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Kudanは一瞬で読み取った点群から 自己位置推定とマッピング(SLAM)を同時にやってのけてる企業である。 点群生成するだけなら、点群に色付けするだけなら3流企業でも出来る。 SLAMとは? SLAMの作り方 https:// jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html 3 次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行 ※一部抜粋 この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。 ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。 データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定 ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。 Get outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL); 点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター 点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。 Get maxLidarRange = 20; 屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。 referenceVector - 床面の法線方向。 maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。 maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。 Get referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15; レジストレーション アルゴリズムの効率と精度を高めるために、randomSampleRatio で指定したサンプル比の無作為抽出を使用して点群がダウンサンプリングされます。
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優良企業なのに…、 トレンド確認してからインかな😃
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今日、インしようと思ってます^_^ 安い!
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財務省では増税を成し遂げた人が出世していき、実際にインバウド制度を成し遂げた人も出世したそうですね。 はあ~マジで終わってますわ。 立憲民主党はクソだけど、政権とって昔の事業仕訳のようなことやって欲しい気分にだ。
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今日のS高に向けて仕掛けてくるだろうなと読んで金曜日からインしてます。 まさか10円いくとは・・ 想像以上の大相場になりそうです 第二のガンホーになるかも・・
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ニデックのeアクスルが広汽新能源汽車で搭載されている。 Aionシリーズの発売は3車種目であり、その全てに当社のE-Axleが搭載されています。 広汽新能源汽車「Aion V」 日本電産「E-Axle Ni150Ex」. 、広汽集団の2023年の(合弁ブランド車と独自ブランド車を合計した)総販売台数は約250万5000台と、前年比2.92%の小幅な伸びにとどまった。 だがEV(電気自動車)とPHV(プラグインハイブリッド車)に代表される「新エネルギー車」のカテゴリーでは、広汽集団は2023年に54万9600台を販売し、前年比77.55%の大幅な成長を達成した。 新エネルギー車の販売を牽引したのは、「広汽埃安(広汽アイオン)」を中心とする独自ブランドだ。広汽アイオンの2023年の販売台数は前年比77.02%増の48万台に上り、中国市場の新エネルギー車のブランド別ランキングで第3位に浮上した。 董事長の曽氏はそう率直に認め、全力でキャッチアップを目指す。 広汽集団はサウジアラビア、ロシア、メキシコなどを2024年の海外事業の重点市場に位置づけるとともに、バングラデシュやニュージーランドなど10カ国への新規進出を計画している。 中国からの輸出拡大に加えて、タイ、ミャンマー、マレーシアなどに工場を建設し、現地生産も本格化させる計画だ。
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先週の金曜日に、@1,800でNISAイン。 @1,800は、切らないでwww🌠
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うん、やっぱそうだよね インセクター羽蛾ならぬインサイダー吉田さんよ 株って多数決だから正しい🟰勝てるじゃないんだよね 社会人でもそうだけどマイナスの印象つくと払拭するのに時間かかるし いずれ上がるにせよ➖は続くと思う
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すまんの〜 294円で買ってくれた方 私はプラスで売り抜けたぞ〜 ホンマにすまんの〜 明日にでも損切り確定してくれや 私は2回インして 2連勝や 相性ええで、又こーたるは ほなな
こんな難しい事をKudanは一…
2024/04/22 05:28
こんな難しい事をKudanは一瞬で行っていた?!! SLAMの作り方※他企業の説明 ↓↓↓ https:// jp.mathworks.com/help/nav/ug/perform-lidar-slam-using-3d-lidar-point-clouds.html その1文 3次元 LiDAR 点群を使用した SLAM の実行 この例では、点群処理アルゴリズムと姿勢グラフの最適化を使用して、収集された 3 次元 LiDAR センサー データに "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" (SLAM) アルゴリズムを実装する方法を説明します。この例の目標は、ロボットの軌跡を推定し、3 次元 LiDAR 点群と推定された軌跡から環境の 3 次元占有マップを作成することです。 ここで示す SLAM アルゴリズムでは、正規分布変換 (NDT) に基づく点群レジストレーション アルゴリズムを使用して軌跡を推定し、ロボットが同じ場所を通るたびに信頼領域ソルバーを使用した SE3 姿勢グラフの最適化を使用してドリフトを減らします。 データの読み込みと調整可能なパラメーターの設定 ある駐車場で Clearpath™ Husky ロボットから収集した 3 次元 LiDAR データを読み込みます。この LiDAR データには、"n" 行 3 列の行列の cell 配列が格納されています。ここで、"n" は取得された LiDAR データ内の 3 次元の点の数で、列は取得された各点に関連付けられている "xyz" 座標を表します。 Get outputFolder = fullfile(tempdir,'ParkingLot'); dataURL = ['https://ssd.mathworks.com/supportfiles/lidar/data/' ... 'NatickParkingLotLidarData.tar']; pClouds = helperDownloadData(outputFolder,dataURL); 点群レジストレーション アルゴリズムのパラメーター 点群レジストレーション アルゴリズムを使用した軌跡の推定のパラメーターを指定します。maxLidarRange で 3 次元レーザー スキャナーの最大範囲を指定します。 Get maxLidarRange = 20; 屋内環境で取得された点群データには床面と天井面の点が含まれていて、点群レジストレーション アルゴリズムで混同されます。次のパラメーターにより、一部の点が点群から削除されます。 referenceVector - 床面の法線方向。 maxDistance - 床面と天井面を削除するときのインライアの最大距離。 maxAngularDistance - 床面と天井面を当てはめるときの基準ベクトルからの最大角度偏差。 Get referenceVector = [0 0 1]; maxDistance = 0.5; maxAngularDistance = 15;