原视频：https://www.udemy.com/course/unity-2d-game-developer-course-farming-rpg/ bilibili课程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1qi4y1k7ix 通用性的 GetComponent<>可以获取当前指定类型的组件，返回null代表没有 MonoBehaviour基础函数 Awake Update Start OnEnable OnDisable 单例类 防止多个玩家创建 ...

最近把博客迁移到了云服务器上，需要自己配置nginx的一些参数，这里记录一下 域名配置放在/etc/nginx/sites-enabled下，使用域名作为文件名称 ...

随机样本一致性 用于参数估计的经典技术，例如最小二乘法，优化（根据指定的目标函数）功能描述（模型）对所有呈现数据的拟合。这些技术没有检测和拒绝严重错误的内部机制。它们是依赖于假设（平滑假设）的平均技术，即任何数据与假设模型的最大预期偏差是数据集大小的直接函数，因此无论数据集大小如何，都有总是有足够好的价值来消除任何严重偏差。 ...

问题描述 开发云台，拿到商家的SDK，抓取数据调用系统OpenCV库时一直报错，使用nm命令查看该动态库的符号导出，发现里面自己编译了一个2.4的OpenCV版本，链接后调用OpenCV函数会默认到该SDK里面查找符号然后调用，由于开发使用的是系统的3.3版本，程序一直崩溃 ...

公式 公式黑色斜体 \boldsymbol M\quad M \[ \boldsymbol M\quad M \] 公式编号 \Delta = b^2 + 4ac \tag{1} \[ \Delta = b^2 + 4ac \tag{1} \] HTML 插入可点击展开的箭头 <details> <summary>code</summary> \`\`\`c++ 去掉斜杠 int main() { return 0; } \`\`\` 去掉斜杠 </details> code int main() { return 0; } 里面可以插入代码块 ...

《The-Normal-Distributions-Transform》 计算方法 首先把机器人周围的空间按照固定的大小分成一个个网格，对于点不少于3个的，进行以下计算： ...

看《C++ Functional Programming》的时候遇到一种新的new的用法 template<typename T, typename E> class expected { private: union { T m_value; E m_error; }; template <typename ...Args> static expected sucess(Args &&...params) { expected result; result.m_valid = true; new (&result.m_value) T(std::forward<Args>(params)...); return result; } }; 找文档学习了一下，以下是记录 ...

指向数据成员的指针 一个指向非静态成员对象m的指针，它是C类的成员，可以用表达式&C::m准确地初始化。表达式例如&(C::m)或者在成员函数里面使用&m都不是指向数据成员的指针。&(C::m)是取C类里面的静态成员m地址，而后面一种则是取具体对象里面的变量m的地址，两者都是普通指针。 ...

激光雷达标定外参时通过提取两个垂直平面的点云计算法向量可以标定到指定的坐标，其中用到了SVD分解的方法一直很困惑，查找资料后终于找到算法的出处 ...

节点话题图 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?> Qt SVG Document Generated with Qt LIO-SAM图优化中角点优化中PCA 介绍 看LIO-SAM代码的时候，看到角点优化函数里面通过协方差特征值判断是否为角点，代码如下 ...

桌子模型 下载：https://raw.github.com/PointCloudLibrary/data/master/tutorials/table_scene_lms400.pcd ...

代码目录 common amathutils_lib 卡尔曼滤波 巴特沃斯滤波 时延卡尔曼滤波 autoware_build_flags cmake配置，设置编译器和c++版本以及一些标志位 autoware_health_checker 健康信息聚合 健康信息分析 健康信息检查 系统状态订阅 emergency_handler 紧急错误处理，包括： ...

说明 《Functional Programming in C++》书中代码练习测试以及一些笔记，部分代码需要用到C++20可以使用在线编译器编译代码 地址：https://coliru.stacked-crooked.com/ 或者自己编译gcc-11.2及以上版本安装 ...

原文链接：gtsam.pdf 概述 因子图是很适合解决复杂估计问题的图形化模型，例如SLAM或者运动结构恢复（Structure from Motion，SFM）。你可能熟悉其他常用的图形模型，是有向无环图的贝叶斯网络。因子图，是一个由与变量相连的因子组成的二分图，这些变量代表估计问题中的未知随机变量，而因子则代表这些变量的概率约束，这些约束来自测量或先验知识。在下面的章节中，我将用机器人学和视觉学的例子来说明这一点。 ...

LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 介绍 状态估计、定位和建图对于成功的智能移动机器人来说是必备的，需要反馈控制、避障、规划路线和其他能力。使用视觉的和激光的传感器，为了实现高性能实时同时定位和建图（SLAM）使得移动机器人支持6自由度状态估计，投入了很大的精力。基于视觉的方案通常使用双目或立体相机，对连续的图像进行三角定位，以确定像机的运动。虽然基于视觉的方案对于位置识别更加合适，但是它们对初始化、光照和范围的敏感性使它们在单独用于支持自主导航系统时不可靠。另一方面，基于激光的方案大体上不受光照变化的影响。尤其是最近有远距离，高解析度的3D雷达可供选择，比如Velodyne VLS-128和Ouster OS1-128，雷达更适合在三维空间中直接获取环境信息。 ...