若F分布的每个条件独立性质都反映在A图中,则A图被称为F分布的D map. 若A图表现出的所有条件独立性质都在F分布中满足(与F分布不矛盾),则A图被称为F分布的I map. 弱A图既是F分布的D map,也是I map,则A图是B分布的完美图perfect map.…

http://wiki.ros.org/map_server 概述 map_server提供map_server ROS节点,它提供地图数据作为一个ROS服务器.也提供map_saver命令行功能,能动态生成保存到文件中的地图. 地图格式 包中通过工具操作的地图是以成堆的文件存储的.YAML文件描述地图的元数据,并命名image文件.Image文件编码占用数据. Image 格式 Image 以对应单元的颜色描述世界中每个单元的占用状态.白色单元格表示自由,黑色单元格表示占用,两种颜色之间的单元…

博客参考 http://wiki.ros.org/map_server 和 https://www.ncnynl.com/archives/201708/1897.html 1. 安装map_server sudo apt-get install ros-kinetic-map-server 2. 具体使用说明 map_server使得地图的数据变成 ros 的service 可以被调用.其中以两种方式存储.一个是yaml文件,他存储了数据的元数据.一个是image file   他编码了地图的…

1)[Remote PC] 启动roscore $ roscore 2)[TurBot3] 启动turbot3 $ roslaunch turbot3_bringup minimal.launch 3)[TurBot3] 启动hecotor $ roslaunch turbot3_slam hector_demo.launch 4)[Remote PC] 启动rviz $ roslaunch turbot3_rviz navigation_rviz.launch 5)[Remote PC] 启动…

1)[Remote PC] 启动roscore $ roscore 2)[TurBot3] 启动turbot3 $ roslaunch turbot3_bringup minimal.launch 3)[TurBot3] 启动karto算法 $ roslaunch turbot3_slam karto_demo.launch 4)[Remote PC] 启动Rviz $ roslaunch turbot3_rviz navigation_rviz.launch 5)[Remote PC] 启动键…

9.1. 说明 这一节我们来讲 Turtlebot3 的 SLAMSLAM(The Simultaneous Localization and Mapping) 同步定位与地图构建: 希望机器人从未知环境的未知地点出发, 在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如, 墙角, 柱子等) 定位自身位置和姿态, 再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. (维基百科) 9.2．通过远程操作创建地图 1)[Remote PC] 启动roscore $ roscore 1)[Tur…

前言: 这次实验完成的是图模型的精确推理.exact inference分为2种,求边缘概率和求MAP,分别对应sum-product和max-sum算法.这次实验涉及到的知识点很多,不仅需要熟悉图模型的representation,而且还需明白图模型的inference理论,大家可参考coursera课程:Probabilistic Graphical Models的课件和视频.多花点功夫去理解每行代码,无形之中会收获不少.新年第一篇博客,继续加油! 算法流程: Sum-product求条件概…

前言: 本次实验主要任务是学习CRF模型的参数,实验例子和PGM练习3中的一样,用CRF模型来预测多张图片所组成的单词,我们知道在graph model的推理中,使用较多的是factor,而在graph model参数的学习中,则使用较多的是指数线性模型,本实验的CRF使用的是log-linear模型,实验内容请参考 coursera课程:Probabilistic Graphical Models中的assignmnet 7. 实验code可参考网友的:code实验对应的模型示意图如下: CR…

本文转自:http://msdn.microsoft.com/en-us/library/gg416514(v=vs.108).aspx The Model-View-Controller (MVC) pattern is an architectural design principle that separates the components of a Web application. This separation gives you more control over the indi…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52578631 本文讨论(完备数据的)贝叶斯网的参数估计问题:贝叶斯网的MLE最大似然估计和贝叶斯估计.假定网络结构是固定的,且假定数据集D包含了网络变量的完全观测实例. 参数估计的主要方法有两种:一种基于最大的似然的估计:一种是使用贝叶斯方法. 贝叶斯网的MLE参数估计 最大似然估计MLE [参数估计:最大似然估计MLE] 简单示例:局部似然函数 仅包含两个二元变量的网络,即弧 从上看出,似然函数被…