由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同。该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。帧差法非常简单，但是会引入噪音和空洞问题在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像

这一步可能会报错update-alternatives: error: no alternatives for python。

【五】非线性优化之最小二乘法及其解法1.状态估计问题1.1状态估计问题的解决方法1.2具体的求解合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出

HSVH - 色调（主波长）。S - 饱和度（纯度/颜色的阴影）。V值（强度）src： 输入图，只能输入单通道图像，通常来说为灰度图dst： 输出图thresh： 阈值maxval： 当像素值超过了阈值（或者小于阈值，根据type来决定），所赋予的值type：二值化操作的类型，包含以下5种类型： cv2.THRESH_BINARY； cv2.THRESH_BINARY_INV； cv2.THRES

【一】旋转矩阵、变换矩阵、欧式变换旋转矩阵坐标系间的欧式变换功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入旋转矩阵内积

由于项目需要，需要使用到树莓派输出PWM控制舵机，因此采用了几种不同的方案，效果都不太一样，在此记录一下。因为使用的是树莓派的引脚来输出PWM所以要使用控制树莓派引脚的一些库，WiringPi只是其中的一种，此外还有gpiozero、pigpio等库，据说pigpio是可以在ubuntu20.04下正常使用的库，言外之意就是其他两个库多多少少可能有点问题，但是我在使用WiringPi时大部分功能也

SLAM硬件搭建（激光雷达+IMU+相机+移动底盘）激光雷达IMU功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入激光雷

本次记录使用树莓派CM4安装系统，因项目需要将之前使用的树莓派4B换成尺寸更小的cm4，因此需要将树莓派4B上的系统以及安装的环境转移到CM4上，因此最开始的想法是直接将之前系统读取成img镜像，然后烧录到带emmc的CM4上，但是进行的步骤并不是这个，进行的是下面内容，在此记录，为以后避坑。

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网上开源的标定包，用的比较多的是浙江大学开源的lidar_IMU_calib以及瑞士苏黎世联邦理工大学–自动驾驶实验室开源的lidar-align，网上说后边的这种方法，因为是纯IMU积分，无法得到准确的Odom数据，所以无法进行纯imu与lidar的标定。，即计算Lidar到IMU的刚体变换，一般论文中为了方便，多将IMU系作为机器人机体系，而将Lidar的点云数据变换到IMU系，因此需要得到从