内容概要：本文介绍了激光SLAM（同步激光扫描定位与映射）算法的一项重要改进——增强重定位的Cartographer算法。针对传统Cartographer算法在大型环境中重定位耗时长的问题，提出了优化算法流程、改进匹配策略以及引入多传感器融合的方法。经过在五千平方米车库中的实验证明，新算法将重定位时间从数分钟缩短到3.35秒，极大提升了机器人工作的效率和用户体验。文中不仅详细阐述了技术细节，还提供了改进后的算法源码供开发者研究和使用。 适合人群：从事机器人技术研发的专业人士、对SLAM算法感兴趣的科研人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要提升机器人在复杂环境下快速准确定位能力的应用场景，如自动驾驶车辆、仓储物流机器人等。目标是帮助技术人员理解和掌握最新的SLAM算法优化方法，推动相关领域的技术创新和发展。 其他说明：文章强调了开源精神的重要性，鼓励更多人参与到技术交流和共享中来，共同推进机器人技术的进步。

内容概要：本文详细介绍了针对激光SLAM中Cartographer算法重定位部分所做的改进措施。作者指出传统Cartographer算法在重定位方面存在效率低下的问题，尤其是在复杂环境中。为此，提出了多项创新性的解决方案，包括但不限于优化搜索策略、改进特征匹配算法以及引入动态子图激活机制等。通过一系列实验验证，改进后的算法显著提升了重定位的速度和准确性，具体表现为在一个五千平方米的车库环境中，重定位时间由原先的平均22.7秒缩短至约3.35秒。此外，文中还分享了一些实用的技术细节，如使用词袋模型进行子图筛选、实施自适应步长调整等。 适合人群：从事机器人导航系统开发的研究人员和技术爱好者，尤其是那些关注SLAM技术和Cartographer算法的人士。 使用场景及目标：适用于希望提高机器人在已知环境中重新定位能力的应用场合，旨在加快机器人恢复正常导航和任务执行的速度，特别是在大型室内或结构化环境中。 其他说明：作者不仅提供了详细的理论解释，还附上了相关源代码供读者深入研究。对于想要深入了解并尝试改进现有SLAM系统的开发者来说，这是一份非常有价值的参考资料。

简单C++壳项目

GNSS解析代码。并且能够利用slam结果做坐标的归一化，实现用的vins，也有orb版本的很好用，直接ros读入

本课程为《C语言嵌入式Linux编程》第3期，主要对程序的编译、链接及运行机制进行分析。同时对静态库链接、动态链接的过程、插件原理、内核模块运行机进行探讨，后对嵌入式系统比较难理解的u-boot重定位、u-boot加载内核、内核解压缩、重定位过程进行分析，加深对程序的编译链接原理的理解。

T₄P₄S，多目标P4 16编译器 这是针对P4 16和P4 14文件的实验性编译器。有关出版物及更多信息，。 较旧版本的编译器。 了解更多。 入门 准备 要开始使用编译器，只需下载bootstrap-t4p4s.sh脚本并以以下方式执行即可。该脚本将安装所有必需的库（ ， ， P4Runtime等）和T₄P₄S本身，并设置环境变量。 wget https://raw.githubusercontent.com/P4ELTE/t4p4s/master/bootstrap-t4p4s.sh chmod +x bootstrap-t4p4s.sh . ./bootstrap-t4p4s.sh 笔记。 :warning:该脚本的目的是在您刚入门时为您设置一个方便的环境。因此，您只需执行一次即可。如果您已经有一个工作环境，则无需再次运行该脚本，并且可能不需要。 要仅在没有第三方库的情况下获得T₄P₄S：

工业机器人现场编程与调试运行

FPGA位流重定位技术 * Implement one bitstream and configure it in different FPGA locations * Combining Isolation Design Flow and Partial Reconfiguration * Preserving compatibility of bitstreams over different implementations * Independent development of static design and partial reconfigurations * Much less implementation time

分析了OCT系统中某些导致图像畸变的因素,提出了相应的补偿算法——“相关峰值扫描重定位算法”。从图像的相关峰值位置函数中,将样品本身灰度特征的变化规律和畸变特征用数字滤波的方法分离开来。分析了噪声对相关运算的影响及用灰度门限抑制噪声的措施。讨论了算法的容错性,通过对重定位量加以限制,避免了严重错位引起的重定位阶跃失真。对算法存在的累积误差等局限性提出了改进建议。给出了畸变图像的恢复实例。

针对传统核相关滤波器（KCF）跟踪算法受光照变化、严重遮挡和出视野等因素影响，出现目标丢失现象时，跟踪器会将背景信息作为目标继续进行跟踪而不能重新定位目标的问题，在KCF的基础上，引入异常值检测方法作为目标丢失预警机制，同时，提出了目标丢失重检测定位机制。方法对每帧的峰值进行检测，发现异常峰值，则判定目标丢失或即将丢失，预警机制发出警告，停止目标模板更新，启动目标丢失重检测定位机制，在全帧搜索定位目标。实验结果表明，改进的算法精确度为0.751，成功率为0.579，较之传统KCF跟踪算法分别提高了5.77%和12.43%。解决KCF跟踪器在目标丢失后不能重新找回目标继续跟踪的问题，提升了跟踪算法的性能，实现了长期跟踪。