在了解完上面8讲内容后，基本上ROS和Matlab最关键的部分已经介绍完毕。我们最后一讲就来简单的讲述一下如何在Matlab中结合ROS来完成障碍物的识别与检测。

在研究自主运动规划问题之前，首先需建立相对较为完整的自主运动规划体系，再由该体系作为指导，对自主运动规划的各项具体问题进行深入研究。本节将根据自主机器人的思维方式、运动形式、任务行为等特点，建立与之相适应的自主运动规划体系。并按照机器人的数量与规模，将自主运动规划分为单个机器人的运动规划与多机器人协同运动规划两类规划体系。运动规划系统是自主控制系统中主控单元的核心部分，因此有必要先研究自主控制系统

前言在使用ROS的过程中，我们常常需要使用复杂的编译源代码和相关的解析操作，才能单独对某一个任务进行启动。在修改时，也需要单独打开某个文件、编辑、保存，这个过程比较繁琐。这些数据信息均需要在终端中以字符的方式显示出来，键入命令同样需要在终端中输入字符命令，如果是用于较大的ROS工程，总不能所有调试工作，每改动一下参数都键入字符命令吧。为此人机交互界面氤氲而生，使用按钮，输入框等控件简化这一过程，并

当然直接求解这个问题是很困难的，TRPO 在其具体实现中做了一步近似操作来快速求解，作者对目标和约束进行了泰勒展开，并分别用一阶和二阶进行近似，最后得出的结果需要用到 hessian 矩阵 H 和 g（目标函数对 policy 的梯度）。（Group Relative Policy Optimization）通过避免使用额外的价值函数，改进了 PPO 的计算复杂性，并利用多个从旧策略中采样的输出的

策略梯度算法在理想情况下，在采样次数足够多的情况下效果是能很不错的，但是当采样不够时就会出现一些问题，例如GtG_tGt​的取值是很不稳定的，下图可以形象说明：由于GtG_tGt​的取值不稳定，所以(st,at)(s_t, a_t)(st​,at​)更新也不稳定。由于GGG的值有点太不稳定太玄学了，因此我们可以想办法去用一个神经网络去预测在sss状态下采取行动aaa时对应的GGG期望值，之后再训练

具身智能是通用人工智能的重要组成部分。我们希望预训练模型不仅能在信息空间中实现问答、多模态理解，还能像人一样在真实三维空间中基于连续的视觉观测实现感知、思考和动作。这意味着预训练模型在感知基础上，形成对环境的形而上的理解，并结合意图规划自我动作，比如：“总结历史动作轨迹”、“归纳自身与周围对象的空间关系”、"根据导航目标确定下一步的动作"等。图1：具身空间推理：任务与思维过程。我们从公共的具身视频

特斯拉的FSD带火了自监督学习，而GPT这类大模型也使用了自监督学习的理念。众所周知，监督学习的成本过于高昂，尤其在任务复杂时，典型的就是FSD这样的系统。特斯拉收集的训练数据已经超出4亿公里，这些数据如果没有“自动标注系统”的帮助，根本无法用于训练。

预处理、两阶段特征匹配和姿态估计。在预处理阶段，我们首先从每个点云扫描中过滤出不连续的点。为了选择具有微妙局部几何属性的稳定角点和平面特征，我们采用了一种不显眼的选择方法，并过滤掉最显著的角点和平面特征。这是与其他方法[1]、[2]、[5]的一个主要区别。然后进行两阶段的特征匹配过程。在第一阶段，我们采用基于KD树的方法[1]来建立所选特征的初始对应关系。然后，我们引入了基于图的一致性投票机制来评

在存在语义先验信息的情况下，可以根据语义类别删除目标检测框或语义掩码中的点云，从而构建仅包含静态因素的稠密点云地图。然而，仅依赖于原始的语义结果，语义信息的“漏检”和“欠分割”问题可能导致动态对象的不完整去除。本文使用YOLOX进行语义信息获取以解决这个问题，为了解决“漏检”问题，本文利用多目标跟踪算法进行漏检补偿，为了解决“欠分割”问题，首先采用DBSCAN聚类算法在潜在移动对象的边界框内提取前

占据栅格地图构建（Occupancy Grid Map）上一篇文章介绍了，移动机器人地图构建问题，主要以gmapping为例，讲解了地图构建的整个流程。看过前面文章的小伙伴肯定都知道，gmapping算法把SLAM问题分解成两个部分，定位问题和地图构建问题。而gmapping中的地图构建就是采用占据栅格地图构建算法实现的。 之前文章：https://blog.csdn.net/zhao_ke_xu