我们的系统的有效性和鲁棒性已在数据集KITTI[15]和MVSECD[16]上得到验证。本文的主要贡献如下： 使用深度信息对无序点云进行编码，这避免了点云投影到2D平面上导致的维度信息丢失。...当两帧之间的姿态变化超过一定阈值时，选择当前帧作为关键帧。历史关键帧中省略了与当前帧类似的帧。两个相似帧的相对姿态作为约束边添加到图形优化中。我们使用两步循环检测方法。...然后，使用ICP将当前帧与候选帧进行匹配，以获得两帧之间的分数。如图6所示，如果分数小于预设阈值，则在两帧中发生循环。循环的两个帧之间的相对位置作为约束边添加到图优化系统GTSAM[28]中。...05 实验评估 5.1 在KITTI中测试前端里程计 我们首先在KITTI里程计基准[15]上验证了所提出的系统中前端里程计的准确性和有效性。在测试中，仅使用了激光雷达的数据。...使用基于图的优化方法来优化全局建图。为了证明所提出的系统在不同城市场景中的鲁棒性，在KITTI和MVSECD数据集上评估了系统的性能。在上述两个数据集的不同场景中，系统的定位精度可以接近地面实况。
3）关键帧选择：第一帧被指定为固定关键帧，如果满足以下两个条件中的任何一个，则确定后续关键帧：i) 当前帧和上一关键帧之间的平移量超过阈值 ；ii) 当前帧和上一关键帧之间的旋转量超过阈值 。...如公式 (3) 所示，其原理是比较从查询帧 到环路候选帧 的变换与从 到 的odometry。如果平均累积姿态误差 超过了平移和旋转阈值 和 ，则可以剔除离群循环，其中 为从 到 的关键帧数。...如果有GPS信号，也可将其添加到姿态图中，作为直接从GPS数据中获取协方差的一元边。最后，使用g2o库[16]对姿势图进行优化，从而得到优化姿势。...表3 每个数据集(单位：MS )每个步骤的时间消耗 3.3 定性分析 对于定性分析，我们使用3种方案对5个数据集的点云地图进行可视化：无回环检测 ；采用循环检测和后端优化 ；并配合GPS和后端优化 ，如图...在环路检测中，我们介绍了几种环路滤波方法，并使用强度扫描上下文来寻找环路候选。我们还实现了一个里程计检查模块来确定最优环路。 在后端，基于前端里程计、检测到的回环和GPS数据构建位姿图。
，再通过里程计检查来拒绝假回环； 后端使用前端里程计、回环检测和可选GPS数据构建位姿图。...环路检测模块评估每个新的关键帧，以确定它是否可以形成回环闭合。在后端使用g2o构建并优化位姿图，生成优化的姿势作为输出。 图2：提出的4DRadarSLAM系统概述。...关键帧选择：第一帧被指定为固定的关键帧，而后续的关键帧则根据以下两个条件之一来确定：i) 当前帧和上一个关键帧之间的平移超过阈值δt；ii) 当前帧和上一个关键帧之间的旋转超过阈值δr。...里程计几何一致性：在执行扫描上下文以找到最可能的回回环后，必须考虑几何一致性。仅使用扫描上下文可能引入几何不一致性，这将对后端姿势图优化造成灾难性影响。...如果有GPS信号可用，它也可以作为带有从GPS数据直接获得的协方差的一元边添加到姿势图中。最后，使用g2o库对姿势图进行优化，得到优化后的位姿。
代码实践 在本节中，将探讨如何使用自编码器来识别长字符串序列中的异常。自编码器是一种强大的神经网络，能够学习数据的压缩表示，并通过重构误差来识别异常。...自编码器由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据压缩成较低维度的表示，而解码器则尝试从这个表示中重构原始数据。...首先，我们需要对整个数据集进行编码和缩放，然后使用自编码器模型进行预测，最后计算每个样本的均方误差（MSE）。...分析结果 在利用自编码器进行异常检测的过程中，确定合适的阈值是关键步骤。这个阈值将帮助我们区分正常数据和异常数据。...一旦我们确定了阈值，就可以在数据集中添加一个新列，用于标记那些超过阈值的异常值。 最后，可以检查数据集中的异常值，确认它们是否与我们预先注入的异常值相匹配。
LVI-SAM框架 该框架由两部分组成：VIS 以及 LIS 。VIS 和 LIS 能够互相利用两种传感器独立运作以提升系统精度和鲁棒性，系统位姿输出帧率为IMU的速率。...此时，VIS 系统会错误估计 IMU 的 bias。因此当 VIS 系统跟踪的特征点过少，或 IMU bias 估计值超过某一阈值时，判定 VIS 系统失效。此时重新初始化 VIS 系统。 4....LIS 中因子图包含 4 类约束：IMU 预积分约束项、视觉里程计约束项、关键帧与地图匹配得到的激光里程计约束、VIS 检测到回环 LIS 估计回环位姿得到的回环约束。 1....系统初始化完成后，激光匹配的初始值有两个来源：IMU 积分值、VIS 里程计结果，作者优先使用后者。 2. LIS 失效情况监测 ?...在城市环境下手持步行采集数据，环境中有移动的汽车、走动的行人等。有时还将设备朝地看，在此严酷的情况下测试。 ? 左图为车载情况下采集数据、右图为手持设备采集数据环境图。 ? ?
该框架里程计部分基于激光里程计和建图(LOAM)[13]算法计算不带回环的位姿信息，回环检测部分基于曲率划分的特征点与点云质心之间的角度关系和尺度关系进行相似度检测，使用平面点和边角点配准方法优化计算速度...图1 基于全局特征描述子的回环检测算法流程 1.1 特征向量提取 使用全局点云中具有代表性信息的边角特征和平面特征进行数据处理，对里程计模块中提取的边角特征点云 和平面特征点云 分别提取特征向量...图6 准确率和召回率曲线 由图6可知，在保证准确率为100%的条件下，召回率最高可以达到50。76%，超过一半的相似场景会被召回，此时阈值 为0。...将3种定位算法结果分别与仿真实验中记录的真实值或开源数据集中记录的里程计值进行对比。 实验的4个场景分别使用轨迹真实值进行建图，地图情况如图8所示。...在LOAM+ICP算法中由于回环检测模块平均耗时超过100 ms，低于点云数据采集频率10 Hz。
因此，我们将外部里程计作为前端的一个独立子模块来处理，作为VIO关键帧之间的相对姿势。 特征处理和跟踪优化 对于视觉输入，实施了两个小的改进，提高了图像处理和关键点跟踪的效率。...通过仅对关键帧进行优化，可以在不减慢优化线程的情况下将更多的视觉测量包含在因子图中。...结果显示，外部里程计在许多情况下提升了定位性能，尤其是在室外数据集中。然而，在某些室内数据集中（例如，jackal_hybrid_3主要在室内），使用外部里程计的误差略高。...该参数确定了在超过新关键帧被选中之前的视差阈值（以特征的光流的平均范数为单位）。数值越大，特征在帧中移动的范围就越大，才会选择新的关键帧并触发后端因子图优化。...在所有数据集中，我们将PCM的旋转阈值设定为0.01，平移阈值设定为0.05。在所有调查的数据集中，都存在多个回环闭合的候选项。表4显示，对于大多数情况，GNC显著提高了定位性能。
对于数据结构，无非从“创建-存载-获取-操作”这条主干线去学习，当然面向具体的 NumPy 数组和 Pandas 数据帧时，主干线上会加东西。...Pandas WHY 下图左边的「二维 NumPy 数组」 仅仅储存了一组数值 (具体代表什么意思却不知道)，而右边的「数据帧 DataFrame」一看就知道这是平安银行和茅台从 2018-1-3 到...此外 Pandas 主要是为异质 (heterogeneous) 的表格 (tabular) 数据而设计的，而 NumPy 主要是为同质 (homogeneous) 的数值 (numerical) 数据而设计的...这波操作称被 Hadley Wickham 称之为拆分-应用-结合，具体而言，该过程有三步： 在 split 步骤：将数据帧按照指定的“键”分组 在 apply 步骤：在各组上平行执行四类操作： 整合型...SciPy WHY NumPy 是数据结构，而 SciPy 是基于该数据结构的科学工具包，能够处理插值、积分、优化、常 (偏) 微分方程数值求解、信号处理、图像处理等问题。
,里程计基于关键帧进行固定滞后平滑优化，然后在全局建图模块再一次进行因子图的优化。...使用以下策略删除冗余关键帧： A、删除与最新关键帧重叠小于某个阈值的关键帧 B、如果已经存在20个关键帧，删除下式分数最小的关键帧 除了关键帧之外，还在最新帧和最后几帧（例如，最后三帧）之间创建匹配成本因子...局部建图模块将多个局部帧合并为一个子图，以减少全局建图模块中优化变量的数量。 首先使用边缘化状态重新执行点云去偏斜和协方差估计，这将改进在里程计估计开始时所做的初始预测。...一旦子图中的帧数达到阈值或第一帧和最后一帧之间的重叠小于阈值，使用LM优化器执行因子图优化并根据优化结果将帧合并为一个子图 7、全局建图 全局建图模块对位姿进行校正以获得全局一致的建图结果。...在每个重叠率超过一个小阈值的子图对之间创建一个匹配成本因子。因此会有一个非常密集的因子图。每个子图不仅与图上的相邻子图对齐，而且与每个重新访问的子图对齐，这会产生隐式闭环。
最后，为了使规划模块获得更平滑的姿态，提高定位系统的鲁棒性，采用了带有滑动窗口的姿态图，优化窗口中包含跟踪良好的帧数据，如果滑动窗口的大小超过阈值，历史记录中的一帧将根据车辆状态从滑动窗口中剔除。...例如，如果车辆里程测量值接近零，则使用第二个最新帧，否则使用最旧帧。...在姿态优化中，因子图由两部分组成，第一部分是每帧的先验姿态因子，约束其视觉对齐的先验分布，另一个是车轮里程计系数，它建立相邻帧之间的连接，以确保平滑的姿势输出，位姿图优化的总残差如等式所示： E.优化...F.跟踪丢失恢复系统 跟踪系统可能在以下三种情况下丢失： （1）车辆不在HD地图的范围内； （2） 姿势优化失败的总数超过阈值； （3） 严重遮挡的连续帧数超过阈值（例如，在语义地图元素完全不可见的交通堵塞情况下会发生这种情况...跟踪置信度计算模块将根据上述统计指标确定系统状态，当定位系统处于丢失状态时，跟踪丢失恢复模式被激活，丢失帧的姿势替换为从车轮里程计推断的备用姿势，即优化前的姿势，给定下一帧，为了激活跟踪阶段，系统再次进入初始化状态
14 可视化趋势 15 可视化地理空间数据 16 可视化不确定性 17 比例墨水原理 18 处理重叠点 19 颜色使用的常见缺陷 20 冗余编码 21 多面板图形 22 标题，说明和表格 23 平衡数据和上下文...五、布尔索引 六、索引对齐 七、分组以进行汇总，过滤和转换 八、将数据重组为整齐的表格 九、组合 Pandas 对象 十、时间序列分析 十一、Pandas，Matplotlib 和 Seaborn 的可视化...Pandas 学习手册中文第二版 零、前言 一、Pandas 与数据分析 二、启动和运行 Pandas 三、用序列表示单变量数据 四、用数据帧表示表格和多元数据 五、数据帧的结构操作 六、索引数据...和数据分析简介 二、Pandas 安装和支持软件 三、Pandas 数据结构 四、Pandas 的操作，第一部分 – 索引和选择 五、Pandas 的操作，第二部分 – 数据的分组，合并和重塑 六、处理缺失数据...使用函数组织你的代码 2.7 如何阅读代码 2.8 面向对象编程 三、关键编程模式 3.1 加载文件 3.2 数据帧 3.3 操纵和可视化数据 四、用于计算和优化的迭代式方法 4.1 生成均匀的随机数
# 4–透视表 Pandas可以用来创建MS Excel风格的透视表。例如，在本例中一个关键列是“贷款数额”有缺失值。我们可以根据“性别”，“婚姻状况”和“自由职业”分组后的平均金额来替换。...# 7–合并数据帧 当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...# 8–数据帧排序 Pandas允许在多列之上轻松排序。可以这样做： ? ? 注：Pandas的“排序”功能现在已不再推荐。我们用“sort_values”代替。...在这里，我定义了一个通用的函数，以字典的方式输入值，使用Pandas中“replace”函数来重新对值进行编码。 ? ? 编码前后计数不变，证明编码成功。。...数值类型的名义变量被视为数值 2. 带字符的数值变量（由于数据错误）被认为是分类变量。 所以手动定义变量类型是一个好主意。如果我们检查所有列的数据类型： ? ?
（3）不断重复（1），（2）直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值，或者分组数达到一定的条件（如最小分组数5，最大分组数8）。...dataframe数据集 col: 需要分箱的变量名（数值型） target: 类标签 max_groups: 最大分组数。...threshold: 卡方阈值，如果未指定max_groups，默认使用置信度95%设置threshold。...param df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值 param target：响应变量（0,1） return：编码字典...pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值 param target：响应变量（0,1） return：IV值 ''' eps
（3）不断重复（1），（2）直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值，或者分组数达到一定的条件（如最小分组数5，最大分组数8）。...dataframe数据集 col: 需要分箱的变量名（数值型） target: 类标签 max_groups: 最大分组数。...threshold: 卡方阈值，如果未指定max_groups，默认使用置信度95%设置threshold。...df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值 param target：响应变量（0,1） return：编码字典 '''...pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值 param target：响应变量（0,1） return：IV值 ''' eps
，此外，使用术语“里程计”来描述当前帧和初始帧之间的相对姿态，前端的里程计通常不准确，因此我们需要使用后端来优化里程计，在后端使用扫描到地图的优化方法和LiDAR BA 来校正漂移，然而，地图优化通常不能完全消除积累的漂移...图2：所提出方法的系统概述，整个系统由三部分组成，包括强度里程计，地图优化和姿态图优化，强度里程计部分是该方法的核心，它由强度图像生成，特征跟踪和扫描配准组成，地图优化通过共同最小化LiDAR BA残差和点到地图平面残差来纠正漂移...位姿图优化 在地图优化期间，可以获得更好的当前帧姿态估计，一旦完成，使用优化结果来纠正未来帧的漂移，并实时发布高频率优化的里程计，在后端，基于LiDAR关键帧构建位姿图，首先使用三个标准从整个LiDAR...•两个关键帧之间的角度大于一个阈值。 匹配特征点的数量小于一个阈值。...将关键帧的优化姿态作为姿态图的顶点，将两个关键帧之间的相对姿态作为姿态图的边，还向姿态图添加回环约束，如图3所示，我们将最新的关键帧用作锚点帧，使用训练好的词汇表，可以将当前关键帧的描述子与存储历史描述子的数据库进行比较
对于闭环，候选的匹配帧通过视觉的词袋模型得到，在LIS系统中做优化。来自视觉里程计，激光里程计，imu预积分和闭环的约束都会放到因子图中，最后，优化得到的IMU的bias用来递推给出IMU频率的位姿。...利用iSAM2来优化因子图中IMU预积分，视觉里程计，激光里程计和闭环的约束的残差。需要注意的是，LIS中采用的多传感器图优化旨在减少数据交换并提高系统效率。 B....所以使用来自不同对象的深度点来关联特征深度会导致估算不准确。...闭环检测的约束候选帧首先由VIS提供，然后通过扫描匹配进一步优化。我们为特征图维护了一个激光雷达关键帧的滑动窗口，这保证了有限的计算复杂性。当机器人位姿变化超过阈值时，将选择一个新的激光雷达关键帧。...当$A^TA$的最小特征值小于第一次优化迭代的阈值时，LIS报告失败，此时不会将激光雷达里程计约束添加到因子图中。
举个栗子 我们有一组数据，是某种病的患者使用了A和B两种不同方案的治疗，所得到的治疗结果，如下表所示，问A、B两种疗法是否有明显差异？...（3）不断重复（1）和（2）直到计算出的卡方值都不低于事先设定的阈值，或者分组数达到一定的条件（如最小分组数5，最大分组数8）。...dataframe数据集 col: 需要分箱的变量名（数值型） target: 类标签 max_groups: 最大分组数。...threshold: 卡方阈值，如果未指定max_groups，默认使用置信度95%设置threshold。...df：数据集pandas.dataframe param var：已分组的列名，无缺失值 param target：响应变量（0,1） return：编码字典 ''' eps =
内容概述 系统概述 使用四个全景鱼眼摄像头、惯性测量单元（IMU）和车轮编码器来捕捉周围环境并估算车辆的轨迹。所提出的算法包括两个主要模块：地图构建和定位，如图2所示。 图2. 所提出算法的概览。...当机器人的位姿变化超过预定义的阈值时，将生成一个关键帧，由于语义信息的限制以及个别测量中存在的碎片化和低置信度的观测，采用概率滤波来融合两个关键帧之间的所有观测，以获得更好的关键帧融合结果。...回环检测和全局优化 为了实现回环检测，在关键帧之间进行配准，当生成一个新的关键帧时，我们通过点对线配准将关键帧与附近的关键帧进行对齐，以识别潜在的回环闭合。...我们构建了一个因子图用于进行全局姿态优化，其中包括三种类型的因子：(1) 里程计因子，(2) IMU 预积分因子，以及 (3) 回环检测因子。我们使用 iSAM2进行全局优化。...当计算得到的重叠值低于预定义的阈值时，定位结果被视为无效。然后，这一有效性判断将被发送到图优化模块。 图6. 说明了地图边缘的重叠值情况。
作者表示，使用该优化方法，任何人都可以很容易的分分钟训练一个中小规模的推荐模型。 CowClip 加速的理论基础 用户交互会成为推荐系统新的训练数据，模型在一次次的重新训练中都学到最新的知识。...目前的推荐系统面对着数以亿计的用户和数以千亿计的训练数据，一次完整的训练要花费大量的时间和计算成本。 为了加速推荐系统的训练，目前推荐系统会利用 GPU 进行加速训练。...梯度裁剪是一种优化更新过程的方法，它将范数值大于一定阈值的梯度裁剪到范数内。给定一个固定的阈值 clip_t，梯度裁剪过程如下： 然而直接运用该方法到嵌入层的梯度上效果并不佳。...该原因不仅在于难以确定一个有效的阈值，更在于训练过程中，每个特征取值（ID 特征）对应的编码向量（对应嵌入层中嵌入矩阵的一列）在训练过程中的梯度值大小各不相同（如图 4 所示），在全局应用梯度裁剪忽视了不同梯度值之间的差异...因此，研究者提出对每个特征取值对应的编码向量单独应用裁剪阈值，并自适应地设置该阈值。考虑到如果梯度大小超过参数大小本身时训练过程会很不稳定，研究者提出用特征取值对应的编码向量自身的范数值确定阈值。
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