一行一行看变量的变化

跟numpy功能一样，但可以GPU加速，和numpy可以相互转化。# 汉字均为我个人理解，英文为原文标注。#1、初始化定义# 继承原有模型# kernel# 定义了两个卷积层# 第一层是输入1维的（说明是单通道，灰色的图片）图片，输出6维的的卷积层（说明用到了6个卷积核，而每个卷积核是5*5的）。# 第一层是输入1维的（说明是单通道，灰色的图片）图片，输出6维的的卷积层（说明用到了6个卷积核，而每

相机选用4mm的广角相机，相机内参标定选择用最常见的棋盘格方法，首先安装ROS自带的包用usb_cam启动相机后进行标定。的长X宽--square:棋盘中小格的边长（m）image:=/... : 订阅图像的话题camera:=/camera: 相机name标定完之后，会生成一个内参文件，Intrinsic是相机矩阵，Distortion是畸变矩阵。

一、版本选择Ubuntu 18.04+python3.7+CUDNN 8.2.0+CUDA11.3+TensorRT8.2+Pytorch1.10.1+Tensorflow-gpu2.6RTX3060只能在CUDA11.1以上调用二、安装1、cuda11.3安装链接CUDA Toolkit 11.3 Downloads | NVIDIA Developer如果之前你已经安装好了nvidia 驱动，

回环检测只能消除一部分误差，不能消除全部误差。运用视觉用特征点描述子比较简单。

1、机械陀螺2、激光陀螺3、光纤陀螺4、MEMS陀螺5、加速度计。

长方体表示长宽高、中心点、朝向、类别思路先检测后分类。

博主将修改好的LSD_SLAM放到github上供大家使用，适用于18.04 20.04，可直接使用。LSD_SLAM适配于ubuntu20.04修改过程的参考连接如下。

参见：工程（二）——DeeplabV3+语义分割训练自制数据集三、激光雷达与相机融合1、标定如果激光雷达在相机的坐标系关系想上图这样，数值可以直接用。DistCoeff1矩阵不要动，我也不知道为什么，但使用标定后的数值效果不好。2、融合 得到彩色点云需要将点云类型更改，参见 工程（一）Lego_Loam安装调试及运行。得到语义点云地图参见 工程（四）——Kitti转bag跑Lego-LOAM，因为

长方体表示长宽高、中心点、朝向、类别思路先检测后分类。