1.pyw啥意思
2.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
3.Navigation2源码剖析:（二）启动
4.Unity中的激光激光射击(火箭弹、激光、源码子弹轨迹)
5.用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献
6.不可错过的代码大全gmapping算法使用与详细解释
pyw啥意思
pyw是另一种源码扩展名，跟py唯一的激光激光区别是在windows下双击pyw扩展名的源码会调用pythonw.exe执行源码，这种执行方式不会有命令行窗口。源码半导体激光电源电路部分由:稳压电路、代码大全软件库对接蓝秦网盘的源码 激光电源脉冲控制电路、激光激光脉冲产生电路、源码保护电路组成。代码大全数字半导体激光电源以数字集成电路为核心，激光激光设计能够实现智能控制的源码半导体激光器电源。
在稳压或稳流电源中,代码大全目前常用的是开关电源和线性电源,由于开关电源的瞬态响应较差、纹波系数较大,激光激光对瞬态特性和温度要求较高的半导体激光驱动电源采用线性电源较为合理。
7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
在上一讲中，源码我们深入探讨了pf.cpp文件，代码大全它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、pf_init_model_fn_t初始化模型以及pf->random_pose_fn方法进行粒子初始化。粒子的插入和存储采用kd树数据结构，同时kd树也表达直方图的k个bins，通过叶子节点数展现。
本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的作用（pf_kdtree.cpp）、概率密度函数pdf与特征值分解的关系（eig3.cpp、pf_vector.cpp）以及如何利用pdf生成随机位姿（pf_pdf.cpp），同时解释kd树与直方图的对应关系。
在概率密度函数pdf的创建中，我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t，包含均值和协方差的描述，接着进行协方差矩阵的如何审溯源码分解，通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。
通过pdf结构体实现随机位姿的生成，具体在pf_pdf.cpp中pf_pdf_gaussian_sample函数实现，使用无均值带标准差的高斯分布进行生成。
kd树数据结构在pf_kdtree.cpp中定义，包括节点和树的初始化，以及新位姿的插入。kd树的插入依据树的性质，通过计算max_split、中位数和分支点维数来定位新节点位置。查找节点和计算给定位姿权重则通过kd树结构实现，最终将树中叶子节点打标签，以统计特性如均值和协方差计算整个粒子集。
kd树在AMCL中承担直方图功能，以叶子节点数目表示bin个数（k），概率密度函数pdf依赖于输入的均值和协方差生成，用于随机位姿的产生。此外，kd树还用于判断粒子集是否收敛。最后，kd树表达直方图的过程在pf.cpp中pf_update_resample函数中实现，而pf_resample_limit函数用于设定采样限制。
kd树在粒子滤波器模型中的作用包括存储粒子样本集、查找和插入新位姿，以及统计特性计算。概率密度函数pdf的使用除了初始化粒子位姿外，还有判断粒子收敛的作用。下一讲将探讨amcl_node.cpp的欢乐拆红包源码处理内容，包括初始位姿、激光数据和坐标系转换，以及粒子滤波器pf的运用。
Navigation2源码剖析:（二）启动
Navigation2源码剖析:（二）启动
Nv2源码中的bringup包和svl-robot-bringup负责LgSvl仿真和Nv2项目的启动，它们是整个工程的入口。 主车设计采用两轮差分驱动，如Turtlebot3，由两个动力轮控制轮速，实现前进和转向，万向轮作为支撑。其控制模型基于开环系统，可通过添加负反馈形成闭环，以提高控制精度。 Nv2的传感器配置包括2D激光雷达（Lidar）、深度相机和imu模块。Lidar用于建图、定位和代价地图生成，depth-camera提供障碍物信息，imu则用于里程计数据的计算和漂移校正。在Gazebo仿真中，IMU直接作为输入。 在LGCloi中，已预置6种传感器，选择Nav2-PointCloud或Navigation2配置，主要区别在于Lidar数据类型。为适配Nv2需求，需使用pointcloud_to_laserscan包将PointCloud2转换为LaserScan类型，这一过程涉及数据压缩和转换，2023最新支付源码如图[5]所示。 svl-robot-bringup和nav2_bringup模块在项目启动过程中起关键作用，详细内容可参考相关附录[4]。Unity中的射击(火箭弹、激光、子弹轨迹)
在Unity学习过程中，我从B站的知名UP主奥飒姆_Awesome的教程中获益良多。他的视频虽然已有一年未更新，但内容仍十分实用。这里，我整理了关于射击效果，如火箭弹、激光和子弹轨迹的实现思路。
首先，转向功能的实现非常直观，只需利用Transform.right属性，将物体的朝向设置为鼠标位置，如Transform.right = mousePos。这个方法简单且在Unity 3D中极具效率。
对于火箭弹设计，关键在于初始化时的旋转。通过Quaternion.AngleAxis函数，以Vector3.forward（即Z轴方向）作为旋转轴，实现了2D视角下的偏移。火箭弹轨迹根据数量分为奇数和偶数两种，利用Vector3.Slerp进行球面插值，通过lerp值与目标点距离的比值，确保子弹的小红书id源码转向随距离变化而调整。
激光枪的设计则依赖于Physics2D.Raycast的碰撞检测，配合LineRender组件展示轨迹。加上粒子特效，可以创建出逼真的激光效果。至于使用URP进行后处理，这部分我还在学习中，期待后续深入理解。
最后，高速枪械仅展示轨迹，其原理与激光枪类似，只是线渲染的颜色有所调整。通过这些步骤，你可以实现各种射击效果在Unity中的动态展示。
视频教程和源码可以在奥飒姆_Awesome的个人空间找到，链接如下：[奥飒姆_Awesome个人空间](/username)。虽然视频有些老旧，但内容依然值得参考和学习。
用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献
在实验中，我们使用FPGA通过一组称为振镜的电机控制镜来投影矢量图像文件，以生成图像供观察者识别。FPGA因其强大的信号处理和I/O功能，非常适合此类高速控制任务。我们使用的片上系统还包括一个基于ARM的微控制器（HPS或硬处理器系统），我们在该系统上运行了一个嵌入式Linux发行版。C组件在HPS上运行，完成矢量图像文件的预处理工作，并将路径发送到FPGA进行绘制。
振镜是一种基于施加电压旋转到特定位置的设备。通过使用两个带反射镜的振镜，激光束的路径在y轴方向上由y振镜控制，x轴方向上由x振镜控制。控制器通过调节电机，使激光束的投影位置快速变化，形成图像。
系统整体结构包括HPS、FPGA、振镜和激光器。HPS上运行的C代码负责读取并解析矢量图像文件，然后将路径传递给FPGA。FPGA在路径内插一系列位置，并将这些位置作为模拟信号发送至振镜。同时，FPGA还使用数字开/关信号控制激光器，激光器通过电气驱动电路响应这些电信号，生成图像。
SVG（可缩放矢量图形）规范用于矢量图像文件的编码。我们选择SVG标准，因为SVG文件基于XML格式，有许多开放源代码库可以从内存中读取这些文件。我们使用libxml2库解析SVG文件，并提取所需信息。路径数据通过小型解析器转换为可用形式，然后连接成单个路径。在发送到FPGA之前，路径数据经过缩放和偏移转换，以适应硬件的限制。
QSys界面用于HPS与FPGA之间的通信。我们使用QSys总线进行控制，通过并行端口进行通信，并使用RAM块保存路径数据。旋转操作在HPS上进行，以保持图像平滑。FPGA的定点格式选择为带符号的二进制补码.，以进行数学运算。
实现路径插值使用了Bresenham的线算法。对于直线插值，算法在像素网格上绘制线。二次和三次贝塞尔曲线的插值更为复杂，需要通过参数化形式进行。二次插值使用简单的计算代码，三次插值则构建了额外的逻辑电路。顶级求解器模块从RAM中读取命令并分配给适当的插值器。
振镜驱动器电路将FPGA输出转换为振镜可识别的控制信号。激光驱动器电路确保在移动和结束命令期间关闭激光，以及在路径段中保持激光开启。我们使用了廉价激光笔，并设计了一个安装部件以使激光与检流计镜对准。
在测试过程中，我们首先确保振镜可以正确响应控制信号。然后，我们测试了仿真中的求解器设计，以验证其性能。在FPGA上运行求解器后，我们使用示波器和SignalTap工具进行调试。通过目视确认结果，我们完成了大部分测试。尽管存在一些非线性投影效果，我们通过调整激光输出和振镜驱动电路，使系统正常工作。
实验结果展示了激光投影仪的输出，图像质量有待改进。我们发现提高时钟驱动振镜的速度可以减少闪烁，但失真问题也随之恶化。随着系统运行时间的延长和振镜驱动器板开始发热，失真问题变得更为严重。通过优化系统设计，例如改善通风和减少信号线长度，可以缓解部分失真问题。尽管存在一些限制，但我们成功地创建了一个矢量激光投影仪及其配套的SVG解析器。在项目时间和预算的限制下，我们取得了成功，未来计划继续改善图像质量。
不可错过的gmapping算法使用与详细解释
了解移动机器人构建地图的必备条件、算法流程及原理，对gmapping算法的应用与解释进行深入探讨。gmapping是一个基于2D激光雷达使用RBPF算法完成二维栅格地图构建的SLAM算法，具有实时构建室内环境地图、计算量小、地图精度高、对激光雷达扫描频率要求低等优点。然而，随着环境增大，构建地图所需的内存和计算量增大，不适用于大场景构图。
gmapping算法的使用步骤包括了解算法、安装算法、更改参数、执行算法和保存地图。首先，需要理解gmapping基于RBPF算法的工作原理和其在小场景中的优势。接下来，通过ROS提供的功能包，以二进制方式安装gmapping算法，确保机器人具备运行所需的话题和服务，如/tf、/odom和/scan。在更改参数后，启动gmapping算法，其TF树应满足特定的配置。最后，通过命令保存地图至map.pgm和map.yaml文件。
深入探讨gmapping的前世今生，SLAM问题通过概率描述和分解为机器人定位和地图构建两个问题进行理解。FastSLAM算法采用RBPF方法，将问题分解为估计机器人轨迹和已知机器人位姿进行地图构建。在gmapping中，为解决内存爆炸和粒子耗散问题，提出降低粒子数量和选择性重采样的方法。通过极大似然估计和激光雷达观测模型优化粒子数量，同时通过权重离散程度控制重采样操作，保证算法的有效性。
gmapping算法流程清晰，从SLAM问题的概率描述到算法分解，再到机器人位姿估计的迭代转换，直至gmapping算法的伪代码，每一步都有其明确的目的和作用。深入理解gmapping源码、已知位姿构建地图算法以及贝叶斯滤波、粒子滤波等主题的相关文章，将在未来陆续发布。
了解gmapping论文、带中文注释的源码以及相关课件，可关注公众号获取。
粒子滤波概念通过一个趣味解释进行了形象描述，从理论层面阐述了粒子滤波在机器人定位问题中的应用，如何根据机器人的感受逐步缩小搜索范围，最终得到准确的定位结果。
总结gmapping算法进行地图构建的流程，从SLAM问题的全面理解到gmapping算法的具体实现，每一步都清晰明了。深入分析算法原理和流程，有助于掌握移动机器人构建地图的关键技术和方法。
