arips_local_planner 实施ROS 接口的本地计划程序插件,用于2D机器人导航。 该软件包应被视为仍在构建中的Alpha版本。 基本思路: 从目标位置开始创建势场,然后将机器人移至势场负梯度的方向。 请注意,势场不同于标准ROS /“所使用的计分方法,因为那里的障碍物/路径/目标成本是逐元素加在一起的,因此必须找到使机器人避免行进的参数太靠近太障碍,但仍然允许狭窄的通道通过。 势场是由Dijkstra算法创建的,它使用膨胀的障碍物成本图对从一个单元格到另一个单元格的运动进行评分。 这样,势场即使在非常狭窄的通道中也始终会拉动机器人,同时力图与障碍物保持最大可能的距离。 该计划器最适合完整的或可以原地旋转的机器人(例如差速驱动器)。
2021-12-19 22:03:36 33KB robotics navigation path-planning ros
1
使用PyTorch的正式实施 安装预先要求的库 PyTorch 1.0 斯克莱恩 重现结果的步骤 下载预处理的 将数据集提取到文件夹 运行python experiments.py
2021-12-18 19:27:27 97KB Python
1
非本地_火炬 。 陈述 您可以在lib /中找到不同种类的非本地块。 您可以按照以下显示的“运行步骤”形象化Non_local Attention Map。 该代码在MNIST数据集上进行了测试。 您可以在lib / network.py中选择非本地块的类型。 如果我的代码有问题,请与我联系,谢谢! 环境 python 3.7.7 pytorch 1.4.0(> = 1.2.0,1.8.1也可以) opencv 4.2.0.34(其他人也可以) 可视化 在第一个非本地层中。 在第二个非本地层中。 运行步骤 在lib / network.py中选择非本地块的类型。 from lib.non_local_concatenation import NONLocalBlock2D from lib.non_local_gaussian import NONLocalBlock2D f
2021-12-13 15:08:43 1.52MB pytorch non-local non-local-block nonlocal
1
CLOF:基于组合局部孤立点的噪声处理算法,任义丽,吴俊杰,现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�
2021-12-08 14:10:12 398KB pattern recognition
1
mpc_local_planner ROS软件包 mpc_local_planner软件包为2D导航堆栈的base_local_planner实现了一个插件。 它提供了具有最小时间和二次形式后退水平配置的通用且通用的模型预测控制实现。 有关自定义构建说明(例如,使用其他第三方求解器进行编译),请参见此 。 有关更多常规信息和教程,请参考 。 生成状态: ROS Melodic( melodic-devel ): 作者 克里斯托夫Rösmann 引用软件 由于开发工作花费了大量时间和精力,因此,如果您使用该软件来进行已发布的工作,请至少引用以下出版物之一。 主要论文与方法 C.Rösmann,A。Makarow和T. Bertram:基于具有非欧几里得旋转组的非线性模型预测控制的在线运动规划, ,2020年6月。 标准MPC和Hypergraph C.Rösmann,M.K
2021-12-08 11:19:35 158KB path-planning ros mpc mobile-robots
1
此教程介绍如何在windows系统中单机布置redis哨兵模式(主从复制),同时要以后台服务的模式运行。布置以脚本的形式,一键完成。多台机器之间布置哨兵模式(主从复制)复杂得多,关于多机器的布置,参见另博文《redis在Windows下以后台服务一键搭建哨兵(主从复制)模式(多机)》。 此资源对应的使用说明博客:http://blog.csdn.net/mingojiang/article/details/79067334
2021-12-03 11:34:36 970KB redis sentinel services windows
1
关于降维的很经典的算法,是Lawrence K.Sual 在Science上发表的一篇很有启发意义的文章,里面提供了关于Swiss roll 及"S"型数据的生成算法!
2021-11-27 20:42:53 3KB Local linear projection matlab
1
6月英语四级考试词汇讲解:local.docx
2021-11-25 12:02:00 15KB 教育
图像处理的LDP代码
2021-11-23 09:26:53 237KB 图像处理
1
matlab人脸检测嘴巴定位代码使用基于本地的信息检测面部地标 此处介绍的方法基于本地信息。 首先,使用传统的 Viola-Jones 对象检测框架进行人脸检测。 Viola-Jones 框架由类 Haar 特征提取方法和 Adaboost 分类器组成。 在人脸检测之后,使用相同的 Viola-Jones 框架来检测人脸区域。 从眼睛区域位置估计眉毛区域。 主动形状模型 (ASM) 用于使用主成分分析 (PCA) 对面部形状的变化进行建模,以确保初始形状模型处于完美位置。 用法: Matlab . exe - r Main 调试: 该代码已使用 JAFFE 数据库进行了测试,可在 . 如果眼睛界标失真,您可能需要更改此值 Line 24 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.25 ); 如果嘴巴地标失真,您可能需要更改这些值 Line 42 - FaceBinary = imbinarize ( Face , 0.50 ); Line 44 - ImageMorph = bwareaopen ( ImageOutline , 150 ); 如果眉毛地
2021-11-21 11:18:56 13.44MB 系统开源
1