一、效果图刚做了一些尝试，算两个aruco之间的距离先算x方向，用ID=12减去ID=13，tvec的三个坐标依次是Z、Y、X。所以，ID=12和ID=13的x距离为1.692-1.539=0.153(m),15.3cm,实际距离为11cm,所以有误差算y方向，用ID=12减去ID=14，所以，ID=12和ID=14的距离为-0.063-0.119=-0.182（m），18.2cm，实际距离为11cm.有误差ID=12，用平移向量计算两个aruco之间的距离ID=13ID=14二、笔记本摄像头的标定进行Aruco码可视化前，需要知道相机的参数，具体为内参数mtx,畸变参数dist.需要准备一个
1.保存/加载地图先说方法：在加载的相机参数文件.yaml的最前面加上下面两行就行。System.LoadAtlasFromFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"System.SaveAtlasToFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"第一行表示从本地加载名为"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"的地图文件，第二行表示保存名为"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"的地图到本地。第一次运行建图时注释掉第一行，只使用第二行，加载地图重定位时反过来，亲测同时使用
ROSEKF机器人位姿估计功能包：robot_pose_ekf|仿真环境实践在仿真下使用robot_pose_ekf在仿真下使用robot_pose_ekf仿真环境为一个无人机，具备3DPOSE里程计数据，和imu数据。将robot_pose_ekf.launch文件进行如下更改launch>nodepkg="robot_pose_ekf"type="robot_pose_ekf"name="robot_pose_ekf">paramname="output_frame"value="odom_combined"/>paramname="base_footprint_frame"value="
1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下： edgeai-yolov5│README.md│...│coco_kpts│images│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.│annotations|labels│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.|t
1.准备coco2017数据集coco格式标签edgeai-yolov5-yolo-pose（yolov7中的pose也是从这里改过去的，有一点不同）yolo-pose创建coco_kpts文件夹#其中coco_kpts文件夹与edgeai-yolov5-yolo-pose处于同一目录下，格式如下： edgeai-yolov5│README.md│...│coco_kpts│images│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.│annotations|labels│└─────train2017││└───||'│└─val2017|└───|.|t
最近因为工作关系接触了yolo-pose，1月份yolov8也出来了，就想着能不能在yolov8上也加上pose分支，也算加深对网络的认识。 yolov8在数据处理上也考虑了keypoints的，所以数据处理部分不用太多的修改，主要修改了Detect类、Loss类。 Detect类：__init__方法中加入nkpt以及cv4分支，用于检测人体关键点 Loss类：__call__方法中加入计算人体关键点的oksloss。 修改完成后在我自己的小数据上能够收敛，训练数据格式如下： 0代表类别 0.710.5340.2280.44代表box的x，y，w，h 0.7070.36
最近实验室学习安排是了解Pnp问题解法，于是就在网上找了各种文章学习，在此进行总结，给我卷！！！1.什么是PnP问题？ PnP(全称Perspective-n-Points)，指3D到2D点对的物体运动定位问题，即已知物体在世界坐标系下的坐标，以及物体在相机的图像平面的像素坐标，求解相机的位姿（六个自由度，位置坐标和三个方向角）。2.PnP问题的可解性 知道了PnP问题后，就要讨论n在不同取值下的可解性了。case1： n=1时，也就是特征点只有一个的时候，假设特征点为p1，相机光心为Oc，假设特征点在图像正中间，即p1Oc为相机z
最近实验室学习安排是了解Pnp问题解法，于是就在网上找了各种文章学习，在此进行总结，给我卷！！！1.什么是PnP问题？ PnP(全称Perspective-n-Points)，指3D到2D点对的物体运动定位问题，即已知物体在世界坐标系下的坐标，以及物体在相机的图像平面的像素坐标，求解相机的位姿（六个自由度，位置坐标和三个方向角）。2.PnP问题的可解性 知道了PnP问题后，就要讨论n在不同取值下的可解性了。case1： n=1时，也就是特征点只有一个的时候，假设特征点为p1，相机光心为Oc，假设特征点在图像正中间，即p1Oc为相机z
以太坊创始人VitalikButerin曾在今年以太坊黑山大会上，进行了以“以太坊的三个技术挑战：扩容、隐私和用户安全”为主题的演讲，阐明了具有隐私性、可扩展性和安全性的且易访问的区块链生态将是行业发展趋势，或许重复造轮子正在变得毫无意义。PoseiSwap正在向订单簿DEX领域深度的布局，并有望成为订单簿DEX领域的早期开创者。PoseiSwap是行业内首个模块化Layer3架构链NautilusChain上的首个DEX，NautilusChain具备行业内最快的EVM，支持以模块化的形式构建定制化开发，并能够提供Zk-Rollup方案实现隐私等。基于NautilusChain，PoseiS
以太坊创始人VitalikButerin曾在今年以太坊黑山大会上，进行了以“以太坊的三个技术挑战：扩容、隐私和用户安全”为主题的演讲，阐明了具有隐私性、可扩展性和安全性的且易访问的区块链生态将是行业发展趋势，或许重复造轮子正在变得毫无意义。PoseiSwap正在向订单簿DEX领域深度的布局，并有望成为订单簿DEX领域的早期开创者。PoseiSwap是行业内首个模块化Layer3架构链NautilusChain上的首个DEX，NautilusChain具备行业内最快的EVM，支持以模块化的形式构建定制化开发，并能够提供Zk-Rollup方案实现隐私等。基于NautilusChain，PoseiS
