本篇论文是2011年的hectorslam方法的全篇翻译。
本文提出了一种灵活的、可扩展的系统，用于解决无人地面车辆(UGV)、无人地面车辆(USV)和小型室内导航系统中的SLAM(同时定位和建图)问题。
这种方法消耗的计算资源较少，因此可以在低重量、低功耗和低成本的处理器上使用，该方法是在ROS上实现的开源软件。
它适应ROS上的API和导航stack，并可以在ROS的生态中替代其他SLAM方法。
本文提出了一种灵活的、可扩展的系统，用于解决无人地面车辆(UGV)、无人地面车辆(USV)和小型室内导航系统中的SLAM(同时定位和建图)问题。
这种方法消耗的计算资源较少，因此可以在低重量、低功耗和低成本的处理器上使用，该方法是在ROS上实现的开源软件。
它适应ROS上的API和导航stack，并可以在ROS的生态中替代其他SLAM方法。
2024/5/1 1:17:39
939KB
1
论文+翻译+PPT+代码+动画视频PoseCNN：AConvolutionalNeuralNetworkfor6DObjectPoseEstimationinClutteredScenes；
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
机器人与现实世界进行交互时，对已知目标的6D姿态估计至关重要。
由于对象的多样性，以及由于对象之间的杂波和遮挡而导致场景的复杂性，使得该问题具有挑战性。
本文介绍了一种用于6D目标姿态估计的新型卷积神经网络PoseCNN。
PoseCNN通过在图像中定位物体的中心并预测其与摄像机的距离来估计物体的三维平移。
通过回归到四元数(w,x,y,z)表示来估计物体的三维旋转。
2024/4/26 2:23:44
26.44MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB