Velodyne VLP-16激光雷达数据分析 Velodyne VLP-16激光雷达保持了 Velodyne 在 LiDAR 中的突破性重要功能:实时收发数据.360 度全覆盖.3D 距离测量以及校准反射测量.有效范围为 100 米,其耗电低 (~8W).重量轻(830克).占用空间少(直径约为 103 毫米 x 72 毫米)以及双重回传功能使得其成为无人机以及其他移动装置的理想选择.Velodyne 的 LiDAR Puck 激光雷达支持 16 个通道.~300,000 点/秒.360°水平

原创博客:转载请表明出处:http://www.cnblogs.com/zxouxuewei/ 由于市面上买的激光雷达价格太贵了.所以在学习时会造成很大的经济压力.但是最近好多做机器人核心组件的公司都开发有廉价的雷达: 本博客教你如何 使用rplidar发布scan数据,在rviz视图中查看scan数据. 1.首先确保你的rplidar水平放置在你的机器人上:(注意安装方向) 2.然后下载rplidar的rosSDK开发包, 3.初步测试: 运行roscore roscore & 直接运行rpl

激光雷达数据到云cloud 在美国地质调查局的3D提升计划(3DEP)被激发到一个新的方式可用性宣布从3DEP仓库的访问和处理激光雷达点云数据. 3DEP一直在美国使用光检测和测距(激光)技术获取三维信息,这是一种基于机载激光的遥感技术,在飞行时收集数十亿激光雷达的回波,并将结果提供给公众.除了简单的下载,USGS的战略重点是提供新的机制来访问3DEP数据.随着3DEP对云存储和计算的采用,用户现在可以选择使用海量激光雷达点云数据集,而不必将其下载到本地计算机. 最近,USGS开始将3DEP激光

上一节介绍和测试了cartographer的官方demo. 本节会编写ros系统中,最常用的激光雷达LaserScan传感数据的订阅和发布,方便在cartographer中加入自己的数据进行建图与定位.(作者使用的是SICK-NAV350) 官方文档: http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup/Sensors 目录 1:sensor_msgs/LaserScan消息类型 2:发布LaserScan消息 3:订阅LaserScan消息

前提  本文仅讨论SQL Server查询时, 对于非复合统计信息,也即每个字段的统计信息只包含当前列的数据分布的情况下, 在用多个字段进行组合查询的时候,如何根据统计信息去预估行数的. 利用不同字段的统计信息做数据行数预估的算法原理,以及SQL Server 2012和SQL Server 2014该算法的差异情况, 这里暂时不涉及复合统计信息,暂不涉及统计信息的更新策略及优化相关话题,以及其他SQL Server版本计算方式. 统计信息是什么 简单说就是对某些字段的数据分布的一种描述,让SQ

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一切从一段代码说起... 下面一段代码是最近我在对一EF项目进行重构时发现的. protected override void DoRemove(T entity) { this.dbContext.Entry(entity).State = EntityState.Deleted; Committed = false; } protected override int DoRemove(System.Linq.Expressions.Expression<Func<T, bool>&g

网上搜集了一些关于开源数据交换工具Kattle的文章,特收藏例如以下: 文章一:ETL和Kettle简单介绍 ETL即数据抽取(Extract).转换(Transform).装载(Load)的过程.它是构建数据仓库的重要环节.数据仓库是面向主题的.集成的.稳定的且随时间不断变化的数据集合,用以支持经营管理中的决策制定过程.数据仓库系统中有可能存在着大量的噪声数据,引起的主要原因有:滥用缩写词.惯用语.数据输入错误.反复记录.丢失值.拼写变化等.即便是一个设计和规划良好的数据库系统,假设当中存在着

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列2.每一个观测对象构成一行3.每一个类型的观测单元构成一个表就像我们最常接触的鸢尾花数据: ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa ## 2

结构化数据的预处理 前面所展示的一些示例已经很让人兴奋.但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本. 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的. 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点.(14,14)的点.(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度. 再比如在影评中,第10个单词.第20个单词.第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度. 是的,这里指的是数据在维度上的不同.

数据的清理 如同列夫托尔斯泰所说的那样:“幸福的家庭都是相似的,不幸的家庭各有各的不幸”,糟糕的恶心的数据各有各的糟糕之处,好的数据集都是相似的.一份好的,干净而整洁的数据至少包括以下几个要素: 1.每一个观测变量构成一列 2.每一个观测对象构成一行 3.每一个类型的观测单元构成一个表 就像我们最常接触的鸢尾花数据:   ## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species   ## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 seto

上一章我们搭建了分布式的 Hadoop 集群.本章我们介绍 Hadoop 框架中的一个核心模块 - MapReduce.MapReduce 是并行计算模块,顾名思义,它包含两个主要的阶段,map 阶段和 reduce 阶段.每个阶段输入和输出都是键值对.map 阶段主要是对输入的原始数据做处理,按照 key-value 形式输出数据,输出的数据按照key是有序的.reduce 阶段的输入是 map 任务的输出,会对输入的数据会按照 key 做归并排序,使得输入 reduce 任务输入的 key

case when 对表进行条件分组 case简单函数 case   age  when   then select name , sex , age , ( case age /*when 条件成立显示then中内容 then 成立是显示  else 不成立显示 end*/ when age = 18 then '成年人' else '未成年' end when age = 30 then '而立之年' else '小伙子' end ) 身份   /*列名*/ from user name  

MongoDB数据库中更新与删除数据 在MongoDB数据库中,可以使用Collection对象的update方法更新集合中的数据文档.使用方法如下所示: collection.update(selector, document, [options], [callback]); selector参数:该参数值为一个对象,用于查询需要更新的数据文档.该参数值指定的方法和我们前面使用的find方法中使用的selector参数值的指定方法完全相同. document参数:该参数值为一个对象,用于指定用

目前,轮式机器人的研究中已经大量使用激光雷达辅助机器人的避障导航,考虑到使用成本,一般二维激光雷达使用较多,如下图.由于只能扫描一个平面,如果想用二维激光雷达获取环境三维点云,则需要通过移动机器人或加装机械结构提供第三个维度的支持. 激光雷达扫描时可以想象成将超声波传感器发出的声波替换为激光并高速回转扫描,如此就能大概构建出附近的物体轮廓,这个过程非常像潜艇上使用声纳探测周围物体.当然,由于激光雷达使用激光而不是声波,它的探测过程不仅极短,而且能弥补声波广角发散的缺点(激光不易发散,锥度角很小)

一.前言 关于数据落地方面,HBase官网也有相关介绍.本文主要介绍一下实际工作中涉及的数据存储方面的一些经验和技巧,主要涉及表rowkey设计.数据落地方案 二.表设计 相对于MySQL等关系型数据库而言,HBase也有相应的类似库和表的概念,其中MySQL的库对应于HBase的NameSpace (0.95以上版本才支持), 表对应于HBase的表.对于NameSpace来说,HBase默认有两类:default和hbase, default中存放的实际数据的表,hbase中存放的是系统内建

问题描述:业务突然变得巨卡 分析思路: (1)分析用户请求进程:查看是否有长期运行霸占锁的情况,或者进程数量巨多.很明显我这里就是巨多,正常情况一般0~40来个的样子,在业务使用高峰期居然达到了140多个.且等待类型大多为WRITELOG与PAGEIOLATCH_SH(参考:https://www.cnblogs.com/gered/p/9359266.html),意思是写日志等待和系统同步资源被占用需要等待共享锁释放(这里个人很明显感觉是因为查询时间太久,共享锁不释放)导致写入.查询等操作被阻

数据下载:http://www.fueleconomy.gov/feg/epadata/vehicles.csv.zip 将数据导入R中, 1.首先将工作路径设定到本地保存了vehicles.csv的路径下: setwd("path") 2.我们可以直接从zip文件中载入数据,只要你知道zip中压缩的文件名: vehicles<-read.csv(unz("vehicles.csv.zip","vehicles.csv"),stringsA

转自:http://www.infoq.com/cn/articles/trillion-log-and-data-storage-query-techniques?utm_source=infoq&utm_medium=popular_widget&utm_campaign=popular_content_list&utm_content=homepage 目前大数据存储查询方案大概可以分为:Hbase系.Dremel系.预聚合系.Lucene系,笔者就自身的使用经验说说这几个系