本文提出了一种异构定位方法，称为毫米波雷达在激光雷达地图上的定位（RoLM），它可以实时消除雷达里程计的累积误差，以实现更高的定位精度，而无需依赖闭环。...我们将两种传感器模态嵌入到一个稠密地图中，并计算空间向量相似性以及偏移，以查找候选地点索引的对应位置，并计算旋转和平移。我们使用ICP算法在激光雷达子地图上进行精确匹配，基于粗略对齐。...图6：（a）我们的测试车辆，配备了雷达、LiDAR、IMU和RTK传感器。（b）（c）（d）我们数据集中包含的三条路径，收集于浙江大学紫金港校区。...轨迹（a）（b）（c），相对平移误差百分比（d）（e）（f），相对航向误差（g）（h）（i）。每一列代表不同序列的结果。...总结 本文提出了一种异构定位系统RoLM，可以实时校正雷达测程的累积误差，而无需回环： • 点云被转换为极坐标和笛卡尔坐标的密度图。 • 我们使用SPD获取它们的粗略外部参数估计。
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # example data x = np.arange...
激光雷达定位 利用激光雷达，我们可以通过点云匹配来对汽车进行定位，该方法将来自激光雷达传感器的检测数据与预先存在的高精度地图连续匹配。通过这种比较，可获知汽车在高精度地图上的全球位置和行驶方向。 ?...假设我们想对两次点云扫描进行匹配，对于第一次扫描中的每个点，我们需要找到另一次扫描中最接近的匹配点。最终会收集到许多匹配点对，把每对点之间的距离误差相加，计算平均距离误差。 ?...我们的目标是通过点云旋转和平移来最大限度降低这一平均距离误差，这样就可以在传感器扫描和地图之间找到匹配。我们将通过传感器扫描到的车辆位置转换为全球地图上的位置，并计算出在地图上的精确位置。...滤波算法是一种 LiDAR 定位方法，可消除冗余信息，并在地图上找到最可能的车辆位置。Apollo 使用了直方图滤波算法，该方法有时候也被称为误差平方和算法（SSD）。...为了应用直方图滤波，我们将通过传感器扫描的点云划过地图上的每个位置，在每个位置，我们计算扫描的点与高精度地图上的对应点之间的误差或距离，然后对误差的平方求和。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...软件版本：OriginPro 2021b (64-bit) SR2 9.8.5.212 (学习版) 本期目标： 接下来，正文开始： 1，如图1，数据包含三个类型的数据列（X轴/Y轴/误差列）。...A列表示X轴分组，B/D/F/H列表示Y轴数据，C/E/G/I列表示误差数据（此处为标准差）。 注：此处数据设置为关键，需要按照正确，后面才可以绘制带有误差棒的分组柱状图。...但是右侧图例的显示明显不对，此时，依次点击菜单栏——图——图例——重构图例（图8），即可得到对应的以四个因子命名的图例，图9。...此外，关于分组图组间间距调整，**标签及页面属性（打印尺寸）**等参数的设置可以参考：Origin: 类别图-多因子组柱状图-分组柱状图。 希望以上内容可以帮到各位努力的打工人和生活的爱好者！
image.png 因此必须找到另一种方法来更准确地确定车辆在地图上的位置。最常用的方法是将汽车传感器所看到的内容与地图上所显示的内容进行比较。 车辆传感器可以测量车辆与静态障碍物之间的距离。...当车辆传感器测量到地图上的物体，会将传感器的地标观测值，与地标在地图上的位置匹配，转换到地图自带坐标系，反之亦然，从而达到地图与车感数据的对比。...该方法将来自激光雷达传感器的检测数据与预先存在的高精地图之间匹配，通过这种比较可获知汽车在高精度地图上的全球位置和行驶方向。 匹配点云有多种方法，比如迭代最近点（ICP）就是一种方法。...对于第一次扫描中的每个点，需要找到另一次扫描中最接近的匹配点。最终会收到许多匹配点对， 把每个点的距离误差相加，然后计算平均距离误差。假设我们对两次点云扫描进行匹配。...我们的目标是通过点云旋转和平移来最大限度地降低这一平均距离误差，就可以在传感器扫描和地图之间找到匹配，将通过传感器扫描到的车辆位置转换为全球地图上的位置并计算出在地图上的精确位置。
概述 在做webgis的时候，会经常性的碰到地图覆盖物压盖的情况。本文讲述一种基于聚类思路的解决办法，实现使用的是openlayers4+。 效果 ?...默认展示第一个点(第一个点可根据一些业务逻辑进行处理，文中简单的做了处理，取了第一个点)，鼠标经过第一个点的时候再将其他压盖的点展示出来。 实现 1. htm { that.mapZoom = map.getView().getZoom(); }); }, // 创建新的聚类...map.getPixelFromCoordinate(p1.coords); const pixel2 = map.getPixelFromCoordinate(p2.coords); // 判断两个点的屏幕距离是否小于图标大小
文章目录 一、Boxplot 箱线图 1、boxplot 函数 2、代码示例 二、Error Bar 误差条线图 1、errorbar 函数 2、代码示例 一、Boxplot 箱线图 ---- 1、...不同国家中每加仑汽油能跑多少英里 load carsmall % MPG 是箱线图数据 % Origin 中包含多个分组变量 boxplot(MPG, Origin); 绘图结果 : 二、Error Bar 误差条线图..., err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; errorbar(x, y,err) 与 plot(x, y) 绘制的曲线相同 , err 参数指的是对应点的误差范围大小 ; 整个竖条 , 是有可能出现的误差数值..., errorbar 的第三个参数就是该误差数值的区间大小 ; 2、代码示例 代码示例 : % 生成 x 向量, 0 ~ pi , 步长 pi / 10 x = 0 : pi / 10 : pi;...% 生成 y 轴的值对应向量 y = sin(x); % 生成 e 向量 , 表示每个对应 x 位置的误差范围 e = std(y) * ones(size(x)); % 绘制含误差条的线图 % e
它执行帧到帧的跟踪和立体帧匹配，并输出立体匹配结果作为视觉测量。立体VIO采用立体匹配和IMU测量，在位姿图上执行IMU预积分和平滑紧耦合结果。该模块根据IMU和摄像机输出VIO姿态。...视觉惯导里程计 立体VIO的目标是在相对较高的频率上提供实时准确的状态估计，作为LiDAR建图算法的运动模型。在位姿图上运行的紧耦合固定滞后平滑器在精度和效率之间是一个很好的权衡。...系统通过检查平均重投影误差来消除异常值。 ?...为了更好地辅助激光雷达制图，校正后的激光雷达姿态被实时发送回来，以便新扫描的特征点被配准到重新访问的地图上。本文提出在视觉词袋回环检测和PnP回环约束公式的基础上增加ICP对齐。...0.3m以上的误差（a-b）用红色表示，0.5m以上的误差（c）用红色表示。蓝色和绿色内部不连续的红色区域是由于扫描设备的遮挡导致的模型缺失。
Q1_final.m clear all; close all; clc; %% Set-Up: given parameters and validat...
本文是一篇图上对抗攻击的实操论文.来自图对抗攻击大佬Stephan. 作者: 雪的味道(清华大学) 编辑: Houye ?...图对抗攻击基础 见上一篇文章:「弱不禁风」的图神经网络 Abstract 本文核心是用meta-gradients去解决bilevel问题（投毒攻击需要在修改后的图上重训练，依然在测试集上结果下降，所以是一个...接着这一段符号太多，我还是截图上原文吧。 ?...作者实验发现，如果使用干净图训练得到的参数，那么即使在被攻击的图上测试，效果仅仅略有下降。而用被攻击的图训练的参数，即使在干净图上做预测，结果依然大幅度下降。...图上大部分是加边，少部分删边，加边大部分两个节点是不同的label，而删除的大多数是相同label。 Limited knowledge about graph struceture ?
不同制造工艺的零件，产生偏差的原因有所不同，以机加工为例，误差产生的主要原因如下： 01 机床的制造精度 机床的制造误差主要包括主轴回转误差、导轨误差和传动链误差。...主轴回转误差是指主轴各瞬间的实际回转轴线相对其平均回转轴线的变动量，它将直接影响被加工工件的精度。主轴回转误差产生的主要原因有主轴的同轴度误差、轴承本身的误差、轴承之间的同轴度误差、主轴绕度等。...导轨是机床上确定各机床部件相对位置关系的基准，也是机床运动的基准。导轨本身的制造误差、导轨的不均匀磨损和安装质量是造成导轨误差的重要因素。 传动链误差是指传动链始末两端传动元件间相对运动的误差。...03 夹具的几何误差 夹具的作用是使工件相当于刀具和机床具有正确的位置，因此夹具的几何误差对机械加工误差（特别是位置误差）有很大影响。...在机床上对工件进行加工时，需选择工件上若干几何要素作为加工时的定位基准，如果所选用的定位基准与设计基准（在零件图上用来确定某一表面尺寸、位置所依据的基准）不重合，就会产生基准不重合误差。
两种基于雷达基数据绘制雷达CAPPI图的方式 个人信息 公众号：气python风雨 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【...代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角，会出现个三角形，点击查看即可 前言 前不久pyart库更新了cappi函数，那么我们来进行一波测试 项目目标 本项目旨在解决在气象作图过程中CAPPI...0mSuccessfully installed arm-pyart-1.19.1 mda-xdrlib-0.2.0 netCDF4-1.7.1.post2 xradar-0.6.4 PY-ART 当前最流行的雷达开源库...，真让人头大 明显看出pyart的函数应该在某个地方判断有问题，导致绘制出的cappi图像位置不合理 pycwr的计算结果明显合理多了 可能是插值算法的区别，pyart源码中使用了RectBivariateSpline...插值 pycwr应该是使用了IDW插值 还是实践出真知，新出的算法还需多多复盘
热力图，是以特殊高亮的形式显示在地理区域的图示。通过颜色变化程度，可以直观反应出热点分布，区域聚集等数据信息。地图中的热力图就是把地图和热力图进行结合，实现在地图中进行热力图的显示。...热力图分析的本质——点数据分析。一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据, 因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。通过点数据来分析隐藏在数据背后的规律。...热力图实现过程就是通过简单的数学变化，将离散的点信息映射到最终图像上的过程。从地图上看热力图，都是一个个离散点信息，引入地图组件脚本map，作为最终热力图像产生影响的区域。...离散点密度越高的地方，灰度图中像素点数值越高，即图像越亮。...FeatureLayer相同 //valueField代表用来生成热力图使用的权重字段,不传的话所有点的权重相同,如果传则从数据的properties中读取该字段的值作为权重值 function drawGeoHeatMap
前面两个小节讲了怎样快速用简单算法将流程跑通，给出了基本的误差分析方法。这一节讲偏斜类问题。...偏斜类 所谓的偏斜类（Skewed Class）的问题，对于二元分类来说，其实就是一种分类的数据量远远大于另外一种分类。...很明显，对于偏斜类的误差度量需要优化。 偏斜类的误差度量 前面癌症判断那个例子中，假如我们采用了一些办法将算法从99.2%的准确率提升到99.5%的准确率，那我们对算法的这些改进是否有效呢？...查准率Precision的意思是，TP/(TP+FP)。就是你所有预测为真那些样本中，预测正确的样本的占比。癌症那个例子就是，算法认为的所有癌症患者中真正的癌症患者占比是多少。查准率越高越好。...召回率Recall的意思是，TP/(TP+FN)。这个意思是，你预测为真并且正确的数量在实际为真的数量中的占比。癌症的那个例子就是，实际患有癌症的患者被算法成功筛查出来的比例。
这篇博客将介绍python中可视化比较棒的3D绘图包，pyecharts、matplotlib、openpyxl。基本的条形图、散点图、饼图、地图都有比较成熟的支持。...1. pyecharts 支持散点图、条形图、折线图、饼图、地图、热力图、图表、股票图、雷达图、箱线图、树图、树map图、日晷图、平行线图、桑葚图、漏斗图、仪表盘图、画报图、主题河流图、日历图、个性化图...图表效果如下： 3D球体示例如下: 3D条形图、散点图、曲面图示例如下： 3D表面、地图示例如下： 点、线、流GL图如下： 2. matplotlib 支持以下图表： 在 3D 绘图上绘制...3D 误差条 3D 误差线 创建 2D 数据的 3D 直方图 参数曲线 洛伦兹吸引子 2D 和 3D 轴在同一个 图 同一图中的 2D 和 3D 轴 在 3D 绘图中绘制平面对象 生成多边形以填充 3D...支持以下图表： 面积图 二维面积图 3D 面积图 条形图和柱形图 垂直、水平和堆积条形图 3D 条形图 气泡图 折线图 二维折线图 3D 折线图 散点图 饼图 投影饼图 3D 饼图 渐变饼图 甜甜圈图 雷达图
在这两种情况下，都使用非线性优化程序来优化计算的姿态和三角化，通过最小化内线的重投影误差。最后，对所有姿态进行变换以表示左摄像机之间的相对运动。 ? 两视图要素的区域示例。...左：一位姿右图像；中右：另一位姿的左右图像。共同的小区域靠近边界并用红框标记。 ? 两个位姿点（红色和蓝色圆圈对）之间共享特征（灰点）的示例。彩色条表示已知的校准后的立体图像对。...C、 相对运动验证 一旦找到了相对运动，就可以建立一个姿态图，其中节点表示图像帧的姿态，边表示相对运动。全局姿态可以通过平均位姿图上的相对运动来求解。...对于每个轨迹，它是不同相机视图中一个特征点的观察值的集合，随机对两个视图进行采样，并使用DLT方法对该点进行三角化。通过将该点投影到其他视图上并选择具有较小重投影误差的视图，可以找到更匹配的视图。...此过程重复多次，并保留最大的一组内部视图（至少需要3个视图）。最后，通过最小化重投影误差，利用内联视图优化特征点在全局结构中的位姿。
尽可能地改变棋盘格的偏航和俯仰角，对于不好的姿势（左），棋盘的法线对齐，以便其尖端画出一条线，并且它们都处于相同的位置，从而使棋盘在该位置过度拟合的可能性更大。...激光雷达测量误差 为了更好地估计基于目标的方法的标定参数，需要准确地提取目标的特，然而，在现实中，激光雷达和相机都存在测量误差，影响特征提取过程的准确性，激光雷达的射程精度往往有误差，例如，如果Velodyne...图6：激光雷达距离误差可能会导致它提取到有倾斜角度的棋盘（左），这将错误的估计棋盘格平面（右）。这两个因素都会影响目标特征提取的准确性。...文章通过评估棋盘测量的误差，我们可以对棋盘角点和中心估计的精度进行定量测量。由于平移向量是通过在相机和激光雷达中对齐棋盘的中心来计算的，因此中心估计中的错误将导致校准结果中的错误。...图4：我们计算了50个选定集合的平均VOQ（左图上的红线），并对这些集合产生的结果进行高斯（中间）建模，以获得具有不确定性的估计参数。
雷达系列 | 如何绘制极坐标下的雷达数据 温馨提示 由于可视化代码过长隐藏，可点击运行Fork查看 若没有成功加载可视化图，点击运行可以查看 ps:隐藏代码在【代码已被隐藏】所在行，点击所在行，可以看到该行的最右角...，会出现个三角形，点击查看即可 前言 一位读者朋友私信说不知道怎么处理极坐标下的雷达数据，那么我们今天来了解一下 项目目的 本项目旨在解决在气象作图过程中将雷达数据的极坐标转为经纬度的问题 需要注意的是...，你必须知道雷达的坐标、方位角与库长 项目方法 azimuth_range_to_lat_lon 是 MetPy 库中的一个函数，用于将极坐标系统中的方位角和距离位置转换为经纬度坐标。...注意 这个函数对于处理雷达数据或任何其他以极坐标形式提供的地理空间数据非常有用，因为它允许用户将这些数据转换成更常见的经纬度格式，以便进行进一步的分析或可视化。...如果你的数据不是以 pint.Quantity 的形式提供，确保它们是以正确的单位（例如，方位角为度，距离为米）给出的。
先前基于情景元学习的方法已在少样本节点分类中显示出成功，但我们的发现表明，只有在有大量不同训练元任务的情况下才能实现最优性能。...为了应对基于元学习的少样本学习（FSL）的这一挑战，我们提出了一种新的方法，即任务等变图少样本学习（TEG）框架。...我们的TEG框架使模型能够使用有限数量的训练元任务来学习可转移的任务适应策略，从而获得大范围元任务的元知识。通过结合等变神经网络，TEG可以利用它们的强大泛化能力来学习高度适应的任务特定策略。...因此，即使在训练元任务有限的情况下，TEG也能够达到最新的性能。...我们在各种基准数据集上的实验显示出TEG在准确性和泛化能力方面的优势，即使在使用最小的元训练数据的情况下，也强调了我们提出的方法在应对基于元学习的少样本节点分类的挑战方面的有效性。
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