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Python中单引号、双引号和三引号的差异

1.单引号跟双引号表示字符串字面常量,这跟C++中的语法规范是相同的。

单引号和双引号在表示字面常量的时候,二者是完全等价的。

2.当用单引号包起来的字符串里包含双引号的时候, 不需要使用转义符(\); 反之,当用双引号包起来的字符串中包含单引号的时候,也不需要使用转移字符;

3.三引号是python所特有的相对于单引号和双引号,它可以保留内部的所有字符,包括回车换行符等

三引号有两种形式: ”’string content”’或者”””string content”””。

正是由于三引号的这种特性,python中常用三引号做注释。

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Numpy中Array和Matrix的矩阵乘法以及矩阵运算的区别

在Numpy中matrix必须是二维的,array可以是任意多维的,matrix是array的一个分支,拥有array的所有特性。

1、初始化

可以看到,np.asmatrix会将np.array转化成二维数组。np.mat和np.matrix的区别在于,如果输入本身就是一个矩阵,则np.mat不会对该矩阵make a copy,仅仅是创建了一个新的引用,即np.mat相当于np.matrix(data, copy = False)。

2、转置运算

matrix和array都可以在object后加.T得到其转置矩阵。

可以看到,一维数组的转置与自身相同。可[……]

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从零开始学习自动驾驶系统(四)-卡尔曼滤波Kalman Filter

Kalman Filter是处理连续变化的动态不确定系统的理想方法,并且由于内存占用小(不需要记录历史状态),运行速度快,被广泛应用在机器人实时多传感器融合系统中。

What can we do with a Kalman filter

首先看一个简单的例子: 假设有一个可以在树林中自由漫步的机器人,这个机器人配备了一个精度为10m的GPS传感器和自身状态的测量设备(轮速记等)。

对于机器人而言,除了能够通过GPS获取位置信息外,它还准确知道自己下达的所有指令,比如向前前进10m,向右前进5m等等。但是由于受到外部环境的影响(风向、地面打滑,测量误差等),机器人自身获得的[……]

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从零开始学习自动驾驶系统(二)-State Estimation & Localization

最小二乘法(Least Squares Method)可以在存在测量噪声的情况下,可以最大限度的剥离噪声的影响,求得最优解。

自动驾驶车辆配备了许多的不同的传感器,它们的测量精度各不相同,有的精度高,有的精度低,而高精度设备的测量结果更加值得信任,如何达到这种效果呢。一个直觉的做法,就是赋予高精度的测量更大的权重,同时降低低质量的测量结果的贡献。Weighted Least Square Method可以帮助达到这一目的。

1. Weighted Least Square Method

1.1 线性回归的一般形式:

$$
\begin{aligned}
h_{\th[……]

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从零开始学习自动驾驶系统(三)-State Estimation & Localization

前面提到的Ordinary Least Squares Estimation和 Weighted Least Squares Estimation和都假设提前收集好了所有的测量数据。但在实际的应用中,测量数据可能是流式的,比如位置测量系统以100HZ的频率不间断的对车辆的位置进行测量。在高频的更新频率下,测量数据越来越多,如果每次都把所有的测量结果都按照矩阵解进行计算,计算成本会不断增加,直至计算能力不可承受。所以需要用Recursive Least Squares Estimation解决这一问题。

1. Linear Recursive Estimation测量更新方程

我们假[……]

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Ubuntu&Mac环境下如何制作U盘系统安装盘

1、Ubuntu环境下制作U盘系统安装盘

1.1 Ubuntu使用dd命令制作U盘系统启动盘

dd命令是比较推荐的一种Linux环境中制作U盘系统安装盘的方式,无需安装额外的工具,基本上所有Linux发行版都集成了这个命令。

U盘启动盘的制作流程:

1) 查看U盘设备号,根据设备的空间大小很容易分辨出来,本机的U盘设备号:”/dev/sdc”;

2)如果U盘被自动挂载,请先将U盘卸载(umount);

3)准备好操作系统iso文件(E.g.,ubuntu-16.04-desktop-amd64.iso,etc),使用dd命令将ISO写入U盘;

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从零开始学习自动驾驶系统(一)-State Estimation & Localization

Localization目标是确定自动驾驶车辆在全局坐标系内的位置(Position)和方向(Orientation),精确的Localization系统是任何自动驾驶汽车的关键组成部分。为了实现精确的Localization系统,需要使用State Estimation,从不精确的各种传感器的测量结果中,找到最优解作为车辆的定位位置。

本文主要介绍State Estimation中一种常用的基础技术:Ordinary Least Squares Method。

1. Least Squares的历史

1801年,意大利天文学家Giuseppe Piazzi发现了一颗小行[……]

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自动驾驶高精地图-概述与分析

1.HD Maps: Structure, Functionalities, Accuracy And Standards

在自动驾驶系统的功能系统架构中,高精地图与定位功能紧密相关,与感知模块交互,并最终支持规划和控制模块。

不同级别的自动驾驶对地图的精细程度要求不同。高精地图不仅存储Road和Lane等详细信息,而且还存储Landmark信息和周围环境信息用于辅助车辆定位;车辆定位信息和高精地图信息又作为Perception模块的输入,实现为物理环境建模的目的;Planning&Control模块依据Perception模块输出的环境模型规划和控制车辆的驾驶行为;同[……]

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高级PPT技法-文字云

1、在线处理工具地址

https://wordart.com/

2、 文字云效果图

3、 文字云设置页面

网上经常有一些文字组成的漂亮的文字形状,看起来非常有逼格。这个工具非常好用,并且是免费的、无需注册,打开链接即可使用。

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办公利器-PDF在线处理工具

1、在线处理工具地址

https://www.ilovepdf.com/

2、在线处理工具的功能

这个网站包含了丰富的PDF处理功能:PDF文件的切割、合并、压缩;PDF文件与Word、Powerpoint、Excel之间的相互转换;PDF与PNG、JPG图片的相互转换等等。

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