1.7.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(三)
2.点云空间搜索之八叉树(含源码)
3.如何用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的树源d树后端系统
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,我们深入探讨了pf.cpp文件,代码它将Augmented-MCL算法和KLD-sampling算法融合使用。树源d树重点在于pf_pdf_gaussian_sample(pdf)函数、代码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。树源d树粒子的代码chrome源码 分析 dom插入和存储采用kd树数据结构,同时kd树也表达直方图的树源d树k个bins,通过叶子节点数展现。代码
本讲聚焦kd树在粒子滤波器模型中的树源d树作用(pf_kdtree.cpp)、概率密度函数pdf与特征值分解的代码关系(eig3.cpp、pf_vector.cpp)以及如何利用pdf生成随机位姿(pf_pdf.cpp),树源d树同时解释kd树与直方图的代码对应关系。
在概率密度函数pdf的树源d树创建中,我们首先定义一个高斯PDF结构体pf_pdf_gaussian_t,代码包含均值和协方差的树源d树描述,接着进行协方差矩阵的分解,通过Housholder算子和QR分解完成特征值分解过程。重庆的源码时代
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,用于随机位姿的竞价攻击排序源码产生。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。
点云空间搜索之八叉树(含源码)
除了上一回介绍的kd树,八叉树在许多场景中也经常被使用,实时监控app源码具体介绍可以参考我之前写的另一篇文章。
那么,游戏场景管理的八叉树算法是如何实现的呢?在PCL中,已经封装了体素内邻近搜索、K近邻搜索、半径内近邻搜索等功能。
虽然示例代码和教程都非常丰富,但在此就不一一细讲了。
下面,我将主要介绍两个较为少见的八叉树应用。
一、八叉树应用之空间变化检测
在PCL中,使用了双缓冲八叉树(double-buffering octree)结构。在操作上,首先对第一个点云文件进行一次完整的编码,然后对后续的网站聊天群源码点云文件,仅对前后的差值进行编码。每个分支节点都有两个缓冲区,当需要创建新的子节点时,会在当前分支节点中执行对前面指针缓冲区的查找。如果找不到相关的引用指针,即在之前处理过的八叉树结构中不存在相应的体素,则创建新的子节点,且两个缓冲区都初始化为0。如果在前面的指针缓冲区中可以找到对应的子节点指针,就采用它的引用,并仅初始化所选的子指针缓冲区为0。初始化完成后,可以通过对两个缓存区进行异或操作,得到两个八叉树缓存区之间的差异,类似于视频编码中的帧间预测,用于编码两个帧间的差异。
二、点云体素化及格网显示
每个点,甚至多个点都可以被映射进一个体素内。
上代码:
如何用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的后端系统
本文将分享如何使用Golang实现类似Uber实时车辆地图动画的后端系统,主要关注数据存储、传输协议选择、数据序列化及最终算法等关键环节。 在开发“司机申请出租车服务”软件时,我们的团队发现可以实现实时显示司机行程的动画效果,这为乘客提供了更直观的体验。然而,首先需要解决数据获取的挑战,即如何在每秒内获取司机位置数据,同时确保系统不因数据流量过大而崩溃。 最初尝试使用简单的内存存储方法,但发现存在绘制路线不准确的问题,如车辆可能移动至非实际路径的地方,如田野、森林、湖泊等,导致效果不佳。为解决此问题,我们引入了Open Street Map Router(OSRM)进行路径规划,并在算法上进行了优化。尽管如此,单向道路的问题依然存在,即车辆在十字路口停留时,位置数据可能错误地标记在十字路口对面,导致路径规划不准确。 为应对上述问题,我们引入了一种朴素的解决方案,即检查两点之间的最短距离,并且不构建距离小于米的路径。通过测试,我们认为此方法可行,并决定在应用中实施。然而,我们意识到需要进一步解决数据传输的带宽问题,特别是在移动流量成本较高的情况下,每秒节省字节即可为公司节省大量成本。 因此,我们决定将数据上报量限制在字节内,并对比了多种传输协议,最终选择了UDP,因为其适用于小数据传输。在数据序列化方面,我们考虑了多种选项,最终选择了ProtoBuf,因为它对小数据处理效率更高。 在存储数据时,我们面临了大量在线司机的数据存储问题,因此引入了地理索引。我们评估了KD树和R树两种地理索引方案,最终选择了R树,因为它能满足我们的需求,即支持搜索最近的多个点,并且是平衡树结构。我们还引入了过期机制和LRU数据结构来管理存储数据,以适应在线司机的实时变化。 在算法层面,我们实现了后端的最终算法,设计了适应实时数据更新和高效存储管理的系统架构。通过HTTP接口实现了关键功能,最终为用户提供准确、实时的车辆地图动画效果。 总结经验,我们强调了在设计后端系统时需要考虑的关键因素,包括数据获取、存储、传输效率与数据处理算法等。通过上述解决方案,我们成功地构建了一个能够支持实时车辆地图动画的后端系统,为用户提供更优质的打车服务体验。 如果您对整个过程感兴趣,可以访问以下链接查看源代码:原文链接。我们的系统功能尚在简化阶段,但仍实现了文章中描述的关键功能。