激光SLAM的处理流程激光雷达数据处理激光数据帧间匹配（前段匹配）激光回环检测非线性最小二成优化（后端优化）激光数据的预处理激光雷达运动畸变去除里程计数据矫正不同系统之间的时间同步数据帧间匹配算法ICP（Iterrative Closest Point）PI-ICP(point to line Iterrative Closest Point)NDT(Normal Distribution Tra

安装完ROS2 后，改用zsh发现无法使用tab补全 ros2相关指令，现记录下修复办法，首先，安装python3-argcomplete，然后，在.zshrc里面添加如下语句，

首先，这篇文章是看了几个大神的博客后，自己抄录以及整理的内容，其中有些自己的想法，但是原理部分基本都是学习大神们的，在此先说明一下。1 全状态反馈控制系统在介绍LQR之前，首先，先回顾一下现在控制理论中的基本的控制器 —————— 全状态反馈控制，上图假设有一个线性系统用状态向量表示：{x˙=Ax+Buy=Cx+Du(1)\begin{cases}\dot{x} =Ax + Bu...

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之前的文章都是基于搜索的路径算法，这两天在又学习了一下基于采样的路径规划算法，这里做一下记录，最后会奉上大神的链接基于采样的路径规划算法大致可以分为综合查询方法和单一查询方法两种。前者首先构建路线图，先通过采样和碰撞检测建立完整的无向图，以得到构型空间的完整连接属性，再通过图搜索即可得到可行的路径。后者则从特定的初始构型出发局部建立路线图，在构型空间中延伸树型数据结构，最终使它们相连。其中，综合查

参考博客https://blog.csdn.net/hai008007/article/details/80246437，在此之上整理修改。同一个进程内的多个线程之间免不了需要进行数据的交互，队列和共享数据是实现多个线程之间的数据交互的常用方式，封装好的队列使用起来相对来说不容易出错一些，而共享数据则是最基本的也是较容易出错的，因为它会产生数据争用的情况，即有超过一个线程试图同时抢占某个资源，比如

上一篇中介绍了，模型预测控制的理论方面基础，无人驾驶车辆采用MPC控制方法来进行相关控制的时候，就考虑结合车辆的运动学以及动力学的相关约束。而且，如果在路径规划阶段(Local Planner)就考虑到车辆运动学和动力学约束，则车辆运动跟踪性能会更好。这篇文章就主要介绍的就是，前轮驱动小轿车目前常用的几种车辆运动学以及动力学模型。阿克曼模型车辆低速行驶时，轮胎不会产生侧滑，同时，车辆转向时，左..

线性时变模型预测控制算法是以线性时变模型做为预测模型，目前在模型预测领域应用最广的一种形式。相比非线性模型预测控制，其最大的优点就是计算较为简单，从而保证了良好的实时性。预测方程首先，采用以下离散线性化模型：式中，x为状态量，u为控制量。令则可以得到一个新的状态空间表达式：式中各个矩阵的定义如下，为了进一步简化计算，做出以下假设：假设系统的预测时域Np，控制时域...

关于CAN报文，用的Motorola，还是Intel格式，只在信号数据跨字节解析时，才有区别。单个字节数据没有区别。小端（Intel）小端 = Little-Endians = Intel Mode：高字节byte保存在高地址中，低字节byte保存在低地址中。举例：如果上面这条报文数据为0xD2 E4 56 78 90, 则VolAD = 0x90Treserved = 0x78 56ins_p：

MPC第一篇是以线性模型预测控制作为开始，然而实际情况中大多数情况下，系统都不是线性系统。因此，相对于非线性模型预测控制，线性时变模型预测控制是一种次优的选择。对于一个非线性系统，一般有如式(1)的离散模型：ξ(t+1)=f(ξ(t),u(t))(1)\xi(t+1)=f(\xi(t),u(t))\tag{1}ξ(t+1)=f(ξ(t),u(t))(1)ξ(t)∈χ, u(t)...