4.选中衰减编辑模式；点击鼠标左键选中细分后的小平面，选中后小平面变为黄色；单击G键，然后上下移动鼠标，构造地形；7.同样，可以使用雕刻模式改变地形；点击（物体模式-雕刻模式）；半径代表雕刻模式的作用范围；1.打开Blender，点击（添加--网格--平面）添加一个平面，按住（S+拖动鼠标放大平面）5.在4的情况下，可以点击X或者Y或者Z使地形只朝一个方向移动。3.选中平面，鼠标右击，点击（细分）

① 图像分类② 目标检测③ 语义分割④ 实例分割。

在学习视觉SLAM14讲ch13代码部分使用到Kitti数据集，在此对数据集中calib.txt文件各参数含义进行解释。是当世界坐标系和参考相机0的坐标系重合时的投影矩阵。P0代表0号相机 左边灰度相机。P1代表1号相机 右边灰度相机。P2代表2号相机 左边彩色相机。P3代表3号相机 右边彩色相机。接下来解释Pi中12个数字的含义。

在实际的处理中，由于测量传感器只能测量离散化的值，在精度不高的应用场景中，我们通常会选择忽略后面三项，只保留最简单的转换关系。注意：能被各种传感器（车速传感器，轮速计）测量到的速度是车体系速度，进行线性化得到的雅可比矩阵，即运动方程对状态。进行线性化得到的雅可比矩阵，即观测方程对状态。，后续噪声的符号会变化，但表示的意义不变。其中 t 为平移向量。为观测方程在当前时刻预测状态。为运动方程在上一时刻

高精地图本质上是结构化的矢量数据。常见的高精地图标准包括 OpenDrive，LaneLet2，Apollo OpenDrive 等。计算机上的高精地图通常由一些专用的绘制软件生成（例如 Arcgis，Autoware map tool等)。L2 在技术实现上会更倾向于实时感知，乃至可以使用感知结果直接构建。（bird eye view, BEV），而 L4 则依赖。

----- 2.定义卷积神经网络 -----#x = torch.flatten(x, 1) # torch.flatten(input, start_dim=0, end_dim=-1) ：将输入张量从 start_dim 到 end_dim 维度展平为一个维度。return xprint("----------模型结构----------")print(net)#----- 3.定义损失函数和

紧耦合系统，就是把点云的残差方程直接作为观测方程，写入观测模型中。这种做法相当于在滤波器或者优化算法内置了一个 ICP 或 NDT。因为 ICP 和 NDT 需要迭代来更新它们的最近邻，所以相应的滤波器也应该使用可以迭代的版本，ESKF 对应的可迭代版本的滤波器即为 IESKF。基于 IESKF 的紧耦合 LIO 系统的流程图如下所示：IESKF 的状态变量及运动过程 和 前文介绍过的 ESKF

中，LIDAR 和 IMU 的观测量通常被独立处理。即分别处理来自 LiDAR 和 IMU 的观测数据，然后在高层次 Pose（Position + Orientation）上进行融合。松耦合通常的思路是首先处理 IMU 的观测数据得到高频的位姿（Pose）信息，将高频的位姿信息用于 LiDAR 观测数据的去畸变，然后有两种处理方式。松耦合相关的研究成果有 LOAM (with IMU)，LeGO

相机由于曝光是瞬时的，其所有像素点的采集时刻是一致的。ROS 提供了message_filters 包来进行时间软同步，message_filters 类似一个消息缓存，分别订阅不同传感器的 Topic，当消息到达消息过滤器时，并不会立即输出，而是在满足一定条件下输出，产生一个同步结果并给到回调函数，在回调函数里处理时间同步后的数据。软件同步通过智能的数据处理技术弥补了硬件同步的不足，提高了传感器

g2o/core/block_solver.h 中 BlockSolver 有两种定义方式。一种是。