前言： 该博客仅作个人笔记使用，因为我已经有了手柄命令与机器人电机控制的底层协议，只是缺少手柄驱动，如需更全面的配置教程，请移步其他博客环境：ubuntu 18.04 + Ros melodic依次输入以下命令安装sudo apt-get install ros-melodic-joysudo apt-get install ros-melodic-joystick-driversrosdep i

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pytorch下载连接传送门：https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html注意：cpu开头的文件不用我多说，像下载GPU般的，找开头是cu的举例：cu100/torch-1.2.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，从前往后解释:①cu100：表示对应cuda版本为10.0②torch-1.2.0：表示torch版本1.2.0

重（视）roslaunch apriltag_ros continuous_detection.launch打印位姿rostopic echo /rootPose采集二维码位姿信息roslaunch apriltag_ros check_detection.launch,右边健按下后采集（对准后）采集到的信息，从cfg.txt复制后保存到tag.yamal大白下，home/hantewin/hbo

OpenPCDet和mmdetection3d是香港中文大学open-mmlab实验室的成果，这两个框架都是用于3D目标检测的，二者各有优缺。OpenPCDet更轻量一些，更加专注于点云室外场景激光点云的目标检测任务，包含多种点云特征提取模型。mmdetection3d包含的内容更多，包含了图像、点云、多模态数据源的3D检测以及分割。mmdetection3d是一个比较新的模型结构，多个模块组装简

原文链接点云配准是计算机视觉的热门研究方向，目前对于刚性点云配准的研究比较全面，对于非刚性点云配准算法的研究相对较弱，总体上来说，ICP、卡尔曼滤波等见到的比较多，这篇博客也只是对一些点云配准算法的简单摘抄以做记录。ICP首先就是大名鼎鼎的 迭代最近点算法（Iterative Closest Point，简称ICP算法）， 其 Paul J.Bed 和 Neil D. Mckay 提出。由于它简单

命令行依次运行一下命令sudo add-apt-repository ppa:gnome-shell-extensions/ppasudo apt-get updatesudo apt-get install gnome-shell-extensions如果运行第一句代码的时候报错：则运行下边这句代码设置公钥：sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubunt

（引言：本文也是在学习机器学习的过程中，脑子开小差联想到的一些内容，单纯做个记录）人们在研究机器学习，神经网络等内容时，源于模仿人类大脑的神经元工作机制。但是我今天想从神经网络的角度，反过来解释一下人类思维。每个人的成长过程中，遇到的事物千差万别，哪怕是双胞胎，或者同体人，生活经历达到99%的相似度，他们的大脑中形成的意识结构，也不可能一摸一样。从深度学习的角度来讲，不同的人，接触到的事物（训练集

一、首先介绍下我所使用的环境ubuntu18.04 + 1080ti二、下载安装包1.cudatoolkit下载①环境选择，想要多版本共存的，尽量选择runfile文件进行安装②有些cudatoolkit下载页面，和我上边的一样，没有对应的安装包下载按钮，Base Installer中只给了两行命令，如果运行第一行命令的话，下载会比较慢，我是直接复制wget后边的链接在新网页窗口中打开，会自动弹出

这里写目录标题1. KITTI数据集（2011年开始，之后陆续补充内容）2.BDD100K数据集（2020年公开）3.nuScenes数据集（2018-2020陆续补充更新）4.H3D-HRI-US数据集5.Mapillary Vistas数据集6.Mapillary Traffic Sign数据集7.Waymo数据集8.Ford Multi-AV Seasonal数据集9.DeepRoute O