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

企业级图像AIGC技术观察:Seedream 4.0 模型能力与应用场景分析

企业级图像AIGC技术观察:Seedream 4.0 模型能力与应用场景分析

引言:突破视觉创作的传统限制 在视觉内容的创作领域,长久以来存在着一系列由技术、时间及预算构成的严格限制。这些限制直接影响着创意从概念到最终呈现的全过程。一个富有创造力的设计师,可能会因为无法承担高昂的实地拍摄费用,而不得不放弃一个原本极具潜力的广告方案。一个构思了宏大世界观的故事作者,可能因为不具备操作复杂三维建模软件的专业技能,而使其笔下的角色无法获得具象化的视觉呈现。一家新兴的初创公司,也可能因为传统设计流程的冗长和低效,在快速变化的市场竞争中错失发展机会。 社会和行业在某种程度上已经习惯了这种因工具和流程限制而产生的“创意妥协”。创作者们在面对自己宏大的构想时,常常因为工具的局限性而感到无力。一种普遍的观念是,顶级的、具有专业水准的视觉呈现,是少数拥有充足资源和专业团队的机构或个人的专属领域。 然而,由豆包·图像创作模型Seedream 4.0所引领的技术发展,正在从根本上改变这一现状。它所提供的并非是对现有工具集的微小改进或功能补充,而是一种全新的、高效的创作工作模式。通过这一模式,过去需要专业团队投入数周时间才能完成的复杂视觉项目,现在可以在极短的时间内,在操作者的

在普通电脑上跑大模型?!llama.cpp 实战指南(真·CPU救星)

文章目录 * 🤯 为什么你需要关注llama.cpp? * 🚀 手把手实战:十分钟跑通模型 * 第一步:准备战场环境 * 第二步:获取模型文件(关键!) * 第三步:启动模型交互! * 🛠️ 高级玩法解锁 * 💡 我的深度体验报告 * 👍 真香时刻 * 🤔 遇到的坑 * 🌟 超实用场景推荐 * 🔮 未来展望:CPU的逆袭? 还在为没显卡跑不动AI模型发愁?这个开源项目让我的旧笔记本起死回生了! 朋友们!今天要分享一个让我拍桌子叫绝的开源神器——llama.cpp。当初看到这个项目时我整个人都惊呆了:纯C++实现!不需要GPU!普通CPU就能跑! 作为一个常年被显卡价格PUA的程序员,这简直是救命稻草啊! 🤯 为什么你需要关注llama.cpp? 先说说我踩过的坑吧。去年想在家折腾开源大模型,结果: * 显卡要求动不动就16G显存(我的1060直接哭晕) * 装依赖环境能折腾一整天(Python版本地狱啊!) * 跑个7B模型风扇像直升机起飞(邻居以为我在挖矿) 直到发现了Georgi Gergan

一文读懂UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC与AIGC

一文读懂UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC与AIGC 在当今这个信息爆炸的数字时代,我们无时无刻不被各种形式的内容所包围——从短视频、直播到图文资讯、专业评测。你或许经常听到UGC、PGC、AIGC这些听起来很“高级”的缩写,但它们究竟代表什么?彼此之间又有什么区别和联系?今天,就让我们一次性说清楚内容创作领域的各种“GC”(Generated Content)。 文章目录 * 一文读懂UGC、PGC、PUGC、OGC、MGC、BGC与AIGC * 1 核心区别:是“谁”在创作内容? * 2 UGC (User Generated Content) - 用户生成内容 * 3 PGC (Professionally Generated Content) - 专业生成内容 * 4