逐个将目标截图并压缩编码，每个目标截图长度和宽度均不小于300像素，通过image_min_length设置，通过image_quality（0-100）可以设置压缩图像的质量，质量越小，压缩后的图片大小越小，然后传输。根据'\ee\ff\ee\ff'判断为不带参数的指令，转control_center.py。此外关于目标识别模块，还有一个功能是实时将目标的信息传输给auv辅助导航，目标信息的协议

开源水下多波束声呐目标识别数据集

仿真环境也可以进行UAV与USV联合仿真，如以下视频所示。以我使用的经验为例，根据官方手册在仿真平台写了个很简单offboard模式下的速度环控制模块实现定高及定点飞行，仿真中调试完成后，直接就可以在实际的无人机使用，非常便利。但无人艇目标在水面的位置是可以根据其在图像上的位置解算出来的，虽然精度不高，但能满足需求。仿真环境渲染的效果还算不错，水域中有扰动的模拟，空中也有风力扰动的模拟（PX4官方

开源水下多波束声呐目标识别数据集

     cartographer（0.3.0版本）中机器人位姿是以tf的格式发布的。cartographer在关于位姿的tf_tree为：map->odom->base_footprint。其中odom->base_footprint理解为激光模拟的里程计信息，map->odom理解为对里程计数据的补偿，如消除累积误差等。在应用中推荐把pr

本文主要介绍ROV水下目标跟踪的简易demo软件实现的思路。一、视觉模块视觉模块的任务为：通过单目相机识别目标，并计算目标中心位置与图像中心位置的偏差，通过PID控制器得到控制量。demo中得到的控制量可以理解为竖直方向的推力Fz，以及偏航（yaw）方向的转矩。分别实现在图像坐标下y方向和x方向的目标跟踪。1、单目相机驱动单目相机接在树莓派的USB接口上，可以选择的ROS工具包很多，只要确保图像以

鼓捣前视声呐仿真模块也有一段时间了，在没有实际数据的条件下，选择仿真做一些算法的前期验证工作不失为一种选择，更多的是无奈的选择吧。长时间没有写点东西了，姑且记录一下前段时间的工作。关于仿真的平台与声呐仿真模块之前的博客都已经有详细介绍，不再赘述。本文的相关视频可以移步我的知乎博客：内容审核中 - 知乎一·、图像迁移技术改善目标识别的小样本问题水下研究工作面临的比较大的一个困难就是研究数据的稀缺。目

      利用cartographer的cartographer_pbstream_to_rosmap节点写了个launch文件，功能为离线将pbstream文件转换成标准ros格式地图。在早些版本曾有过类似launch文件，后被开发者删除。该node的代码位于pbstream_to_ros_map_main.cc。<launch><node name=

重要：如果不是特别急需要使用ubuntu20.04，请等待一段时间后Nvidia官方发布的SDK，这是最稳妥的方式。想了解一下ROS2.0，但主机其他工程项目太多，担心配置ROS2.0环境会干扰旧的工程项目，故一直没有条件机会。恰好手头有一块闲置的XAVIER NX的开发版，正好可以拿来鼓捣鼓捣。由于Nvidia官网上XAVIER的JetPack SDK的版本为4.6，其默认的ubuntu版本为1

当前，水下领域比较小众，开源的资料比较少。Bluerov作为成熟的产品，结合其开源的优势，经历了多年的技术迭代，在市场上受到极大欢迎。刚接触水下领域时，希望能找到一个比较方便的实验平台，开源的Bluerov基本上算是唯一的选择。Bluerov本身的软件架构，Pixhawk（ardusub）—— Raspberry Pi 3B（不能升级）——QGroundControl，非常臃肿冗余。由于我并不熟悉