**【写在前面】**前端时间做一个echarts的页面调整，临时客户要求加一个参数（总容量）显示，当时我就想用个默认的副标题吧，哪知客户和我说得紧跟在主标题后面，于是乎我就根据设置做了一个调整，我也是在网上看了一下，好些答案都是复制粘贴，文章各种抄袭的，遇到一篇有用的文章真难，今天我就给大家整理一下echarts的主标题和副标题的各种属性设置。涉及知识点：Echarts柱状图、折线图、饼图、雷达图、象形柱状图、横向柱状图、echarts主标题、echarts副标题、echarts标题样式和位置、echarts的subtext、echarts的富文本rich。目录一、多种效果图展示效果图效果说明
目录一、引言二、毫米波雷达检测呼吸、心跳基本原理1.TI官方开发资料：2.博主“调皮连续波”开源资料以及原理讲解：三、毫米波雷达提取呼吸、心跳信号Matlab算法处理1.硬件平台： IWR6843ISKEVM+DCA1000EVM2.mmavestudio参数设置： 配置说明：算法流程简介：（1）预处理：（2）粗略的人体定位：距离维FFT（3）消除静态干扰算法【因为后面用了滑动平均去噪，故这里不做静态干扰算法处理】 (4)经典算法提取相位：相位反正切（5）相位解缠绕（6）相位差分（7）脉冲噪声去除：滑动平均滤波（8）带通滤波器输出呼吸信号：带通滤波器的设计可以参考上一篇内容：MATLAB设计滤
深度相机和激光雷达是智能汽车上常用的传感器。但深度相机具有特征难以提取，容易受到视角影响。激光雷达存在数据不够直观且容易被吸收，从而丢失信息。因此在自动驾驶领域，需要对于不同传感器做数据的融合和传感器的标定。相机内参标定内参标定的原理和方法比较简单，由于只有焦距是未知量，因此计算焦距，求得内参。相机的畸变畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。在内参标定时需要获取相机的畸变向量矩阵。相机的外参标定 利用Atuoware获取融合标定参数启动16线激光雷达和深度相机录制标定过程bag包（过程中定时改变标定板位置）编译标定工具箱calibrat
项目场景：因为单个Livoxavia的FOV只有70°，无法覆盖车前方的所有范围，所以用了三个Livoxavia以实现180°前方位覆盖。但由于三个雷达均是独自采集，所以需要对每个雷达采集的各帧点云进行合并，用于建图。以下工作均建立于已经知道各雷达之间的外参。问题描述由于Fast-LIO输入的是Livox自定义的Msg，所以需要先订阅每个雷达的topic，将其格式转换成PointCloud2格式，在该格式下对三个雷达的点云进行拼接，最后将拼接后的点云转回Livox自定义的CustomMsg即可输入给Fast-LIO，代码如下所示#include#include#include#include#
目录一、概述1、基本概念2、基础知识二、CFAR检测算法1、基本原理2、几种典型的CFAR检测算法（1）CA(CellAveraging)-CFAR检测算法（2）GO-CFAR、SO-CFAR检测算法（3）OS-CFAR检测算法(4)补充说明三、不同CFAR检测算法性能对比1、MATLAB仿真结果2、MATLAB代码3、优缺点总结四、参考文献一、概述1、基本概念雷达的检测过程可用门限检测来描述。几乎所有的判断都是以接收机的输出与某个门限电平的比较为基础的，如果接收机输出的包络超过了某一设置门限，就认为出现了目标。雷达在探测时会受到噪声、杂波和干扰的影响，因而采用固定门限进行目标检测时会产生一定
系列文章目录·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–scanRegistration.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserOdometry.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserMapping.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–transformMaintenance.cpp写在前面本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读，尤其是对于其中坐标变换的部分，将会进行详细的讲解。本来是懒得写的，一个是怕自己以后忘了，另外是我在学习过程中，其实没有感觉哪一个博主能讲解的通篇都
sensor_msgs::LaserScan转换为sensor_msgs::PointCloud2主要用到了transformLaserScanToPointCloud()这个函数，订阅消息结构为sensor_msgs::LaserScan的话题scan，发布消息结构为sensor_msgs::PointCloud2的话题cloud2完整的功能包上传至https://download.csdn.net/download/zhaohaowu/21227408或者1、创建功能包catkin_create_pkgLaserScan2PointCloud2roscpprospytfsensor_msg
一、图例自定义 实现效果：//首先引入importorangeIconfrom'../../../../assets/images/class_statistical/icon1.png';//使用legend:{show:true,data:[{name:'本班及格率',icon:'image://'+blueIcon+''},{name:'年级及格率',icon:'image://'+orangeIcon+''}],x:'right',y:'top',itemWidth:40,itemHeight:13,itemGap:40,//间距}虽然上面实现了图例自定义，但是仔细看会发现图例与文字不
之前我在网上搜索有关卡尔曼滤波器中P，Q，R矩阵的设置，感觉讲述得比较笼统。又因为我要使用雷达目标跟踪方面使用卡尔曼滤波器，因此针对雷达中目标匀速运动的情况来说明一下P，Q，R矩阵的设置。1.卡尔曼滤波器变量转移情况分析首先，我们可以画出卡尔曼滤波器中的变量计算的先后顺序，如下图所示。变量的含义在图后有说明。因为是匀速运动，因此A（运动方程）和H（量测矩阵）都是已知的，特别注意的一点是我的整个过程都是在笛卡尔坐标系进行的。另外Z(K)是当前K时刻的量测点，也是已知的。因此只需要确定，P(K)，Q和R的初值。2.P矩阵的设置对于的初值，可以根据航迹中已知的前两个点来确定。对于P矩阵初值的设定，可
1、代码exportdefault{name:'DualPreventionOperation',}import{useDataStatus,dialogTypeEnum}from'@/stores/dialog/data-status'importVChartfrom'vue-echarts'constdataStatus=useDataStatus()onMounted(()=>{})constobj=dataStatus.dialogMap.get(dialogTypeEnum.prevention_operation).condition?.row//visualMap填充色对比最大值
