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2021年04月的内容

人工智能

室外低速自动导航车的设计(7)——基于ROS的多类传感器数据的融合与匹配

室外低速自动导航车的设计(7)——基于ROS的多类传感器数据的融合与匹配
  在一台机器人中不可避免地会具有很多种传感器(雷达,视觉,深度…);在机器人的导航中对这些传感器的融合,并形成完整的导航策略是很关键的。对于一台室内/室外机器人来讲,传感器的融合主要分为两个方面:融合定位,使用GPS/IMU/里程计/视觉/……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3461浏览 0评论1128个赞

人工智能

多激光雷达与摄像头的融合算法(一)

多激光雷达与摄像头的融合算法(一)
2020年得第一篇博客,真是好长时间没发博客,这半年里毕业到一家v2x公司之后比较忙,不发博客内心是比较着急,总觉得没记录点啥。年底了,写点东西吧,不然csdn恐怕要取消我博客专家的评级了。接下俩我分两章介绍一下文章,小编手里有两个传感器,6个激光雷达与摄……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 2223浏览 0评论2329个赞

人工智能

强化学习(三) – Gym库介绍和使用,Markov决策程序实例,动态规划决策实例

强化学习(三) – Gym库介绍和使用,Markov决策程序实例,动态规划决策实例
强化学习(三) – Gym库介绍和使用,Markov决策程序实例,动态规划决策实例1. 引言在这个部分补充之前马尔科夫决策和动态规划部分的代码。在以后的内容我会把相关代码都附到相关内容的后面。本部分代码和将来的代码会参考《……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3031浏览 0评论1727个赞

人工智能

欧拉角的理解

欧拉角的理解
1 欧拉角概念百度百科:欧拉角,用来确定定点转动刚体位置的3个一组独立角参量,欧拉角由章动角θ、旋进角(即进动角)ψ和自转角Φ组成。欧拉角为欧拉首先提出而得名。维基百科:Euler angles,莱昂哈德·欧拉用欧拉角来描述刚……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 2609浏览 0评论1869个赞

人工智能

[强化学习实战]函数近似方法-线性近似与函数近似的收敛性

[强化学习实战]函数近似方法-线性近似与函数近似的收敛性
线性近似最常使用的函数近似就是线性近似和人工神经网络。本节介绍线性近似。线性近似是用许多特征向量的线性组合来近似价值函数。特征向量则依赖于输入(即状态或状态动作对)。以动作价值近似为例,我们可以为每个状态动作对定义多个不同的特征x ( s , ……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3215浏览 0评论1148个赞

人工智能

基于51单片机的超声波避障小车设计(含Proteus仿真)

基于51单片机的超声波避障小车设计(含Proteus仿真)
超声波避障程序随处可见,基于51单片机的超声波避障小车也很成熟,但是完整的Proteus仿真并不容易找到开源资料。这次主要给大家分享其Proteus仿真部分。涉及到的模块有:超声波模块(hc-sr04)、L293D电机驱动器和直流减速电机。这/样配合51单片机的控制,小车……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 2206浏览 0评论1830个赞

人工智能

智能机器人基于激光雷达和摄像头实现360°跟踪移动人物

智能机器人基于激光雷达和摄像头实现360°跟踪移动人物
目前,网上大部分源代码有的是基于摄像头检测人物,有的是基于激光雷达信号检测人物,两种方式各有利弊。摄像头检测准确度高,但有死角;激光雷达检测准确度偏低,但能做到360°无死角,基于这个考虑,笔者编写一个算法,集成两者优长,做到智能机器人360°高精度跟踪移动人物。……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3016浏览 0评论350个赞

人工智能

机器视觉模型——畸变模型

机器视觉模型——畸变模型
1 概述镜头透镜由于制造精度以及组装工艺的偏差会引入畸变,导致原始图像的失真,即图像畸变。在前一篇文章《机器视觉模型——投影矩阵》中描述了机器视觉系统成像模型,在这个模型里包含了相机内参(与像元尺寸、焦距、像素中心有关)以及相……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3210浏览 0评论1110个赞

人工智能

琴生(jensen)不等式

琴生(jensen)不等式
在Gan生成对抗神经网络中会用到Jensen不等式,因此做下记录。Jensen不等式告诉我们:如果f ff是在区间[ a , b ] 上的凸函数(就是导数一直增长的函数,或者说是导数的导数大于0的函数),x 是随机变量,那么有:……继续阅读 »

开心洋葱 5年前 (2021-04-26) 3054浏览 0评论753个赞

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