学习
实践
活动
专区
工具
TVP
写文章

CAN通信的采样

熟悉CAN总线的朋友应该都知道,CAN通信中的每一位分为四个部分,在CAN中线的标准里都有明确描述,之前在CAN总线的相关推送里也讲过几次,尤其在配置CAN总线通信波特率的时候,这几个时间段都要在相关寄存器配置 而单采样一般位于相位缓冲段1之后,采样顾名思义,从名字就可以看出,是读取总线电平,并解释各位的值的一个时间,采样对CAN总线来说也非常重要,尤其在组网的时候,多个节点尽量保持同一个采样,且最好在但不超过 7/8位时间上。 而CAN组织CiA也对采样进行了详细的描述。 ? 虽然有时候,同一个波特率可以有几个对应的位时间段配置,但还是要选择一个符合最佳采样的配置,在J1939标准中还给出了几个例子 ? ? 希望对你有所帮助,在自己动手写CAN通信配置CAN位速率的时候尽量使采样靠近7/8位时间

4.3K10

数据标注_数据采集

一:什么是数据 数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。这些向量通常以X,Y,Z三维坐标的形式表示,而且一般主要用来代表一个物体的外表面形状。 这些设备用自动化的方式测量在物体表面的大量的的信息,然后用某种数据文件输出点数据。这些数据就是扫描设备所采集到的。 三:数据的用途 作为3D扫描的结果,数据有多方面的用途,包括为制造部件,质量检查,多元化视觉,卡通制作,三维制图和大众传播工具应用等创建3D CAD模型。 这里有很多技术应用在将转换为3D表面的过程中。 四:数据的格式 数据是3D激光雷达扫描仪的基本输出。 除此之外,一些其他的公式也有开发点数据处理软件。通过输出的是XYZ文件格式的数据,来自任何扫描设备的数据可以被任何数据处理软件所分析。

27730
  • 广告
    关闭

    即时通信 IM 首购89.9元/月起

    丰富 UI 组件助您极速集成聊天、会话、群组、直播弹幕等完备IM功能,全球接入,全平台跨终端互通,安全可靠,IM 首购0.9折起,复购7.5折起

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    pcl合并_pcl重建

    本节记录下聚类方法 1.欧式聚类分割方法 //为提取时使用的搜素对象利用输入cloud_filtered创建Kd树对象tree。 ,用于存储实际的信息 首先创建一个Kd树对象作为提取时所用的搜索方法,再创建一个索引向量cluster_indices,用于存储实际的索引信息,每个检测到的聚类被保存在这里。 因为是PointXYZ类型的,所以这里用类型PointXYZ创建一个欧氏聚类对象,并设置提取的参数和变量。 接下来我们从云中提取聚类,并将索引保存在cluster_indices中。 为了从索引向量中分割出每个聚类,必须迭代访问点索引,每次创建一个新的数据集,并且将所有当前聚类的写入到点数据集中。

    13420

    通信张变革:助力企业通信快速无缝上

    同时,通信的运营总监张变革女士为我们带来了未来通信市场前景以及发展趋势报告。 未来企业只需要按需开通所需要的通信功能即可以实现统一通信。现在不管是全球还是中国统一通信市场非常巨大,中国统一通讯市场将迎来新的发展和机遇。 演讲的过程中张变革女士还为我们介绍了通信通信平台。 通信是上海一家做企业IP通信研发的公司,目前公司开发的SaaS通信平台应用模块包含,主要分为总机、呼叫中心、音视频会议、开发接口,主要对针对终端的企业用户的产品的应用,功能应用。 8.13.07.jpg 8.13.8.png 而SaaS通信平台的优势,张变革女士也对其做出了解释,最近两年大家都在说,都在炒,而通信SaaS通讯平台有什么优势呢? 我们这个翌通SaaS通信平台是电信运营级的,因为它具有高质量和高并发的特性,我们针对的企业不单单是少量的,因为要做运营可能就会涉及到全国,或者是很多很多的企业,我们要保证同一时间的并发,所以说我们的系统是分布式构架的设计

    28350

    采样

    原文链接 采样分类 采样的方法有很多种,常见的有均匀采样,几何采样,随机采样,格采样等。下面介绍一些常见的采样方法。 ---- 格采样 格采样,就是把三维空间用格离散化,然后在每个格里采样一个。具体方法如下: 1. 创建格:如中间图所示,计算的包围盒,然后把包围盒离散成小格子。 具体方法如下: 输入记为C,采样集记为S,S初始化为空集。 1. 随机采样一个种子Seed,放入S。如图1所示。 2. 每次采样一个,放入S。 采样一般先分布在边界附近,这个性质在有些地方是有用的,比如图元检测里面的采样。 ---- 几何采样 几何采样,在曲率越大的地方,采样点个数越多。 下面介绍一种简单的几何采样方法,具体方法如下: 输入是一个,目标采样数S,采样均匀性U 1.

    1.1K41

    拼接

    找到这种转换的目的包括将多个拼接为全局一致的模型,并将新的测量值映射到已知的以识别特征或估计其姿势 寻找不同点空间变换矩阵有两种方法: 1、拍摄图像或使用扫描设备扫描时记录每个的相对位姿 直接根据平移和旋转矩阵对进行变换、拼接。此种方法要求拍摄图像或扫描数据时记录相机或扫描设备与每个的相对位姿,从而可求出每个之间相对位姿。 ·去除重叠,需要有个重叠判定条件,一般是设置一个的影响范围,范围内的会被过滤掉。就如同一个筛子一样,过滤范围越大,筛子的缝隙越小。 如何去掉的重影: 多帧注册去除重叠后,得到一个整体后,有时候会出现局部有重影的情况。常见的原因是数据本身有误差,有微小形变,刚体变换不可能把多帧完全对齐。 4)去除重影:如果用户已经得到了一个整体,并且有了重影,没有办法应用非刚体注册。那么可以先检测出点的重影部分,再删除掉这些局部。 ? THE END

    2.7K40

    法线

    是曲面的一个采样,采样曲面的法向量就是的法向量。 我们给每个一个线段来显示法线,线段的方向为法线方向,如下图所示。这种显示方法虽然简单,但是不方便查看法线的正确性。 下面介绍的渲染,能更加直观的查看法线的正确性。 ---- 法线应用 渲染:法线信息可用于光照渲染。 ---- 法线计算 采样于物体表面,物体表面的法线即为法线,故可先对物体表面的几何进行估计,即可计算出点法线。一般可用低阶多项式曲面进行局部拟合,如左图所示。 ---- 法线定向 法线经过上面介绍的PCA计算以后,还有一个问题是全局定向。法线有两个互为相反的方向。所谓全局定向,就是视觉上连续的一片法线方向要一致,片于片之间的定向也要视觉一致。 一个经典的定向方法是,给点的每个找k个最近,并连上k条边,这样就变成一个图结构了,也叫Riemannian图。然后给每条边一个权重w = 1 - |Ni * Nj|。

    1.1K10

    17篇处理综述-语义分割、物体检测、自动驾驶中的处理……

    三维是最重要的三维数据表达方式之一。 从技术角度看,在三维重建、SLAM、机器人感知等多个领域,三维都是最简单最普遍的表达方式,因为三维直接提供了三维空间数据,而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 应用角度上,从无人驾驶中的激光雷达到微软Kinect、iPhone FaceID及AR/VR应用,都需要基于的数据处理。 以下收集了17篇处理的综述文章,方便大家全面了解三维处理的技术发展、了解其发展路线,便于咱们自己的学习规划及学术方向研究。 包括深度学习在处理中的应用、物体检测、语义分割,自动驾驶中的处理等等。

    12830

    论文速读】分层聚类算法

    这篇文章中,我们首次提出一种新颖的分层聚类算法----pairwise Linkage(p-linkage),能够用来聚类任意维度的数据,然后高效的应用于3D非结构的分类中,P-linkage 聚类算法首先计算每个的特征值 ,例如计算2D的密度和3D的平滑度,然后使用更为具有特征性的数值来描述每个与其最邻近的链接关系,初始的聚类能够通过对的链接更容易的进行,然后,聚类融合过程获得最终优化聚类结果,聚类结果能够用于其他的应用中 ,基于P-Linkage聚类,我们在3D无结构云中发明了一个高效的分割算法,其中使用的平滑度作为特征值,对于每一个初始的聚类创立切片,然后新颖且鲁棒的切片融合方法来获得最终的分割结果,所提的P-linkage 聚类和3D分割方法仅需要一个输入参数。 实验结果在2d-4d不同的维度合成数据充分证明该P-Linkage聚类的效率和鲁棒性,大量的实验结果在车载,机载和站式激光证明我们提出所提方法的鲁棒性。

    1.4K10

    网络通信_知识精讲

    今天,我们继续「前端面试」的知识。我们来谈谈关于「网络通信」的相关知识和具体的算法。 该系列的文章,大部分都是前面文章的知识汇总,如果想具体了解相关内容,请移步相关系列,进行探讨。 文章list CSS重点概念精讲 JS_基础知识精讲 好了,天不早了,干点正事哇。 ❞ Expires 是 HTTP 1.0 加入的特性,通过指定一个「明确的时间」作为缓存资源的过期时间,在此时间之前客户端将使用本地缓存的文件应答请求,而不会向服务器发出实体请求。 TLS 旨在为 Internet 提供通信安全的加密协议。「TLS 握手是启动和使用 TLS 加密的通信会话的过程」。 它不需要所谓的握手操作,从而加快了通信速度,允许网络上的其他主机在接收方同意通信之前进行数据传输。

    7610

    ICP注册

    T1 * T0 ---- 采样 由于计算速度的要求,一般是需要对b进行采样。然后用采样去找对应进行优化。除了计算上的要求,如果用全进行匹配的话,精度也不会更加的好。 均匀采样:采样分布均匀,采样速度快,适合几何特征比较多的。因为这样的,均匀采样总能采样到几何特征。如果几何特征少的话,如下左图所示,有可能就采样不到几何特征。 几何采样:采样会在几何特征明显的地方被采样到,如下右图所示。它能够抓住的几何特征,使得注册精度更高,更稳定。计算速度可能会慢一些,并且不太适合噪音比较大的,因为噪音其实就是几何特征了。 ICP迭代过程中,距离会逐渐减小,这个距离阈值也可以随之动态减小。 法线:在ICP迭代初期,位姿相差比较大,很多距离相近的对也是错误的无效对。 ICP常见的迭代停止条件: 最大迭代次数 迭代过程中,刚体变换近似恒等变换了 迭代过程中,之间的距离小于一定的阈值 迭代过程中,之间的距离越来越大了,需要中止无效迭代。

    60651

    学习】介绍

    激光雷达扫描仪就是一种采集传感器 正文 简单的介绍和应用,主要侧重在规则方面: 什么是? 常见的检测用采集设备 格式 01 什么是 是用各种设备仪器采集得到的数据集合 起源Original 雷达在反法西斯战争中发挥了重要作用,在英国战场雷达的出现可以说是扭转战局的关键力量 便携式采集为VR提供支持 ? 酷炫的应用场景,让我们浮想联翩。 02 工业检测中的采集设备 我们这里主要介绍在工业检测应用中使用的。 目前常见的采集设备都是垂直安装,利用XY平面进行扫描采集。 激光 ? 一些特殊的XY按规则排列,我们可以用2D的方式显示成热图 小结 1. 介绍 2. 数据

    88931

    场景图层

    数据共享场景图层包后,ArcGIS Pro查看点场景图层会有被抽稀的效果,通过调整点符号大小和密度来控制其显示效果” 01 — 数据管理 ArcGIS Pro支持LAS或者经过优化的 可以通过LAS数据集、镶嵌数据集和场景图层进行管理和处理数据。 LAS数据集、单个的LAS和ZLAS文件加载到3D场景后,默认应用高程和Eye-DEMO渲染。 数据采集的时候,对目标体进行数据扫描时开启真彩色扫描,然后才能在符号化时显示真彩色,渲染方式是RGB 02 — 场景图层包预览效果 通过创建场景图层包工具和共享包工具创建slpk并上传到portalh ArcGIS Pro加载slpk预览场景图层与原有效果不同,类似被抽稀,因为创建场景图层包工具暴露的参数POINT_SIZE_M,默认值为0,会自动确定点大小的最佳值,可能会引起抽稀的结果。 不过可以对场景图层调整点符号大小,以及密度来调整显示效果。

    10540

    关注

    腾讯云开发者公众号
    10元无门槛代金券
    洞察腾讯核心技术
    剖析业界实践案例
    腾讯云开发者公众号二维码

    相关产品

    • 文字识别

      文字识别

      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券