反向传播(back propagation)其实是梯度下降的延伸, 当神经网络超过2层的时候,就需要用到反向传播了.本文将通过简单的例子,讲解反向传播在神经网络中的运用.

本文主要讲解下，ros::spin()和ros::spinOnce()的使用细节，以及他们的区别。

本章摘要：在上一章，我们采用RANSAC算法分割出了地面点云，非地面点云。我们通常会对非地面点云进行进一步的分割，也就是对地面以上的障碍物的点云进行聚类，通过聚类，我们可以检测出障碍物的边缘，然后使用3维的Bounding Box将障碍物从三维点云中框出来。本章将讲解Euclidean 聚类算法、PCL实现，并对其所利用的基本的数据结构kd-tree进行讲解。

本章摘要：介绍什么是调频连续波（FMCW），它是如何进行测距的，测距分辨率分析，测距范围分析。

本章摘要：FFT是离散傅立叶变换的快速算法，可以将一个信号变换到频域。有些信号在时域上是很难看出什么特征的，但是如果变换到频域之后，就很容易看出特征了。这就是很多信号分析采用FFT变换的原因。本章主要讲解如何采用matlab进行傅里叶变换，以及需要注意的事项。

本章摘要：前几章讲了单独相机实现目标追踪，这一章讲解如何实现相机和激光雷达数据融合。整体思路是这样的，1、先是坐标对齐，将雷达坐标转换到相机坐标。2、然后将激光点往像平面投影，得到投影到像平面的点云。3、借助图像检测的框图（前面提到的YOLOv3检测）对点云实现过滤聚类。4、对聚类点后处理。