最近系统性学习了一遍LIO-SAM，开始的时候一直搞不懂里程计坐标系，经过不断学习才有了一点自己的拙见。引言：首先我们搞清楚SLAM算法主要是解决建图与定位问题，其更侧重定位，即让机器人知道自己在全局地图的哪个位置，只有这样才能继续后续的预测、感知、控制等模块。但是SLAM算法做定位这件事存在的意义就是为了解决当GPS这类非自主定位传感器信号不连续时的定位问题。SLAM算法主要是靠激光雷达/相机、IMU等传感器来做定位，但是不管是精度再高的激光雷达通过点云匹配得出位姿还是IMU预积分给出的位姿都会和map中的绝对位姿产生不断变化的误差，这个不断变化的误差便造就了不断变化的“里程计坐标系”。继续

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前言：视觉感知包括二维和三维视觉感知，其最终目的是为了获取三维世界坐标系下感兴趣的目标和场景的信息。单目相机下，需要几何约束或者海量数据来学习，以此来推测三维信息。双目相机下，可基于立体视觉原理来计算目标的深度信息，但在光照条件比较差或者纹理信息比较少的区域，很难找到匹配特征，因此深度估计效果会比较差，而且深度估计的精度会随着距离的增加会显著降低。相比于视觉系统间接推测三维信息，激光雷达可直接获取物体和场景的三维信息，因此激光雷达对于视觉传感器来说是一个很好的补充。1.激光雷达基础（1）激光探测与测距系统（LightDetectionAndRanging,LiDAR）激光波长905nm：需要限

平台：ubuntu18.04+rosmelodic设备:速腾16线激光雷达（RS-Helios-16P)、IMU(WHT901B-485)，使用方法见前文1.创建backpack_2d_rs_16urdf文件（路径：car2_ws/install_isolated/share/cartographer_ros/urdf)2.创建rs16_3d.lua文件（路径：car2_ws/src/cartographer_ros/cartographer_ros/configuration_files)include"map_builder.lua"include"trajectory_builder.l

我遇到了线程和套接字的问题，我无法解决，如果有人能帮助我，我将不胜感激。有事实:我有一个服务类NetworkService，在这个类中我有一个Socket属性。我希望它在服务的整个生命周期内都处于连接状态。为了连接套接字，我在一个线程中进行，所以如果服务器必须超时，它不会阻塞我的UI线程。问题是，在我连接套接字的线程中，一切都很好，它已连接，我可以与我的服务器通信，一旦这个线程结束，我尝试重用套接字，在另一个线程中，我有错误消息Socket未连接。问题是:-套接字是否在线程结束时自动断开连接？-无论如何我们可以将一个值从被调用线程传回给调用者吗？非常感谢，这是我的代码publiccla

在上一篇文章中，介绍了如何在k8s中无侵入安装Otel探针并实现了无侵入（某些语言还无法实现，比如Go的eBPF对内核的苛刻要求）的分布式跟踪。这篇文章发出后有读者评论javaagent的“无侵入”一说，这里有必要解释下。“无侵入”主要指的是不需要修改应用程序的业务逻辑代码就能实现的功能，对应用程序透明无感知，让开发者专注于业务开发；同时由于无需修改应用程序代码，更易于集成；同时还维护简单，在多种语言、框架间保证功能的一致性。而JavaAgent在JVM启动时加载，它在运行时修改字节码来注入跟踪代码，而不是在应用程序的源代码层面上进行修改。背景分布式跟踪分布式跟踪是监控和诊断微服务请求流程的关

云计算领域发展到今天，云原生、企业上云都是当前的热门词汇，而随着技术的演进，算力网络的概念被以中国移动为主的各大云服务商先后提出，成为了通信运营商在云计算领域巨大的技术优势，比如移动云将算力网络作为未来发展的重要战略，同时，也就在近几年云服务商也相继将云原生技术作为未来技术演进的毕竟路径，那么“算力网络”和“云原生”到底是什么关系呢？本文是我的个人意见，仅供参考，欢迎评论区交流留言。一、算力：后疫情时代新型生产力1、后疫情时代与数字经济疫情时代，最宝贵的是算力，包括提供核酸检测、基因检测都需要算力，每天检测量达到几百万。算力时代看似刚刚开始，实则拉力战早已开启。从城市到家庭，从政府到企业，算力

一、蛇优化算法简介蛇优化算法（SnakeOptimizer，SO）由FatmaA.Hashim和AbdelazimG.Hussien于2022年提出，该算法思路新颖，快速高效，模拟了蛇的觅食和繁殖行为。二、蛇优化算法原理雄性蛇和雌性蛇之间交配的发生受到某些因素的影响。蛇在春末和初夏交配，那时温度低。但交配过程不仅取决于温度，还取决于食物的充足性。如果温带低，食物充足;雄性蛇会互相争斗，以吸引雌性的注意力。雌性有权决定是否交配。如果发生交配，雌性开始在巢穴或洞穴中产卵，一旦卵出现，它就会离开。蛇优化算法受蛇交配行为的启发，如果温度低且食物充足，则会发生交配，否则蛇只会寻找食物或吃掉剩余的食物。蛇

前言我有朋友问我，他准备买车，预算20-25万，他在考虑几个车，说现在很难做出决定，让我帮他参谋参谋，该买哪个？我只能问，你考虑的是哪几款车？我朋友提出了下列的名单，帕萨特，迈腾，凯美瑞，亚洲龙，天籁，雅阁。说实话，这6款车都不错，是中级车市场的主流车型，没想到这小子混的是真不错。那么我们应该如何提出我们的意见，我们在提出我们的意见之前，需要对各个车型做出对比，选出最符合我朋友要求的车型。那么指标这么多，我们要如何更直观的展示出来各个车型的优缺点，更便于他去选择，我决定绘制一个雷达图来给他展示这些各个车型的优缺点。数据准备选择买哪款车，我们主要考虑的有如下指标：舒适性，油耗，性能，安全，操控，

本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。自主驾驶在复杂场景下的目标检测任务至关重要，而毫米波雷达和视觉融合是确保障碍物精准检测的主流解决方案。本论文详细介绍了基于毫米波雷达和视觉融合的障碍物检测方法，从任务介绍、评估标准和数据集三方面展开。并对毫米波雷达和视觉融合过程的传感器部署、传感器标定和传感器融合（融合方法分为数据级、决策级和特征级融合方法）三个部分进行了汇总讨论。此外，还介绍了三维（3D）目标检测、自动驾驶中的激光雷达和视觉融合以及多模态信息融合，并进行了展望。背景介绍较高level的自动驾驶车辆面临的挑战之一是复杂场景中的精确目标检测，当前的视觉目标检测算法已经达到了性能上