Vision sensors, which can detect renderable entities(Renderable objects are objects that can be seen or detected by vision sensors), should be used over proximity sensors mainly when color, light or structure plays a role in the detection process. Ho

Orbbec Astra Pro传感器在ROS(indigo和kinetic)使用说明 rgb depth同时显示 这款摄像头使用uvc输入彩色信息,需要libuvc和libuvc_ros这样才能在ROS正常使用彩色功能. 请在下面网址,分别下载对应包: 1 https://github.com/ktossell 2 https://orbbec3d.com/develop/ 也可以直接下载打包好的资源: http://download.csdn.net/detail/zhangrelay/97

视觉传感器的属性设置栏中还有如下几个选项: Ignore RGB info (faster): if selected, the RGB information of the sensor (i.e. the color) will be ignored so that it can operate faster. Use this option if you only rely on the depth information of the sensor. 当只需要获取深度图像时就可以勾选这一

PrimeSense是Kinect一代的芯片供应商,位于以色列,也是开源体感开发包OpenNI 的维护者.自从被 Apple 收购后,销声匿迹,OpenNI 也停止更新.现在可以从网站http://structure.io/openni下载到OpenNI 2 SDK和文档. 本人之前使用过华硕的Xtion Pro摄像头,不过由于其也使用了PrimeSense的技术,现在已经停产了,但是还可以在淘宝上面买到. 目前一家位于中国深圳的企业奥比中光,成为继Primesense(苹果收购).Micros

原文地址; 如何在Android应用程序中使用传感器模拟器 - 移动平台应用软件开发技术 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/pku_android/article/details/7596864   (OpenIntents开源项目SensorSimulator) 1.      OpenIntents项目和可用资源介绍 [1].    项目介绍:OpenIntents项目的目的是提供一些开源的意图和接口,通过一些可以重用的组件让移动应用程序更加紧密的

原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_621c16b101013ygl.html OpenIntents项目和可用资源介绍 [1].    项目介绍:OpenIntents项目的目的是提供一些开源的意图和接口,通过一些可以重用的组件让移动应用程序更加紧密的在一起工作.而且对于这些开源的项目,OpenIntents组织都会提供相应的源代码和示例程序展示项目如何使用. [2].     项目资源:免费开放源代码下载地址在 www.openintents.org;讨论区

传感器是一种检测装置,能够感受被测量的信息,并能将检测和感受到的信息按一定规律变换成电信号或其它所需形式的信息输出 Android操作系统中内置了很多的传感器(物理装置),能够探测.感受外界的信号.物理条件,并将得到的信息传递给其它的装置. 例如在部分游戏或软件可以自动识别屏幕的横竖屏来改变屏幕显示的布局 下面是Android支持的几种传感器: 加速传感器      Sensor.TYPE_ACCELEROMETER 陀螺仪传感器     Sensor.TYPE_GYROSCOPE 环境光仪传感

均值滤波器 均值滤波器是一种使用频次较高的线性滤波器.它的实现原理很简单,就是指定一个长度大小为奇数的窗口,使用窗口中所有数据的平均值来替换中间位置的值,然后平移该窗口,平移步长为 1,继续重复上述操作,直至滑动到时序数据的末尾,如此一来,对时序数据的过滤操作就结束了.均值滤波器的思路简单,计算速度快,但是它容易被窗口中的极值点或者峰值所左右,不能很好地保留序列的边缘信息,在去噪的同时也对数据信号的细节特征产生了一定的破坏,不能很好地去除噪声点,这极大地影响了模型的预测精度. 均值滤波的公式 其

1.简述 echarts中的 timeline 组件,提供了在多个 ECharts option 间进行切换.播放等操作的功能. 与其他组件些不同,它需要操作『多个option』. 所以除了基准的baseOption外,我们还需要设置一个原子option和多个原子option的复合option. 2. baseOption实现方式如下(以石家庄市地图为例): var mapDataByAreaTest = [ //各区域初始值 {name: '长安区', value: 12}, {name: '

1.spatialgabor.m描述gabor函数 % SPATIALGABOR - applies single oriented gabor filter to an image%% Usage:%  [Eim, Oim, Aim] =  spatialgabor(im, wavelength, angle, kx, ky, showfilter)%% Arguments:%         im         - Image to be processed.%         wavel

V-rep中显示激光扫描点  在VREP自带的场景中找到practicalPathPlanningDemo.ttt文件,删除场景中多余的物体只保留静态的地图.然后在Model browser→components→sensors中找到SICK TiM310 Fast激光雷达,拖入场景中: 打开脚本参数修改器,可以修改雷达扫描范围(默认为270°),是否显示雷达扫描线(true),以及最大探测距离(默认为4m)这三个参数.地图大小为5m×5m,我们将雷达最大探测距离改为2m 将激光雷达放到地图中任

轉載地址:http://blog.csdn.net/changtianshuiyue/article/details/26981797 理解WPF中的视觉树和逻辑树  Understanding the Visual Tree and Logical Tree in WPF这篇文章讨论WPF中视觉树和逻辑树的细微差别.同时提供了一个小程序供读者稍后分析.如果你已经对着两个概念完全不熟悉,我建议你先读SDK文档中的这篇文章“URL”. 背景 目前SDK文档中关于视觉树和逻辑树的介绍还不是很完全.从

摘要 近年来,深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用,并逐渐在性能上超越传统方法.本文先对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理,后续会分篇对各个算法进行详细描述. 看上方给出的3张图片,它们分别是同一个视频的第1,40,80帧.在第1帧给出一个跑步者的边框(bounding-box)之后,后续的第40帧,80帧,bounding-box依然准确圈出了同一个跑步者.以上展示的其实就是目标跟踪(visual object tracking)的过程.目标跟踪(特指单目标跟踪)是指:给出目标在

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经典视觉SLAM框架 (3) SLAM问题的数学表述 一 视觉SLAM中的传感器 想象一个在室内的移动机器人在自由地探索室内的环境,那么定位与建图可以直观地理解成: (1) 我在什么地方?--定位 (2) 周围环境是怎样的?--建图 而要完成定位和建图则需要各种传感器的支持.传感器一般可以分为两类,一

什么是视觉Visual SLAM What Is Visual SLAM? What are the origins of visual SLAM? and what are some other applications for this technology beyond floor cleaning? 视觉Visual SLAM的起源是什么?除了吸尘器,这项技术还有哪些其他应用? 今年CES的获奖者之一是iRobot的众多Roombas(特别是s9+真空和清洁底座自动污垢处理).所有Roo

正如我们上一篇文章中讲到的,线性滤波可以实现很多种不同的图像变换.然而非线性滤波,如中值滤波器和双边滤波器,有时可以达到更好的实现效果. 邻域算子的其他一些例子还有对 二值图像进行操作的形态学算子,用于计算距离变换和寻找连通量的半全局算子 一.理论与概念讲解--从现象到本质 1.1 非线性滤波概述 之前的那篇文章里,我们所考虑的滤波器都是线性的,即俩个信号之和的响应和他们各自响应之和相等.换句话说,每个像素的输出值是一些输入像素的加权和,线性滤波器易于构造,并且易于从频率响应角度来进行分析. 其

图像处理中不适定问题 作者:肖亮博士 发布时间:09-10-25 图像处理中不适定问题(ill posed problem)或称为反问题(inverse Problem)的研究从20世纪末成为国际上的热点问题,成为现代数学家.计算机视觉和图像处理学者广为关注的研究领域.数学和物理上的反问题的研究由来已久,法国数学家阿达马早在19世纪就提出了不适定问题的概念:称一个数学物理定解问题的解存在.唯一并且稳定的则称该问题是适定的(Well Posed).如果不满足适定性概念中的上述判据中的一条或几条,称

TCS3200颜色传感器是一款全彩的颜色检测器,包括了一块TAOS TCS3200RGB感应芯片和4个白光LED灯,TCS3200能在一定的范围内检测和测量几乎所有的可见光.它适合于色度计测量应用领域.比如彩色打印.医疗诊断.计算机彩色监视器校准以及油漆.纺织品.化妆品和印刷材料的过程控制. 通常所看到的物体颜色,实际上是物体表面吸收了照射到它上面的白光(日光)中的一部分有色成分,而反射出的另一部分有色光在人眼中的反应.白色是由各种频率的可见光混合在一起构成的,也就是说白光中包含着各种颜色的色光

SLAM:Simultaneous Localization And Mapping.中文:同时定位与地图重建. 它是指搭载特定传感器的主体,在没有实验先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动.如果这里的传感器主要是相机,那就称为视觉SLAM. SLAM的目的是解决定位与地图重建两个问题.(一边估计传感器资深的位置,一边建立周围环境的模型) 计算机通过概率学建模的方式辨识出物体.人脸.声音.文字等,这与我们用眼睛去观察世界,理解周围物体是有很大不同的. 学习SLAM预备主