3D激光雷达-Robotsense使用—LIO_SAM测试文章目录3D激光雷达-Robotsense使用---LIO_SAM测试1.参考链接2.雷达驱动-更改点云类型3.rslidar_points转velodyne_points4.使用imu_utils工具标定imu的内参参考链接安装依赖项编译录制[imu](https://so.csdn.net/so/search?q=imu&spm=1001.2101.3001.7020)数据包标定imu（标定过程imu不要运行）5.imu和雷达的外参标定6.录制Lidar和Imu数据7.运行LIO_SAM1.参考链接TixiaoShan/LIO-SA

FastSAMC++推理部署—onnxruntimeVX搜索”晓理紫“关注并回复fastsamonnx获取核心代码晓理紫0XX开局一张图，剩下…本文记录只为日后更好学习1FastSAM简介FastSAM是仅使用SAM作者发布的SA-1B数据集的2%进行训练的CNN任意分割模型。FastSAM的性能与SAM方法相当，运行速度提高了50倍。2onnxruntime部署2.1环境与条件需要配置onnxruntime相关环境这个就网上自行解决需要把原始权重模型转为onnx模型2.2onnx模型转换本文参考进行转换，在转换过程中需要把dynamic_axes设置为None，采用静态维度进行，在核心源码中

1.Fast-RCNN论文背景2.Fast-RCNN算法流程3.FastR-CNN问题和缺点这篇以对比RCNN来说明，如果你对RCNN网络没太熟悉，可访问这链接，快速了解，点下面链接深度学习之目标检测R-CNN模型算法流程详解说明（超详细理论篇）一、Fast-RCNN论文背景论文地址https://arxiv.org/abs/1504.08083  FastR-CNN是一篇由RossGirshick在2015年发表的论文，题为“FastR-CNN”。这篇论文旨在解决目标检测领域中的一些问题，特别是传统目标检测方法中存在的速度和准确性之间的矛盾。  论文摘要：本文提出了一种基于快速区域的卷积网络

第【1】章前言：AI的训练和设计似乎ubuntu是必要的，而且，GPU的配置似乎也是要在Ubuntu下，某些模式版本才能兼容。单独搞一个编译服务器是个思路，但是，如果资金不够，也许要考虑在Windwos和Linux的系统共生下做点文章。Windows开始提供了内嵌的对Linux的子系统兼容模式。利用这个模式可以在windows操作系统环境直接用应用软件的方式，操作子系统。很显然，这种方式比之前的双操作系统，重复启动，和利用Vmware在一个摆烂的环境里面运行要好的多。【案】作者安装windows的guide做了很多实验，发现遇到很多问题，这里大致给出来思路和笔者实际采用的解决办法。一个工具准备

1、问题描述当要push代码到git时，出现提示：$gitpushoriginmasterTo../remote/ ![rejected]       master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto'../remote/'2、分析问题Dealingwith“non-fast-forward”errors：(Fromtimetotimeyoumayencounterthiserrorwhilepushing)    Topreventyoufromlosinghistory,non-fast-forwardupdatesw

我正在制作闹钟应用程序，但在HTC的“快速启动”功能方面遇到了一些问题。此功能使设备进入深度休眠状态，而不是转动设备。这给我带来的问题是，因为手机没有关闭(尽管这是用户的看法)，所以它没有从警报管理器中抹去我的Intent，使我所有的警报直接关闭，用户重新打开他的手机(如果警报已过期)。这不是我希望用户使用我的应用程序获得的体验。我想通过“手机关闭时X数量的警报响起”的通知在启动时通知用户。由于前面提到的原因，我不能这样做，也因为尽管手机“关闭”(没有应用程序在后台运行，没有通知，什么都没有)，但它在重新打开时不会广播BOOT_COMPLETEDIntent。有人知道解决这个问题的方法

背景本地git库，要push到gitlab上，执行完如下命令后报错：gitpushoriginmaster报错信息为：![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefstoXXXhint:Updateswererejectedbecausetheremotecontainsworkthatyoudohint:nothavelocally.Thisisusuallycausedbyanotherrepositorypushinghint:tothesameref.Youmaywanttofirstintegr

Introduction本文原本只是自己在拿到mid360后，开始进行开发过程的一些问题和学习的记录。毕竟实物和仿真还是有很多不同，且由于碰到的问题也比较多，READEME也越来越详细，所以就干脆整合起来，做成了一篇使用mid360的搭建入门的导航系统全流程分享。里面用到的都是主流的开源的框架（部分文件做了修改和mid360适配），fast_lio,move_base等等，或许能帮助到第一次开发机器人实物导航的朋友。本文的代码地址：https://github.com/66Lau/NEXTE_Sentry_Nav环境：ros-noeticubuntu20.04你可以跟着下文步骤，逐一对clon