原创 Nvidia Jetson Nano開發板Ubuntu18.04+OpenCV3.2+Ros Melodic+Turtlebot搭建教程

最近在研究低成本機器人+AI能用的板子,找到了這款今年發佈的板子,官方定價僅售99美金,感覺性價比超高啊。 按照官方提供的燒錄教程和鏡像安裝默認的Ubuntu 18.04 Bionic版本,在搭建所需要的環境的時候遇到了一些坑,在這邊記

原创 VR遊戲在MEC邊緣計算中的應用

最近在研究VR技術在邊緣計算中的應用場景,具體是利用邊緣服務器端的算力,幫助弱手機終端實現高質量的VR遊戲體驗。經過幾天的literature research,指定了一個類似雲遊戲的半邊緣半本地方案,先來一張圖 對於大多數的VR遊戲來

原创 執行sudo報錯command not found

編譯安裝turtlebot包的時候需要用catkin_make命令,在普通用戶下會提示permission denied沒有權限,切換成root用戶下執行會提示找不到命令,這是因爲沒有爲該程序在root用戶下配置環境變量。 在命令行執行s

原创 Turtlebot2玩家手冊

公司最近新近了一臺turtlebot2做一些有趣的slam相關場景,於是我和實習小弟兩人果斷開搞。 根據創客智造的入門攻略 控制turtlebot2的下位機需要一臺終端(我們的配置是NVIDIA的TK1)和一臺工作站(一臺具有圖形處理能力

原创 vmware下安裝ubuntu16.04+ffmpeg3.4+opencv3.2的環境搭建

工作四個多月了,開發環境搭了幾次,每次都會出現或大或小的問題,最終還是決定寫下來,供自己參考 ubuntu16.04的安裝+vm tools 參照下面這個 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-04/130

原创 Couldn't find an AF_INET address for

今天調試上位機聯通工作站的時候莫名其妙遇到這個錯誤 Couldn't find an AF_INET address for xxx, 解決的方式也很耐人尋味 在工作站端 hostname -I    輸出>>192.168.0.109

原创 ubuntu 14.04.1下安裝ROS+Turtlebot包

之前用虛擬機直接安裝打包好的Ubuntu+ROS+turtlebot的iso鏡像,省卻了自己安裝的繁瑣,但是後續發現了很多問題讓我不得不重新自己安裝搭一遍環境,發現並解決問題。 首先 ROS Indigo只適用於ubuntu的Saucy(

原创 VR全景視頻目前的瓶頸和挑戰

VR技術的話題從2015年起開始轉熱,直到今天依然是一門有極大的潛力和空間等待被探索和挖掘的技術,雖然有概念,有噱頭,看起來很神奇很魔幻,但是還遠沒有在大衆市場普及。 在所有VR視頻的格式中,最普遍的就是360°全景VR,但是目前坊間流傳

原创 ffmpeg命令行使用nvidia CUDA scaling高速轉分辨率轉碼(libnpp)

在nvidia硬件加速編解碼官方文檔發現了一個vf的用法可以進行高效率的轉分辨率轉碼,具體的貼個圖 實際測試發現這種用法1080p轉720p居然可以做到500+fps,這遠遠超過了分別使用cuvid和nvenc的轉碼效率,用nvidia

原创 SLAM的那些坑——RANSAC

用特徵法匹配兩幀圖像估計相機位姿的時候, 匹配的特徵點對中有很多都是誤匹配, 這些誤匹配如果被用於計算位姿, 無疑會得到一個錯誤的答案, 於是引入了RANSAC which stands for Random Sample Consesu

原创 Linux下查看CPU內存信息--這檯筆記本的配置

查看CPU信息(型號)[root@AAA ~]# cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c        8  Intel(R) Core(

原创 ffmpeg命令行運行時打印的信息都是什麼意思

在ffmpeg命令行執行過程中,我們可以看到如下數據:1、ffmpeg在運行過程中需要用到的lib庫如下  libavutil      52. 47.101 / 52. 47.101  libavcodec     55. 37.102

原创 基於opencv車道線破損檢測項目

最近接到上級指令開發一個公路上檢測車道線污損情況的項目,剛開始直觀的以爲應該很容易完成,結果大大小小的坑填了一個多月才完成了一個很low的成品。就記錄一下具體的思路吧,怕以後時間長了忘記了。。主程序流程:攝像頭返回一幀圖像 只保留車道線的

原创 Turtlebot :" where am I? " -——amcl的原理

當我們給turtlebot一張先驗地圖讓它規劃一條從A點(它的當前位置)到B點(地圖上任意點)的路線時, turtlebot是怎麼確定自己的當前位置A點呢 , turtlebot_navigation給我們的答案是 amcl. amcl

原创 SLAM的那些坑——PNP

跟隨這高博的腳步走到了pose estimation 求相機的外參, 參考了幾篇blog和paper, 總算稍微有點管中窺豹的感覺, 暫且記錄下來以待後續 PNP 相機位姿估計pose estimation就是通過幾個已知座標(世界座標)