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编译CMU开发环境时出现fatal error: opencv2/opencv.hpp: 没有那个文件或目录 24 | #include <opencv2/opencv.hpp>

下载的OpenCV4.*版本的头文件的路径中多了一个opencv4文件夹,CMakeLists.txt里##build##模块寻找的路径是usr/include,这样找不到opencv2这个文件夹。在报错下面提示的那个CMakeLists.txt中##build##模块加入usr/include/opencv4,即可编译成功。

#opencv
(学习笔记)PCL点云库的基本使用

点云是一种能够直观地表示和操作3D传感器所提供数据的方式,这类传感器包括深度摄像头和激光雷达。该类传感器在三维坐标参考系下对空间进行有限点集采样构成点云。通俗的来说,点云就是分布在三维空间的有限个点,这些点具体化的表示了三维传感器所采集到的数据,我们可以很容易的通过点云来查看空间中物体的位置。

#学习#自动驾驶#c++
(学习笔记)机器人自主导航从零开始第六步——FAR Planner全局路径规划算法

本文参考资料:GitHub - MichaelFyang/far_planner:在已知和未知环境中导航的快速,可尝试的路线规划器https://github.com/michaelfyang/far_planner【泡泡前沿专栏•重磅】全网首发,系列(四):CMU团队开发的全套开源自主导航算法——FAR Planner全局路径规划算法 (qq.com)https://mp.weixin.qq.c

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#学习#算法
速腾Helios-16P使用Lego-loam实时构建点云地图(二)——Lego-loam的编译与运行

不兼容的问题,打开lego-loam的~/lego-loam_ws/src/LeGO-LOAM/LeGO-LOAM/src下的4个源码文件,搜索/camera_init,将所有/camera_init改成camera_init,也就是去掉斜杠,这样再回到工作空间重新编译lego-loam。3、速腾16线激光雷达RS-16 ----- 3D建图算法LeGO-LOAM的使用(Ubuntu18.04 +

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#ubuntu#人工智能
速腾Helios-16P使用Lego-loam实时构建点云地图(一)——雷达调试

将雷达信号线连接至电脑(注意:如果电脑没有网口需要转接线连接的话,转接线的接口协议一定要USB3.0以上,插入电脑的USB口也应是3.0以上,否则雷达传输数据时会丢包)。

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#ubuntu#人工智能
速腾Helios-16P使用Lego-loam实时构建点云地图(三)——使用雷达实时运行lego-loam

当确定好雷达正常运行、lego-loam正常运行后,就可以开始使用雷达实时运行lego-loam了。

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#机器人#人工智能
速腾Helios-16P使用Lego-loam实时构建点云地图(四)——使用速腾Helios-16P雷达录bag包并通过lego-loam离线建图

上面这个图是相机融合IMU的bag包,我们可以看到5个话题(topics),由于这是相机数据,我们在rviz中的add中选择image,然后在添加的image中的Image Topic写上话题名称,如/cam00/image_raw这个话题,这里有4个相机数据,所以我们添加4次image,每个Image Topic写上对应的话题,再播放需要的bag包就可以在rviz中看到了可视化的数据。当确定好雷

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#人工智能#ubuntu
到底了