我之前的项目也有用它来做过日志分析，这次主要是拿来搭建开发测试环境的监控和分析系统，顺带记录一下部署脚本和流程。...其中 elasticsearch 是日志索引系统，我按两个master，3个数据和处理节点来部署。 logstash 和 kibana 因为是开发测试环境使用，量级不大，所以只部署了一个节点。...但是在使用过程中发现 elasticsearch 在jre的GC的时候还是有较长时间的 Stop The World 的问题，而且这期间的数据会倍丢弃。...不过我们目前的应用也不太需要 kafka 和 pulsar 那种数据落地和强一致性，使用 redis 也已经够了。...如果是使用systemd的话就不需要上面那个，要另外写个守护服务配置模板和环境配置模板 (sysconfig/elasticsearch.template): #####################
总而言之，机器学习的许多应用中都存在类似的问题：通过将基于模型的决策引入环境，我们可能会破坏模型。 ...对于这个更简单的问题，可以获得更强的最优性理论保证，这并不令人惊讶。我们之所以列出它，主要是因为这个问题经常被视为一个单独的学习问题的情景。 （四）控制 在很多情况下，环境会记住我们所做的事。...环境变化的速度和方式在很大程度上决定了我们可以采用的算法类型。例如，如果我们知道事情只会缓慢地变化，就可以迫使任何估计也只能缓慢地发生改变。...在相应的假设条件下，可以在测试时检测并纠正协变量偏移和标签偏移。在测试时，不考虑这种偏移可能会成为问题。 在某些情况下，环境可能会记住自动操作并以令人惊讶的方式做出响应。...在构建模型时，我们必须考虑到这种可能性，并继续监控实时系统，并对我们的模型和环境以意想不到的方式纠缠在一起的可能性持开放态度。
这个大脑让 Jamoca 能行走、小跑和跳跃，并赋予了它自主定位和避障的能力。...从 Jamoca 挑战的结果看，腾讯 Robotics X 实验室已经达到了极高的技术标准——误差1厘米内的感知定位、根据环境进行的10毫秒级路线规划、基于动力学的1KHz实时力矩控制、梅花桩中心点1厘米内的落脚误差...在精准环境感知方面，Jamoca 创新性地实现了鲁棒的眼脚标定，并利用RGB-D相机对周围环境进行实时的感知。...，提高了定位追踪的精度和频率。...它的在线环境感知、最优运动规划和实时运动控制等能力，未来将帮助腾讯其他机器人产品更好地适应复杂的现实环境。
因此，如何定位并解决生产环境中CPU飙升的问题，已成为众多企业和开发人员亟待解决的问题之一。 本文旨在探讨如何定位生产环境中CPU飙升的问题，并提供相应的解决方案。...通过了解CPU飙升的原因、定位方法以及解决方案，企业和开发人员可以更好地应对生产环境中出现的CPU飙升问题，提高系统性能和用户体验。 一、排查思路 解决这个问题的关键是要找到Java代码的位置。...避免分配过多的CPU资源，导致资源浪费和系统崩溃。 升级硬件：如果生产环境的硬件配置较低，可以考虑升级硬件，如增加内存、更换CPU等。升级硬件可以提升系统性能，避免CPU资源不足导致的问题。...三、总结 总结：定位并解决生产环境CPU飙升的问题 在生产环境中，CPU飙升可能会导致系统性能下降，影响用户体验。...总之，定位并解决生产环境CPU飙升的问题需要深入理解系统性能、应用程序代码和系统配置等方面的知识。
然而，在机器人领域，该能力尚未得到充分重视，目前仅关注单一且相互独立的概念，如传感、空间感知、传感器融合、状态估计和同时定位与地图构建（SLAM）等。...与工业情景中自主机器人只可以在可控环境中行动不同，移动机器人可以在对场景结构几乎不了解的情况下，在动态、非结构化和混乱的环境内进行运作。...到目前为止，机器人领域主要关注传感器、环境感知、传感器融合、数据分析、状态估计、同时定位和地图构建(SLAM)、以及应用于各种图像处理问题的人工智能(AI)。...我们提出以下研究问题： 图2：自主移动机器人的情境感知系统体系结构。我们将其分解为其主要组成部分，即感知、理解和预测，并展示它们的相互关联。 问题1：机器人的态势感知系统的组成部分是什么？...（3）提出未来研究方向的建议：我们提供有价值的见解和建议，针对开发高效和有效的移动机器人平台情境感知系统需要解决的未来研究方向和开放问题。
至今，移动机器人在应用场景中对特定标志物的依赖逐渐较少，对环境适应性逐渐增强，导航的精度和可靠性不断得到提高。...（3）移动机器人“我”如何到达该处的问题； 其中第一个问题是移动机器人导航系统的定位及其跟踪问题，第二、三个是导航系统的路径规划和运动控制问题。...03 导航系统组成 基于上述的描述，导航可以定义为四个基本能力的组合：定位，路径规划，运动控制和地图构建。 （1）定位：移动机器人的定位能力即为移动机器人确定自身在导航地图中位置和方向的能力。...（4）地图构建：地图构建技术即为SLAM（实现地图构建和即时定位），在该功能赋予移动机器人在未知环境中的移动过程中增量式地构建地图的能力，由此构建出与外部环境一致的可用于移动机器人导航的地图。...书籍推荐-《机器人编程：使用树莓派3和Python构建和控制自主机器人》 2. 书籍推荐-《机器人感知与认知中的深度学习》 3. 关于自动驾驶高精定位的几大问题 4.
问题描述 为了能够让我后面的实例能够贯穿这两个工具的使用，我首先简单描述下我们在开发中遇到的实际的性能问题。然后再引出这两个性能工具的实际使用，看我们如何使用这两个工具成功定位到性能瓶颈的。...这里由于隐私原因我并没有用实际公司中的实例，这里我用了一种其他同样能够体现问题的方式。...对上面的实验结果进行分析，我们可能会有两个疑问 上面的代码测试是否标准，规范 如果真的是性能问题，那么这两个代码到底在哪个方法上有了这么大的差距导致了最终的性能差异 下面这两个工具就分别来回答这两个问题...JMH简介 第一个问题就是，测试的方法是否标准。...至此我们通过结合JMH和arthas共同定位出了一个线上的性能问题。不过我介绍的只是冰山一角，更多常用的命令还希望大家通过官网自己了解和实践，有了几次亲身实践之后，这个工具也就玩熟了。 - END -
在移动机器人中，电机的启动和制动控制是必须考虑的问题，因为过大的启动电流可能会导致电机烧毁，过小的启动电流则可能会使电机无法启动。...---- 舵机转向巡线机器人设计 常见应用场景-自动驾驶 蓝桥ROS云课→一键配置←f1tenth和PID绕圈 自动驾驶汽车沿道路行驶详细设计可以包括以下几个方面： 感知和定位：...自动驾驶汽车需要具备感知和定位能力，以便能够准确地感知周围的环境和物体。...常用的感知和定位技术包括视觉、雷达、激光雷达、超声波传感器等。 决策和规划：自动驾驶汽车需要能够根据感知和定位的结果，做出合理的决策和规划，包括如何控制车辆的转向、加速和制动等。...机器人传感器设计：机器人需要具备准确的感知和定位能力，以便能够感知周围的环境和物体。可以使用各种传感器，如超声波传感器、激光雷达、视觉传感器等。传感器的精度和灵敏度需要满足机器人的需求。
文｜王威 滕绍光 郑璐 摘 要： 移动机器人基于激光和视觉SLAM导航可实现环境的智能感知和非固定路径行走，其中视觉SLAM导航是指机器人利用视觉系统实现自主定位与地图创建，其优势为结构简单、成本低，信息量丰富...关键词：视觉里程计、位姿估计、移动机器人、导航 一、引言 在移动机器人系统中，要进行目标探测和定位，对于自身位姿的估计非常重要。...四、视觉里程计在物流移动机器人中的应用 SLAM同步定位与地图构建技术（Simultaneous localization and mapping）可在未知的环境中实时定位移动机器人自身的位置，并同时构建环境三维地图...灵动科技（北京）有限公司生产的AMR系列物流移动机器人，采用基于视觉数据，融合激光雷达、惯性导航和电机编码器里程计等多种感知信息，实现自动建图、定位和导航等功能，它们的辊筒搬运式产品Max300如图4所示...通过结合语义地图的方式将从几何和语义两个方面来感知场景，使得应用对象对环境内容有抽象理解，获取更多的信息，能够减小动态场景带来的误差，还可以为SLAM中的回环检测带来更多信息从而提高精度。
第一个问题是机器人的定位问题，即如何根据现在观测到的和前面已知的信息，判断机器人在当前环境中的位置。第二个和第三个问题，实际上就是指定一个目标，然后规划一定的路径来实现这个目标。...定位是包括扫地机器人在内的移动机器人自主导航中最基本的环节，也是完成任务必须解决的问题。说到定位，大家首先想到的可能是GPS定位、基站定位等常用的室外定位。...三角测量和三边测量的思路大体一致，通过测量移动机器人与信标之间的角度来进行定位。 基于信标的定位系统依赖于一系列环境中已知特征的信标，并需要在移动机器人上安装传感器对信标进行观测。...环境地图模型匹配定位 是机器人通过自身的各种传感器探测周围环境，利用感知到的局部环境信息进行局部的地图构造，并与其内部事先存储的完整地图进行匹配。...基于视觉的定位 科学研究统计表明，人类从外界获得信息量约有75%来自视觉，视觉系统是机器人与人类感知环境最接近的探测方式。受益于模式识别、机器视觉的发展，基于视觉的机器人定位近年来成为研究热点。
因此，机器人领域中需要研究的问题非常多，而其中感知、定位和控制是机器人技术的三个重要问题。下面主要针对机器人中的环境感知、自主定位、运动控制等方面，简述其中的用到的一些技术。...环境感知 目前，在结构化的室内环境中，以机器视觉为主并借助于其他传感器的移动机器人自主环境感知、场景认知及导航技术相对成熟。...自主定位 定位是移动机器人要解决的三个基本问题之一。虽然GPS已能提供高精度的全局定位，但其应用具有一定局限性。...由于里程计和惯导系统误差具有累积性，经过一段时间必须用其他定位方法进行修正，所以不适用于远距离精确导航定位。近年来，一种在确定自身位置的同时构造环境模型的方法，常被用来解决机器人定位问题。...SLAM的理论研究及实际应用，提高了移动机器人的定位精度和地图创建能力。
开源 只支持web项目 > Robot frameword: 基于Python扩展关 键字驱动自动化工具 注意：要是用selenium自动化工具，要先下载安装selenium 一、web自动化环境部署...产生这个原因python环境内部没有 pip 路径，则需要我们收到导入 解决方法： 1、找到我们python工具中的pip所在文件夹，复制其路径 2、右键，点击我的电脑 选择属性...，点击高级系统设置，再点击环境变量 3、点击环境变量后，找到Path然后编辑，把复制上的路径粘贴进去就可以 了。...3.8.2 利用元素属性策略 1、路径结合属性 该方法可以使用目标元素的任意一个属性和属性值(需要保证唯⼀性) # 语法1：//标签名[@属性名='属性值'] # 语法2：//*[@属性名='属性值...(多个属性) 解决的是单个属性和属性值无法定位元素唯一性的问题。
根据检测对象的不同，机器人用传感器可分为内部传感器和外部传感器。...在实现机器人行走的过程中，会涉及到视觉、超声波、激光雷达等传感器，激光雷达凭借激光良好的指向性和高度聚焦性，已经成为移动机器人的核心传感器，同时，它也是目前最稳定、可靠定位技术。...当然，仅仅依靠激光雷达，机器人还是无法实现自主行走的，对于移动机器人来说，激光雷达相当于它的“眼睛”，通过不停对外部环境进行扫描来获取二维空间的点阵数据，但这并不能直接被移动机器人使用。...其内置的先进算法可以快速处理各类传感器获取的环境信息，对室内的环境进行高速且动态的扫描，并在未知环境中实时提供定位，提供最高达2cm分辨率的环境地图且不存在误差累加问题，不需要预先探明地图，更不需要预先录入地图...小结 传感器犹如人类的感知器官，是机器人感知世界的重要媒介，而充当机器人“眼睛”的传感器——激光雷达，可帮助机器人实现对周围环境的全方位扫描测距检测，以获得周围环境的轮廓图，帮助机器人实现精确、快速建图
它是一种用于自主导航和机器人感知的技术，旨在通过在未知环境中同时进行自主定位和构建环境地图，实现机器人的导航与路径规划。...自主定位是指机器人在未知环境中确定自身位置的过程，通过对传感器数据进行处理和分析，结合地图信息，估计机器人相对于环境的位置和姿态。...（1）基于传感器类型分类 ✔视觉SLAM：主要使用相机或摄像头获取图像信息进行定位和地图构建。 ✔激光SLAM：使用激光雷达来感知环境并生成地图，激光测距可以提供精确的距离信息。...（1）自主导航和移动机器人：激光SLAM可用于移动机器人的自主导航和路径规划。 （2）无人驾驶和自动驾驶汽车：激光SLAM是无人驾驶和自动驾驶汽车中关键的感知技术之一。...激光雷达能够提供车辆周围环境的精确地图和距离信息，用于定位车辆和障碍物检测。通过将激光SLAM与其他传感器（如相机、雷达和GPS）进行融合，实现全面的环境感知和高级驾驶决策。
01 基于2D激光雷达的SLAM算法研究综述 摘要：移动机器人导航功能的实现需要同时定位与建图（SLAM）和路径规划这两方面的技术，其中由SLAM技术生成的栅格地图是移动机器人运用路径规划算法的前提。...2D激光SLAM由于其建图精度较高、性能稳定且价格便宜，在室内移动机器人中应用十分广泛。...2D激光SLAM是指移动机器人在自身所处环境及位置先验信息未知的情况下，以2D激光雷达为主要传感器，感知周围环境信息，从而实现自身位姿的估计和地图的构建。...2D激光SLAM算法优缺点分析 02 3D激光雷达SLAM算法综述 摘要：无人平台在大范围环境中实现自主定位与导航的能力需求日益严苛，其中基于激光雷达的同步定位和绘图技术(SLAM)是主流的研究方案...在这项工作中，本文系统概述了3D激光雷达SLAM算法框架和关键模块，分析阐述了近年来的研究热点问题和未来发展趋势，梳理了3D激光雷达SLAM算法性能的评估标准，并据此选取目前较为成熟的具有代表性的6种开源
当然，也有不少移动机器人导航定位技术中用到的是分开的发射和接收装置，在环境地图中布置多个接收装置，而在移动机器人上安装发射探头。...在移动机器人的导航定位中，因为超声波传感器自身的缺陷，如：镜面反射、有限的波束角等，给充分获得周边环境信息造成了困难，因此，通常采用多传感器组成的超声波传感系统，建立相应的环境模型，通过串行通信把传感器采集到的信息传递给移动机器人的控制系统...同时，超声波传感器也不易受到如天气条件、环境光照及障碍物阴影、表面粗糙度等外界环境条件的影响。超声波进行导航定位已经被广泛应用到各种移动机器人的感知系统中。...但是因为在移动导航中，移动GPS接收机定位精度受到卫星信号状况和道路环境的影响，同时还受到时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响，因此，单纯利用GPS导航存在定位精度比较低、可靠性不高的问题，所以在机器人的导航应用中通常还辅以磁罗盘...SLAM问题可以描述为：机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动，在移动过程中根据位置估计和传感器数据进行自身定位，同时建造增量式地图。
这对于评估系统扩展性和规划基础设施至关重要。稳定性与可靠性：在长时间运行和高负载情况下，确保系统不会出现崩溃或数据丢失等问题。这对维护用户信任非常重要。...恢复能力：检查系统在遭遇故障或异常情况后的恢复速度和效率，包括自动恢复机制的有效性。数据完整性和一致性：确保即使在高负载条件下，所有交易和数据更新都能正确无误地完成，避免数据丢失或损坏。...代码问题通常集中在事务、多线程、通信、存储及算法方面。测试人员可以不必去写一段优秀的代码，但要能够定位问题到代码段。架构高性能的系统架构与普通系统架构也不一样。...可以适当增大线程池；当JVM内存回收，特别是Full GC过于频繁时，我们就要分析到底是哪些程序导致了大量的 Heap(堆)内存申请；当CPU过于繁忙时，我们会去分析哪个线程占用了大量 CPU资源，通过线程信息定位到程序...这些都是常见的分析方法，也容易掌握，掌握这些分析方法能够解决 80%以上的性能定位问题。操作系统操作系统统筹管理计算机硬件资源，针对不同业务，不同场景也会有一些可以优化的参数。
Velodyne Lidar正在与NVIDIA合作，将先进的传感器技术和开发平台引入自动移动机器人。两者都是构建可在受控情况下安全运行的移动机器人的关键组件。...我们的传感器提供数据以实现精确的定位和地图绘制功能，因此机器人可以准确知道它们相对于周围环境的位置。这些传感器可为机器人在充满挑战的室内和室外环境条件下提供支持，包括变化的温度，光照和降水。...Velodyne的激光雷达从本质上为机器人提供了视觉，实现了感知和自主导航，因此它们可以承担更复杂的任务和工作环境。...它使添加用于感知和导航的AI到现代机器人中变得容易。...Carter被设计为使用Velodyne的激光雷达传感器和照相机来感知世界。Velodyne的传感器提供实时3D感知数据，用于定位，地图绘制，物体识别和避免碰撞。 ?
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