无人机避障——Mid360+Fast-lio感知建图+Ego-planner运动规划(胎教级教程)

无人机避障——Mid360+Fast-lio感知建图+Ego-planner运动规划(胎教级教程)

电脑配置:Xavier-nx、ubuntu 18.04、ros melodic

激光雷达:Livox_Mid-360

结果展示:左边Mid360+Fast-lio感知建图,右边Ego-planner运动规划

1、读取雷达数据并显示

无人机避障——感知篇(采用Livox-Mid360激光雷达获取点云数据显示)-ZEEKLOG博客

看看雷达数据话题imu以及lidar两个话题 

2、读取雷达数据并复现fast-lio 

无人机避障——感知篇(采用Mid360复现Fast-lio)-ZEEKLOG博客

启动fast-lio,确保话题有输出 

 由于此处不需要建图,因此不打开rviz,launch文件如下修改:

<launch> <!-- Launch file for Livox MID360 LiDAR --> <arg name="rviz" default="true" /> <rosparam command="load" file="$(find fast_lio)/config/mid360.yaml" /> <param name="feature_extract_enable" type="bool" value="0"/> <!-- 100HZ的bag point_filter_num建议设置为1; 10HZ的bag建议设置为2或3 --> <param name="point_filter_num" type="int" value="3"/> <param name="max_iteration" type="int" value="3" /> <param name="filter_size_surf" type="double" value="0.5" /> <param name="filter_size_map" type="double" value="0.5" /> <param name="cube_side_length" type="double" value="1000" /> <param name="runtime_pos_log_enable" type="bool" value="0" /> <node pkg="fast_lio" type="fastlio_mapping" name="laserMapping" output="screen" /> <!-- <group if="$(arg rviz)"> <node launch-prefix="nice" pkg="rviz" type="rviz" name="rviz" args="-d $(find fast_lio)/rviz_cfg/loam_livox.rviz" /> </group> --> </launch> 

然后运行:

roslaunch fast_lio mapping_mid360.launch

看一下话题:

rostopic list

 看下/Odometry与/cloud_registe

Read more

【AI】trae Skills使用方法

【AI】trae Skills使用方法

一、Skills是什么? Skill可以理解为agent的技能,Claude官方的解释是,使用 Skills 可以提升执行特定任务的能力。比如,可以在本地就能调用 Skills 玩转图片、Excel、Word、PDF 等处理操作,它和agent、mcp对比: 特性对比表格 特性SkillsSub-AgentsMCP (Model Context Protocol)目的用专业知识、工作流程、资源扩展 Claude生成自主代理处理复杂子任务连接外部工具和数据源调用方式模型自动发现(基于上下文)父代理显式生成MCP 服务器工具调用持久性触发时加载到上下文独立运行,返回结果无状态工具执行最适合领域专业知识、工作流程、模板并行任务、研究、探索外部 API、数据库、第三方服务上下文使用渐进式披露(元数据→指令→资源)每个子代理有独立上下文最小上下文(仅工具定义)复杂度低(只需 SKILL.md + 可选文件)中等(需要编排)中-高(

本地Qwen + ComfyUI 制作AI漫剧完整保姆级教程(2026年3月最新版)

本地Qwen + ComfyUI 制作AI漫剧完整保姆级教程(2026年3月最新版)

这个组合是目前零成本、无限生成、角色一致性最强的本地方案! Qwen(本地大模型)负责写剧本 + 自动拆分镜 + 生成提示词;ComfyUI负责图像生成 + 角色一致性 + 动态视频。 适合新手/日更党,低配8GB显存就能跑(推荐12GB+更流畅)。全流程免费、无网络依赖、隐私安全。 模型+:工作流:https://pan.quark.cn/s/efc430e1996d 一、硬件要求(必看) * GPU:NVIDIA 8GB显存起步(RTX 3060 12GB最稳),AMD/Intel也可(需ROCm/OneAPI)。 * 内存:16GB+ RAM(32GB最佳)。 * 硬盘:SSD 50GB+ 空闲空间。 * 系统:Windows

AI课堂生成网站丨OPENMAIC丨清华团队开源项目

AI课堂生成网站丨OPENMAIC丨清华团队开源项目

OpenMAIC(谐音“My课”)是一个AI教学平台,它能为你生成一个专属的7x24小时AI教室。在这个教室里,你是唯一的真人学生,而老师、助教和同学都由AI智能体扮演。 * AI老师:负责主讲课程,可以在虚拟白板上实时书写、画图,并进行语音讲解。 * AI助教与同学:会与你实时互动,他们可以提问、发起讨论,模拟真实课堂的临场感。 你只需要输入一个课程主题(如“什么是摩擦力”)或上传一份文档,系统就能自动生成包含幻灯片、随堂测验、互动模拟和项目式学习活动的完整课程。 🎓 主要特点 * 极速课程构建:只需输入关键词或上传文档,AI即可在约30分钟内自动生成一套结构完整的教学包,成本极低。 * 拟真多角色课堂:通过多智能体协同,模拟出教师、助教和不同性格的同学,他们可以说话、在白板上绘画,并与你进行实时讨论,显著增强学习的参与感。 * 跨应用轻量调用:通过内置的OpenClaw集成,用户可以直接在飞书、Slack等主流协作工具中,通过简单的指令触发课程生成。 * 全格式灵活交付:生成的课件支持导出为可编辑的PPT文件或打包为独立的HTML文件,方便二次编辑和使用。

ToClaw他来了!融合OpenClaw、网页AI、远程功能,更适合真正的办公落地

ToClaw他来了!融合OpenClaw、网页AI、远程功能,更适合真正的办公落地

随着AI技术的不断发展,人们越来越期望AI能够融入真实工作流,提高办公效率。在此背景下,ToClaw应运而生,它融合了OpenClaw的开源Agent技术与远程功能,为办公场景带来了全新的解决方案。 为什么这波“龙虾热”,值得认真对比一次? 这一轮中文互联网对 “龙虾” 的热情,本质上不是大家突然爱上了某个新名词,而是越来越多人开始意识到:AI 不该只待在聊天框里,它应该开始进入真实工作流,帮人查资料、碰文件、跑任务、管设备。 OpenClaw 之所以火,一个重要原因就在于它把“个人 AI 助手”这件事做得很具象。根据其 GitHub 官方说明,它主打 personal open source AI assistant,推荐用户通过 openclaw onboard 这个 onboarding wizard 完成设置;而在 Windows 环境下,官方还特别建议通过 WSL2