本博客为本人学习贝叶斯分类器的学习笔记。好，话不多说，直接进入正题。贝叶斯分类器其实就是基于贝叶斯决策理论的分类器。贝叶斯理论在大一的必修课概率论里面学过。一句话概况就是后验概率取决于先验概率与类条件概率密度。贝叶斯理论也是卡尔曼滤波理论的基础（后续我也打算再写一个卡尔曼滤波或粒子滤波方面的学习笔记）首先介绍统计学里面的两个学派：频率学派与贝叶斯学派。频率学派：强调概率的“客观性”，概率为客观随机

SplaTAM全称是《SplaTAM: Splat, Track & Map 3D Gaussians for Dense RGB-D SLAM》，是第一个（也是目前唯一一个）开源的用3D Gaussian Splatting（3DGS）来做SLAM的工作。在下面博客中，已经对3DGS进行了调研与学习。其中也包含了SplaTAM算法的基本介绍。学习笔记之——3D Gaussian Splattin

之前博客《ROS学习笔记之——VICON的使用》用vincon获得了机器人的真实轨迹，并且通过amcl可以获得了机器人的定位结果，下面通过EVO包来表征performance首先安装EVO工具sudo apt install python-pippip install evo --upgrade --no-binary evo运行ros包并且看一下topicroscorerosbag play /

AHRS算法是自动航向基准系统(Automatic Heading Reference System)的简称，IMU是惯性测量装置(Inertial Measurement Unit)的简称，通常包含陀螺仪和加速度计。陀螺仪测量的是角速度，即物体转动的速度，把速度和时间相乘，即可以得到某一时间段内物体转过的角度。加速度计测量的是物体的加速度，我们知道，重力加速度是一个物体受重力作用的情况下所具有的

首先之前博客已经介绍过ROS机器人与laptop之间通信的建立了《ROS中机器人与电脑的网络配置》本博文主要是对多机器人之间的通信做记录关于ROS的多机器人协作，主要步骤是首先对多个机器人之间建立双向连接（ROS/networksetup），然后选定某一台机器作为master运行roscore，通过配置ROS master URI使所有机器人连接到同一个master就可以了...

之前博客《ROS学习笔记之——机器人航向角的求解》介绍了怎么求机器人的航向角，但是该求法均为相对于初始点的求法。若一开始机器人的初始姿态角未知，则需要采用相应的传感器来计算初始姿态角基本概念传感器：都是基于机器人坐标系的。加速度计测三轴的加速度，磁力计测三轴的磁感应强度，陀螺仪测三轴的角速度。注意角速度的定义，方向是沿着三轴的。得到姿态角主要靠陀螺仪测得的角速度积分，但存在漂移误差，因此要用加速度

本博文实现了：一条简单命令控制3个机器人（开启roscore的同时，运行所需的所有的ros命名）ssh的同时输入密码并且运行命令在进行ros开发时，不可避免的需要开多个终端，运行n条命令。特别是做多机器人开发。要ssh到不同的机器人然后分别运行命令，在本机上也是如此。当然，在ros中，提供了launch文件给我们进行命令的封装。可是ssh应该是无法写入roslaunch中。而且ssh后还得输入密码

本博文为本人对FSRCNN+residual后的实验的分析博文。不完全采用VDSR的代码，只对其中的residual部分做了参考。之前的博文《学习笔记之——基于深度学习的图像超分辨率重构》也介绍过VDSR，VDSR是基于SRCNN改进的，这里做的是基于FSRCNN的VDSR。VDSR的网络结构如下：那么本博文其实就是把这个网络结构中的SR部分由SRCNN改为FSRCNN基于...

很久之前就学过ROS了，一直有相关的项目开发，但是后面没用一段时间后，对于ROS细节的东西几乎都忘了。故此写下这篇学习笔记（应该说复习笔记），作为以后复习用。本博文虽然以ROS命名，但更多的算是直接操作ROS，用turtlebot机器人。后面我会补上更加详细的ROS安装（甚至是linux安装）的教程。好下面进入正文目录ROS的基本介绍ROS学习资料Learning Tur...

之前开始学opencv的时候就看到opencv里面有机器学习模块（machine learning，ML），但是一直以来跟着这么多书籍学习都没有发现有提及过（毕竟opencv是针对图像处理方面的，所以大部分书籍都以介绍图像处理方面的为主）。无意中，在《OpenCV和Visual Studio图像识别应用开发》一书中看到有ML模块的介绍，所以就打算写下这一篇学习笔记~在opencv中，ML模块是一组