前言 本文针对双轮差动模型的底盘,简单描述里程计和IMU融合的方案. 1. 融合的输入信息 1.1 里程计信息 里程计得到的是原始的轮速信息,之后通过双轮差速模型转换得到车体线速度和角速度,假设: 车轮半径为: r r r,单位为m: 两轮之间的距离为: L L L,单位为m: 左车轮的轮速为: ω L \omega_L ωL,单位为rad/s: 右车轮的轮速为: ω R \omega_R ωR,单位为rad/s: 车体的运动线速度为 v v v,单位为m/s: 车体的运动角速度为 ω \o
两大魔法命令(%run与%timeit) %run中%表示run命令后面只能由一个操作语句,如有两个操作语句甚至是更多,可以按照语句个数添加相应的% %run用于对于文件的导入,文件主要是python语言文件 例如:%run machinestudy/hello.py 这个语句就是将hello.py文件导入jupyter notebook 中去,从而进行方法调用. 第二个方法是用于测算时间复杂度的魔法命令%timeit 例如:%%timeit L=[] for n in range(1000)
一. 概述 MindStudio提供了基于华为自研昇腾AI处理器开发所需的一站式开发环境,能够在此工具上高效便捷地完成AI应用开发.本文使用MindStudio的模型转换工具将开源框架Pytorch下的AdvancedEAST网络模型转换成昇腾AI处理器支持的离线模型并进行离线推理. AdvancedEAST是一种用于场景图像文本检测的算法,它主要基于EAST: An Efficient and Accurate Scene Text Detector,并进行了重大改进,使长文本预测更加准确.