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一位立志成为机器人攻城狮的自动驾驶从业人员。主要专注机器人运动学、定位感知算法、深度学习研究等，平时涉猎较广。希望未来可以努力学习并胜任系统架构师!

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人工智能
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一位立志成为机器人攻城狮的自动驾驶从业人员。主要专注机器人运动学、定位感知算法、深度学习研究等，平时涉猎较广。希望未来可以努力学习并胜任系统架构师!

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VSLAM特征之线特征&面特征
0. 简介相较于激光雷达而言，视觉SLAM除了点特征以外还多出了线特征以及面特征。相比于点特征而言，线特征和面特征在单一环境中会更有鲁棒性。这篇文章中作者将会围绕着线特征和面特征的数学特性进行介绍 1. 线特征线特征：优点在于具有天然的光照及视角不变性，同时更高级的特征也使追踪的鲁棒性和准确性有所提高。特别是在特定的人造场景（室内，走廊）等场景，能够克服无纹理或者不可靠纹理带来的干扰。而其...
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2022-11-29 22:05:02
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C++之策略(Strategy)模式
0. 简介作为行为模式的倒数第三章，策略模式在我们编写算法时是非常重要的，它能让你定义一系列算法， 并将每种算法分别放入独立的类中， 以使算法的对象能够相互替换。 1. 策略模式示意图我们可以清晰的从图中看出策略模式本质上的操作就是定义一系列的算法,把它们一个个封装起来, 并且使它们可相互替换。在策略模式（Strategy Pattern）中，一个类的行为或其算法可以在运行时更改。这种类型...
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2022-11-29 22:04:41
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自动驾驶中常见的位姿表示和坐标系问题
0. 简介在自动驾驶中，我们常常会面对这线性代数位姿表示和坐标系变换问题。之前作者陆陆续续写了一些 1. 线性代数位姿 1.1 矩阵伴随RTexp⁡(p∧)R=exp⁡((RTp)∧)⇒exp⁡(p∧)R=Rexp⁡((RTp)∧)\begin{aligned} \boldsymbol{R^\mathrm{T}}\exp{(\boldsymbol{p}^\wedge)}\boldsy...
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2022-11-29 22:04:15
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C++之中介者(Mediator)模式
0. 简介中介者模式和命令模式类似，都有着一层中间层来作为沟通的渠道，只是中介者模式使用了Mediator来实现实现更新函数changed。而在命令模式中使用Invoke作为最上层，用于管理具体类的操作，从而对接收者增删。简而言之，命令模式在发送者和请求者之间建立单向连接，使请求者可以调用发送者的不同方法。中介者清除了发送者和请求者之间的直接连接， 强制它们通过一个中介对象进行间接沟通。 ...
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2022-11-29 22:03:46
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C++之迭代器(Iterator)模式
0. 简介迭代器模式是一种行为设计模式， 它可以有效管理数据流动的同时，让用户能在不暴露集合底层表现形式 （列表、 栈和树等） 的情况下遍历集合中所有的元素。迭代器通常会提供一个获取集合元素的基本方法。 客户端可不断调用该方法直至它不返回任何内容， 这意味着迭代器已经遍历了所有元素。 1. 迭代器模式示意图迭代器模式的使用方法和c11的迭代器使用方法类似，这是我们会根据我们的需求去建立迭代...
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2022-11-29 22:03:23
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cartographer中的反光板定位
0. 简介反光板定位作为cartographer中landmark数据最常用的部分，其特性和AprilTag使用方法类似，在cartographer中，landmark必须是tracking frame，一般是imu、laser、camera或者base_footprint。如果提供landmark observations不低于10 Hz，那么可以设置TRAJECTORY_BUILDER...
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2022-11-29 22:02:58
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SLAM 中的 Kalman Filter 推导
前言本篇博客主要还是进行不同卡尔曼滤波的数学推导，不会具体涉及到某些传感器。在理解了卡尔曼滤波的数学模型后，对于不同传感器只需要将其测量模型套入运动/观测模型即可。关于基于不同传感器的滤波融合方案，准备之后在阅读论文时再分别整理。 1. SLAM 中的定位概率模型在 SLAM 问题中，我们想要通过滤波方法求解的问题是：求解一个后验概率，即给定一系列观测（和输入）和初始时刻的先验位姿，估计每...
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ROS之RVIZ plugin
0. 简介之前尝试过使用plugin来实现功能的模块化.同时在ROS中,为了使核心的代码是只留下输入输出接口的，所以我们使用plugin来实现.so文件的封装以及动态调取.但是在近期接触后发现在RVIZ的插件开发中,其核心也是plugin插件性质,这里再开一篇文章来进行介绍.详细的配置可以在文章:ROS设置plugin插件中看到. 1. 内容介绍rviz是ROS官方提供的一款3D可视化工具...
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经典文献阅读之--Deformable DETR
0. 简介已经好久不写深度学习相关的博客了。但是我觉得DETR值得我重新拾起来进行详细介绍。Deformable DETR作为这两年来最有名的DETR变种之一，当然代码量也是比较多的。这里我们从论文到代码来详细分析Deformable DETR的精华之处。最近两年时间从Attention到NAS再到Transformer，视觉检测行业被Transformer拉到了一个新的高度。而DETR作...
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经典文献阅读之--SuMa++
0. 简介作为一名技术博主，最主要的还是需要不断地学习新的知识，而最好的学习就是不断地阅读新的文章，并不断地学习和总结前人的思路和方法。所以博主打算开一个新的系列来介绍。这里主要来介绍一下《SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM》这篇论文。论文原文链接为：https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/paper...
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