目录写在前面论文解析代码注释exploration_with_graph_planner.cppgraph_planner.cppdrrtp_node.cpp写在前面这篇论文是CMU发表在IROS2021上的工作，并随着其整套开源工作一起发布出来。作者是哈工大的Hongbiao Zhu博士，主页http://www.hongbiaoz.com/论文地址：http://www.hongbiaoz.c

Turtlebot3的github地址是https://github.com/ROBOTIS-GIT/turtlebot3，其中激光雷达默认的最远测距是3.5m。当把3.5m修改为3.5m以上的数时，前方的激光发射会存在问题，如下图所示。总之会有许多测距的异常值，大概在0.1～0.2左右。（请无视我小车和车轮的颜色，这是我之后自己改过的,在这里我用的小车的型号是waffle）事先声明，这个问题应该

第二次翻看《视觉SLAM十四讲》，发现第一次看过的都忘记了，认真分析了一下，我认为是第一次学习没有弄清楚整体的脉络。因此这次做一个小小的总结，希望不要再过几天又忘掉。前面的内容就没有总结的意义了，因为是最简单的，真正进入SLAM，应该是从这章的内容开始。首先，旋转矩阵是一个正交矩阵，它与自己的转置的乘积是单位矩阵。另外它还是关于时间的函数。每次对R(t)求导，相当于将其左乘一个Φ(t)^,...

相机模型这节的内容是最最基础重要的内容。再次回顾依然有所收获。但这一章的内容其实并不多。但是容易混淆。1.一共涉及到的坐标系有四个：第一，世界坐标系；第二，相机坐标系；第三，归一化相机坐标系；第四，像素坐标系。世界坐标系意如其名，不多解释；而相机坐标系是依据相机的光心（也就是小孔成像的那个小孔）建立起的坐标系。而归一化相机坐标系，是相机坐标系下的(x,y,z)三个...

这部分的内容，第一次看觉得很难看懂，不知所云；最近第二次看，可以看明白了。本着“先赶理论，后赶代码，借着代码复习C++”的原则，现在先不去学习代码的内容。这一章的内容，应该先从宏观上看。第一次看的时候，就是陷入了细节，忘记了每时每刻主要是在做什么，因此看完之后不能融会贯通。说明学习的时候，把握整体的脉络比追究细节更重要（毕竟不是考试，平时不用闭卷）。后者可以临时抱佛脚，现用现查，而前者不行。我..

学习到这里为止，SLAM14讲的主要知识就不多了。这章的内容书里只是做了一个简述，因此读起来也没有什么难度。但是初学者不仔细看就很容易犯糊涂。回环检测的意义：1.给后端的Pose Graph提供更多有效的数据（即走到同一个位置附近了），否则后端优化可能把前端的误差累积起来，出现漂移问题。2.跟踪算法如果跟丢了，利用回环检测进行重定位。回环检测的实现方式：1.朴素思路：（1）暴力...

realsense相机通过ros启动，命令为：roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch但是如果想在rviz中查看pointcloud2格式的点云，需要加一个这个参数：roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch filters:=pointcloud这种情况下，既可以生成图片topic，也可以生成point

当python2安装tensorflow的时候，安装完成后，进行测试：import tensorflow as tf可能会提示：Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>File "/home/zhaokai/.local/lib/python2.7/site-packages/

最近在服务器上跑ROS仿真导航代码的时候，发现和别人的程序之间会存在冲突问题。我开着Gazebo仿真跑我的训练，当别人以他自己的账户登陆服务器的时候，roslaunch他自己的程序，会导致他打不开gazebo，而我开的Gazebo程序会突然报错。难道服务器上只能让一个人用来跑仿真代码？这还叫什么服务器呢？于是我在docker内部配了同样的环境，并且用xhost+ 远程显示出来。但是很不幸，dock

写在前面把3D雷达和相机进行外参标定使用的方法我们采取LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences 方法。这里我使用的相机为realsense D435i 以及Velodyne16雷达。其实具体的细节github上面已经写过了，但是对于没有跑过的人来说，搞定这个东西还是有一定麻烦的。因此把细节记录在这里。希望涉及汇总方面的朋友