现深度学习、自动驾驶、3d建模、map建图导航······
通过终端打开配置文件.bashrcgedit ~/.bashrc在配置文件.bashrc的最下面加入一行代码：export GAZEBO_MODEL_PATH=${GAZEBO_MODEL_PATH}:/home/li/sim_ws/src/leader_car/models其中的路径根据自己电脑中models所在文件夹设置。保存之后编译，再运行launch文件，即可解决问题。详细信息可参照连接：
📢 作为一名对未来充满憧憬的博主，我将探讨自动驾驶汽车如何影响城市流动性，并展示它们在未来交通中的关键作用。本文将深入研究自动驾驶技术的发展、挑战和对城市生活的潜在影响。🚗🌆 自动驾驶汽车代表了未来交通的方向，它们有望改变城市流动性、减少交通拥堵，并提高交通安全性。尽管面临挑战，但我们对自动驾驶汽车的未来充满信心。
需要注意的是，这些价格都是一次性支付的，不包括在车辆的售价中。因此，自动驾驶汽车的通行效率可能不如高铁和飞机那么快，但是它们可以提供更加便捷、个性化的服务，并且在城市交通中具有更高的灵活性和便利性。需要注意的是，具体的保险项目和条款可能因保险公司和地区而异，所以在选择商业保险时，建议仔细阅读保险条款，了解保险范围和责任免除等事项。此外，培训和发展员工的技能和知识，建立高效的沟通和协作机制，可以提高
问题在安装ros的时候需要使用sudo rosdep init和rosdep update初始化rosdep，但是此时会出现如下错误：ERROR: cannot download default sources list from:https://raw.githubusercontent.com/ros/rosdistro/master/rosdep/sources.list.d/20-defa
Ardupilot 开源代码中 Arduplane 的架构介绍。
将项目开发用到的技术和难点在这记录一下。。。常更新
福利社”，10月16日停止商品售卖，11月16日正式关闭店铺。此前，小红书宣布10月31日正式关闭旗下电商平台“小绿洲”，自此小红书自营电商平台将全部关闭。据国家能源集团消息，位于青海省同德县境内海拔3365米的云杉变电站15日投入运行，这也是我国海拔最高的750千伏超高压变电站。各地共发放网约车驾驶员证605.9万本、车辆运输证257.1万本，环比分别增长1.4%、2.7%。一一青海拉西瓦水电站
MARS: An Instance-aware, Modular and Realistic Simulator for Autonomous Driving 全文翻译
轻图，无图，还是云图？
如何更好地感知和预测数据库故障，进而进行智能诊断、自适应恢复，是我们一直探索的内容。接下来本篇将分享GaussDB在运维自动化驾驶上的探索与实践，分别从云数据库运维挑战，GaussDB运维体系架构，以及我们如何进行快速感知和快速诊断4个方向进行分享。
PlotJuggler是一个类似于rqt_plot的基于Qt的数据可视化工具。但PlotJuggler拥有更强大和好用的功能。主要的功能包括三个方面：1）可以导入bag数据包，自动解析bag包中的数据信息；2）实时数据流的显示，对于速度、位姿等时间序列的数据显示优势明显；3）对数据包中的话题republic回放，可以用Rviz显示，也可以进行程序仿真。具体的效果展示如下图所示。
功能安全中的有些概念比较绕，比如故障(fault)，错误(error)，失效(failure)，本文就这三个概念进行下探讨。
近10年来嵌入式行业随着芯片技术和软件行业的发展，行业变化速度非常快。细数这十年的变化包括：高可用性便携式OS出现、互联网发展带来的嵌入式培训业态改变、物联网技术、高计算高性能MCU和SOC出现等等。现在又一波浪潮出现了，而且仅仅是发端，会给行业带来一个新的爆发点——那就是边缘计算和边缘人工智能。早就有人预言了边缘计算和边缘人工智能的出现，就像PC和服务器等叫固定端随着IC算力的进步出现大数据、A
Realsense d435i SDK 和 ROS wrapper 安装以及相机imu和分别率参数更改一、SDK参考官方网站1.Register the server’s public key:sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-key F6E65AC044F831AC80A06380C8B3A55A6F3EFCDE |
面试
[0/5] Performing build step for 'sitl_gazebo'ninja: error: '/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libignition-common1.so.1.0.1', needed by 'libmav_msgs.so', missing and no known rule to make it[1/5] Generating ..
在EMPlanner的速度规划中，完成动态规划之后，要进行二次规划（quadratic programming）以平滑速度曲线。
已解决：open3d中Unable to cast Python instance to C++ type (compile in debug mode for details)
gmapping源码深度分析
ndt_mapping模块主要负责基于传感器输入的点云、imu、里程计等信息，基于ndt匹。ndt_mapping主要回调函数points_callback。119行imu_calc使用了imu建图 源码解析。imu_callback回调函数。配优化算法，建立点云地图。
在LocalMapping.cc这个文件中主要做了两件事，一是局部关键帧和地图点的优化，二是imu的初始化。根据ORB-SLAM3论文和代码，imu的初始化一共有三个阶段：纯视觉的MAP估计。系统运行2s，地图中大概有10个关键帧和几百个地图点时，进行一次纯视觉的局部BA，优化关键帧位姿和地图点。仅imu的MAP估计。估计imu的速度、bias(初始化过程中假设不变)、重力方向旋转矩阵Rwg(将第
Ubuntu18.04 环境下melodic可以通过sudo apt install的安装方式，也可以通过源代码安装，安装方法如下：1、先安装依赖库：sudo apt-get install libsdl1.2-devsudo apt install libsdl-image1.2-dev2、安装gmapping方式（1）通过apt 安装sudo apt-get install ros-melod
文章将介绍使用的基于机器人操作系统（ROS）框架工作的SLAM算法。 在ROS中提供的五种基于2D激光的SLAM算法分别是：HectorSLAM，Gmapping，KartoSLAM，CoreSLAM和LagoSLAM。当然最后还有比较经典的google开源的cartographer，虽然不是基于ROS的但是大牛们已经将它修改为基于ＲＯＳ的版本的cartographer_ros,ROS(Robot
Ubuntu18.04安装ROS、cartographer、orb_slam2
【论文精读】 AVP-SLAM: Semantic Visual Mapping and Localization for Autonomous Vehicles in the Parking Lot论文出处IROS2020摘要自动代客泊车是自动驾驶的一种特殊应用。在这项任务中，车辆需要在狭窄、拥挤和无gps的停车场中导航。准确的定位能力是非常重要的。传统的基于视觉的定位方法会由于在停车场中缺少纹
文章的贡献是什么？给出了结合语义的视觉SLAM停车场场景建图方案；最大的贡献应该是配置到了实车上，有实际应用价值；
LocalMapping线程负责对新加入的KeyFrames和MapPoints筛选融合，剔除冗余的KeyFrames和MapPoints，维护稳定的KeyFrame集合，传给后续的LoopClosing线程。主要的功能点在：处理新的关键帧ProcessNewKeyFrame()剔除不合格地图点MapPointCulling()三角化恢复新地图点CreateNewMapPoints()融合当前帧与
在基于特征的SLAM中，线特征补充了点特征的稀疏性，使得绘制周围的环境结构成为可能。现有的利用线特征的方法主要采用了一种使用线重投影的测量模型。然而，因为线测量模型只使用普吕克坐标系下的线法向量，所以在3D线建图过程中使用的方向向量不能修正。因此，在3D线建图过程中出现的退化问题无法解决。为了解决这一问题，本文提出了一种UV-SLAM，这是一种使用消失点的无约束基于线的SLAM。本文着重于使用没有
laserMapping节点订阅了来自laserOdometry的四个话题：当前帧全部点云、上一帧的边线点集合，上一帧的平面点集合，以及当前帧的位姿粗估计。发布了四个话题：附近帧组成的点云子地图（submap），所有帧组成的点云地图，当前帧位姿精估计。int main(int argc, char **argv){ros::init(argc, argv, "laserMapping");ros:
仅用激光雷达数据跑GMapping算法1.缘起2.软硬件条件3.如何实现？3.1 laser_scan_matche 源码安装及测试3.2 运行Demo4.致谢1.缘起 实体机器人是GMapping算法的必需品，必须要有里程计的输入数据。然而，ROS中提供了Laser_scan_matcher包可以被用于...
ANYbotics /elevation_mapping 配置
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