mid360+point-lio

2023-11-01 13:28
文章标签 point lio mid360

本文主要是介绍mid360+point-lio,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

运行报错
[ INFO] [1698801978.003086235]: IMU Initializing: 100.0 %
g_align [ INFO] [1698801978.102444542]: IMU Initializing: 128.0 %
[ INFO] [1698801978.102563680]: IMU Initializing: 100.0 %
[laserMapping-1] process has died [pid 16813, exit code -11, cmd /home/bitcq/Music/point_lio_ws/devel/lib/point_lio/pointlio_mapping __name:=laserMapping __log:=/home/bitcq/.ros/log/d46076f8-7852-11ee-abb8-48b02deacda7/laserMapping-1.log].
log file: /home/bitcq/.ros/log/d46076f8-7852-11ee-abb8-48b02deacda7/laserMapping-1*.log
all processes on machine have died, roslaunch will exit
shutting down processing monitor…
… shutting down processing monitor complete
done

这篇关于mid360+point-lio的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/323301

相关文章

时间序列|change point detection

change point detection 被称为变点检测,其基本定义是在一个序列或过程中,当某个统计特性(分布类型、分布参数)在某时间点受系统性因素而非偶然因素影响发生变化,我们就称该时间点为变点。变点识别即利用统计量或统计方法或机器学习方法将该变点位置估计出来。 Change Point Detection的类型 online 指连续观察某一随机过程,监测到变点时停止检验,不运用到

【LVI-SAM】激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节

激光雷达点云处理特征提取LIO-SAM 之FeatureExtraction实现细节 1. 特征提取实现过程总结1.0 特征提取过程小结1.1 类 `FeatureExtraction` 的整体结构与作用1.2 详细特征提取的过程1. 平滑度计算(`calculateSmoothness()`)2. 标记遮挡点(`markOccludedPoints()`)3. 特征提取(`extractF

COD论文笔记 ECCV2024 Just a Hint: Point-Supervised Camouflaged Object Detection

这篇论文的主要动机、现有方法的不足、拟解决的问题、主要贡献和创新点: 1. 动机 伪装物体检测(Camouflaged Object Detection, COD)旨在检测隐藏在环境中的伪装物体,这是一个具有挑战性的任务。由于伪装物体与背景的细微差别和模糊的边界,手动标注像素级的物体非常耗时,例如每张图片可能需要 60 分钟来标注。因此,作者希望通过减少标注负担,提出了一种仅依赖“点标注”的弱

POL(Point-of-Load)负载点电源

负载点(POL)电源在靠近负载处单独放置电源调节器(线性稳压器或DC-DC),解决了高性能半导体器件,例如:微控制器、ASIC等,所面临的高峰值电流、低噪声裕量等设计挑战。 一般我们会把负载点电源尽量靠近负载放置, 这么做可以最大限度地确保供电效率和准确性。 图 1 常见POL电源的拓扑结构 Typical设计POL设计

【译】PCL官网教程翻译(17):快速点特征直方图(FPFH)描述符 -Fast Point Feature Histograms (FPFH) descriptors

英文原文阅读 快速点特征直方图(FPFH)描述符 计算复杂度直方图(见点特征直方图(PFH)描述符)对于一个给定的有 n n n个点的点云 P P P为 O ( n k 2 ) O (nk ^ 2) O(nk2), k k k是每个点P的最邻近点个数。对于要求实时或接近实时的应用程序,密集点的特征直方图的计算效率是一个一个主要问题。 本教程描述了PFH公式的简化,称为快速点特征直方图(FPF

【译】PCL官网教程翻译(16):点特征直方图(PFH)描述符 -Point Feature Histograms (PFH) descriptors

英文原网页查看。 点特征直方图(PFH)描述符 就点特征表示而言,表面法线和曲率估计是在表示特定点周围的基本的几何形状方面。虽然计算速度极快,也很容易,但是它们不能捕捉太多的细节,因为它们只能用很少的值来近似一个点的k邻域的几何形状。直接的结果是,大多数场景将包含许多具有相同或非常相似的特征值的点,从而减少了它们的信息特征。 本教程介绍了一组为简单起见而创建的3D特征描述符PFH(点特征直方图

【CVPR‘24】深度补全:Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities

【CVPR'24】深度补全:Flexible Depth Completion for Sparse and Varying Point Densities 摘要1. 引言3. 方法3.1 基础深度估计架构3.2 基于亲和度的偏移校正3.3 校正置信度预测3.4 联合深度估计与完成3.5 损失 4. 实验4.1 数据集和评估指标4.2 实验概述4.3 消融研究 参考文献 摘要

IGE-LIO:充分利用强度信息克服激光退化场景下的定位精度

更多优质内容,请关注公众号:智驾机器人技术前线 1.论文信息 论文标题:IGE-LIO: Intensity Gradient Enhanced Tightly-Coupled LiDAR-Inertial Odometry 作者:Ziyu Chen, Hui Zhu, Biao Yu, Chunmao Jiang, Chen Hua, Xuhui Fu and Xinkai Kuan

LIO-SAM: 紧耦合的激光与惯导里程计方案

点云PCL免费知识星球,点云论文速读。 标题:LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping 作者:Tixiao Shan, Brendan Englot, Drew Meyers, Wei Wang, Carlo Ratti, and Daniela Rus 来源:分享者 欢迎各位加入免费知识

mount: already mounted or busy. 、mount:already mounted or mount point busy.

错误:mount: already mounted or busy. 、mount:already mounted or mount point busy. 最近在装几台虚拟机,其中一台ubuntu,由于为了把磁盘文件分开,所以单独做了规划,单独mount,因为自己是一个优秀的销售员、创业者、经理人、程guan序li员yuan。所以直接copy了硬盘文件。由于mount后没写入fstab,所以m