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無聊時的自娛自樂

舅舅是个了不起的人,在他那一代里,他应该是最有出息的。说起来我对他并不了解,只是很小的时候在他家里住过,也许是他第一次让我知道了火车是什么东西。

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这篇文章来介绍一个经典的生成模型,Variational Auto Encoder,也被称为VAE。它有着比较好的效果和比较优美的理论推导,也是理解最近大放异彩的模型diffusion model的基础。

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现在用来记录的东西,除了这个hexo搭的博客,另外一个就是notion。他们靠谱好用,免费,但是不管怎么说都是别人的工作。而曾经的我也全栈操作做过一个论坛+博客系统,那时候英文不太行,也是想着进步的青年,evolution这个单词对于我来说算是很酷的,所以我的论坛名字也叫EVOLUTION(现在我更喜欢revolution这个词了)。

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文艺复兴,突发奇想想要重新把自己的博客搭起来。仔细研究一下,发现其实变化不大,但还是遇到了一些问题,所以在这里记录一下。

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于我来说,做出来的工作让人开心的一点,就是能够给别人带来益处,或者它本身足够有趣。似乎已经很久没有写过让自己开心的代码了。最近一两年也做了很多尝试,有不少比较细碎的工作,有的公布了出去,有的还尘封在某个目录中,但是都远不如我写DragonOnePiece时候开心。

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这次跟着李沐老师读了Transformer的原始论文:Attention is All You Need。这篇文章不长,但是构架比较新,而且一开始面对的是NLP的问题,所以其实对我来说信息量挺大的;再加上它是后面很多工作的基础,包括attention机制在视觉领域也表现得很好,所以还是专门写一篇记录一下。

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LeGO LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain.

  • real-time performance in embedded device
  • more robust when facing challenging case (Non-smooth motion, place with tree and grass, etc)
  • reduced computational expense (compared to LOAM)
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Lio-sam: https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM

Lio-sam has a similar code structure with A-LOAM (more similar to LeGO-LOAM, but without ground points). However, they are very different. A-LOAM doesn't have a pose graph optimization in back-end. It uses current scan to matching the global map, which can lead to drift over a long distance scanning.

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严格来说,这里记录的是A-LOAM:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/A-LOAM。但是A-LOAM与LOAM(https://ri.cmu.edu/pub_files/2014/7/Ji_LidarMapping_RSS2014_v8.pdf)只有一些微小的不同,是一个很好的入门学习框架(秦通写的)。

我感觉这篇文章写得一般,但是A-LOAM写得还是很通俗易懂的,所以本篇分析顺着代码来走,用论文作为参考。具体分析请看下面的三篇文章。

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理解传感器的原理对于更好地理解激光SLAM在做什么有很大的帮助。例如在LOAM中,会提到直接得到的点云是distorted,这就和雷达的原理有关系,雷达扫描一圈是需要时间的,而我们会把扫描一圈的结果当作一个Frame,很明显如果雷达是运动状态,那么这个点云是有扰动的。

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