我们的机器人使用两种导航算法在地图中移动:全局导航(global)和局部导航(local).这些导航算法通过代价地图来处理地图中的各种信息,导航stack使用两种costmaps http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5543386.html存储环境的障碍信息.一个costmap进行全局规划,在整个环境做长期的规划,而另一个是用于局部规划和避障. 全局导航: 在已建立的地图上做一个远距离目标的路径规划. 局部导航: 在正在建立的地图上做近距离目标同时要实时避开障碍物

读者可以参读http://wiki.ros.org/costmap_2d   costmap_2d: 无论是激光雷达还是如kinect 或xtion pro深度相机作为传感器跑出的2D或3D SLAM地图,都不能直接用于实际的导航,必须将地图转化为costmap(代价地图),ROS的costmap通常采用grid(网格)形式.以前一直没有搞明白每个栅格的概率是如何算出来的,原因是之前一直忽略了内存的存储结构,栅格地图一个栅格占1个字节,也就是八位,可以存0-255中数据,也就是每个cell co

此为计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面. 1. Active Appearance Models 活动表观模型和活动轮廓模型基本思想来源 Snake,现在在人脸三维建模方 面得到了很成功的应用,这里列出了三篇最早最经典的文章.对这个领域有兴趣 的可以从这三篇文章开始入手. [1998 ECCV] Active Appearance Models [2001 PAMI] Active Appearance Models 2. Active Shape

Unity开发最好的地方就是有各种强大的插件,有哪些插件让大家事半功倍,稳定强大 值得推荐学习和入手呢?Unity5.0之后,制作UI 以及UI的动画,UI特效,大家一般都使用什么插件?或者说有什么好的插件推荐?关于特效制作,大家又有什么好的插件使用经验?52VR仅根据事半功倍的角度,根据会员反馈甄选出10大插件,以供大家讨论. 十大推荐插件:   1. Mesh Baker 项目开发的时候经常会大量使用大规模的Mesh,导致Draw Call过高.而Mesh Baker扮演了网格烘焙器的角色,

原文链接:http://blog.csdn.net/dulingtingzi/article/details/51374487 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "

好吧,这是本周(2016.10.21-28)的学习任务之一:安装bowtie2并学习其使用方法&参数设置 所以,啃文档咯,官方文档Version 2.2.9 http://bowtie-bio.sourceforge.net/bowtie2/manual.shtml 以下是我的整理.我不生产文档,我只是文档的搬运工么么哒- Bowtie2适合将长度50-1000bp的reads比对到长的参考序列上.Bowtie 2 indexes the genome with an FM Index (bas

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于

Navigation Static:不会移动.可以用于计算可行走区域.例如:地板.墙.静态障碍物. 将一个物体选为Navigation Static:Navigation窗口-> 勾选项

一.算法概述 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法中, 所选择的邻居都是已经正确分类的对象(训练集).该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 二.算法要点 1.指导思想 kNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 计算步骤如下:     1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离     2)找邻居:圈定

你在专车里看风景,看风景的人在系统上看你.补贴装饰了你的出行,你装饰了平台的梦. 这是移动互联网时代城市人们每天出行的形象写照.受“份子钱”之苦的出租车司机既享受也抗议,一洗“黑车”之名的专职司机满城撒欢跑,不是出行平台雇员也不是自由职业者的兼职司机急剧扩充,平台商们则“感觉自己是城市之王”(Uber创始人特拉维斯·卡拉尼克曾经狂言). 如果没有激进的Uber,滴滴快的应该能享受一段相对漫长的和平发展时期.这是他们在鏖战三年.砸出几十亿元后,最希望得到的结局. 今年2月14日,滴滴和快的这对看起

一.算法概述 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据,对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的

一.算法 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据.对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录.然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的衡量

RFID射频卡超市购物结算系统 这段时间在做RFID射频卡超市购物结算系统,这个系统的设想来自于大学研究课题,但是我们在淘宝网上购买设备的时候淘宝店主都认为RF射频技术不好应用在超市购物结算系统,原因有几点:第一个是超市有许多商品是水.饮料.肉类,射频会被削弱导致漏扫,第二个是超市每天卖出商品量很大,而RF卡的成本并不低,例如nxp sli卡的价格在1.6元以上 ,而FM1108的价格也在0.3元以上,如果商品采用这种卡,成本太高. 但既然是研究课题,也就是要通过项目实施去解决这些问题,对于各种

上拉加载以及下拉刷新都是移动端很常见的功能,在搜索或者一些分类列表页面常常会用到. 跟横向滚动一样,我们还是采用better-scroll这个库来实现.由于better已经更新了新的版本,之前是0.几的版本,更新了一下发现,现在已经是1.2.6这个版本了,新版本多了些 比较好用的api,所以我也重写了之前的代码,用新的api来实现上拉加载以及下拉刷新. 首先把基本的样式写好,这里就略过了,然后引入better-scroll库 import BScroll from 'better-scroll'

作者:Meta42链接:https://www.zhihu.com/question/29097415/answer/229015898来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.DoTween 做动画非常的方便,直接链式结构写代码也非常的快.避免代码里面控制物体还需要写协程或者再Update里面循环. using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine

python机器学习-sklearn挖掘乳腺癌细胞( 博主亲自录制) 网易云观看地址 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male&q

K-means算法的工作流程 首先,随机确定k个初始点的质心:然后将数据集中的每一个点分配到一个簇中,即为每一个点找到距其最近的质心,并将其分配给该质心所对应的簇:该步完成后,每一个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.伪代码如下: 创建k个点作为起始质心,可以随机选择(位于数据边界内) 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中每一个点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将均值作为质心 再看实际的代码: #导入numpy库 f

k-menas算法之见解 主要内容: 一.引言 二.k-means聚类算法 一.引言: 先说个K-means算法很高大上的用处,来开始新的算法学习.美国竞选总统,选票由公民投出,总统由大家决定.在2004年出现候选人得票数非常接近,所以1%的选民手中的选票非常关键,决定着总统的归属.那么如何找出这类选民,以及如何在有限的预算下采取措施来吸引他们呢? 答案就是聚类,这就要说到本次要讲到的K-means算法了.通过收集用户的信息,可以同时收集用户满意和不满意的信息:然后将这些信息输入到聚类算法中,就

KNN分类算法(先验数据中就有类别之分,未知的数据会被归类为之前类别中的某一类!) 1.KNN介绍 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. 机器学习,算法本身不是最难的,最难的是: 1.数学建模:把业务中的特性抽象成向量的过程: 2.选取适合模型的数据样本. 这两个事都不是简单的事.算法反而是比较简单的事. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度. 2.算法图示 ◊ 从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后根据多数类来决定新数据类

PS: 1.现在明白为什么其他的同学一直都在做数字图像处理,matlab这种东西了,因为机器学习,其他底层主要是做预先处理,然后调用某一个算法 2.感觉knn算法就是根据先验数据计算下一个跟自己一样不一样 1. kNN分类算法原理 1.1 概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度 1.2 算法图示 v 从训练集中找到

机器学习 数据预处理之独热编码(One-Hot Encoding)(转) 问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "u