今天给大家分享一篇多传感融合定位的工作：R3live++。这是继R3live后的第二个版本。这项工作提出的激光雷达视觉惯性融合框架实现了鲁棒和准确的状态估计，同时实时重建光度地图。
最近，我一直在和实验室的研究生一起研究移动机器人。我们通过尝试替换ROS中的一些默认包，学习了解了一个典型的机器人技术栈的各种算法。我的主要研究领域是规划和强化学习，而不是机器人学，所以学习曲线挺陡峭的。机器人需要知道如何在环境中定位自己，或者找到自己的位置，即时绘制环境地图，避开随时可能出现的障碍物，控制自己的电动机以改变速度或方向，制定解决任务的计划等等。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
A Map进一步提供其键上的总排序 。地图根据其键的natural ordering或通过在分类地图创建时提供的Comparator进行排序。当迭代排序的地图的集合视图（由keySet和values方法返回）。提供了几个额外的操作来利用订购。（此接口是在地图类似物SortedSet ）。
值迭代是强化学习另一种求解方法，用于找到马尔可夫决策过程（MDP）中的最优值函数。
目前，行业内随着L2+、L3级自动驾驶技术开始量产落地，智能车从实验室走向普通道路、从单车智能到批量上路的命题更加明确。
构建企业的业务能力地图需要多部门投入、彻底对业务进行分析，并且是一个迭代的过程。业务架构师在接受创建业务能力地图的任务时，首先需要思考如下问题：
打车有时也会职业病发作，琢磨一下车辆调度是怎么做的，路径规划算法要怎么写，GPS偏移该怎么纠正等等。不过就是想想而已，并没有深究。这篇是Lyft（美帝第二大打车平台）工程师分享的最近上线的地图匹配算法，非常有参考价值。
本文提出了ORB-SLAM，在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线的闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上，我们从头开始设计了一种新颖的系统，它对所有SLAM任务使用相同的特征：追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性，并能够生成紧凑的可追踪的地图，只有当场景内容发生变化地图才改变，从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法，ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益，我们将源代码公开。
当我们需要对数据集进行聚类时，我们可能首先研究的算法是 K means, DBscan, hierarchical clustering 。那些经典的聚类算法总是将每个数据点视为一个点。但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。
文章：LiDAR-based SLAM for robotic mapping: state of the art and new frontiers
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
OpenDRIVE是一种高精地图格式，2006年由德国VIRES公司发布，并反复迭代，期间德国戴姆勒驾驶模拟器部门和德国宇航中心DLR也发挥了很大作用。
标题：3D Point Cloud Processing and Learning for Autonomous Driving
深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
链接你的思维（LYT）是另一个笔记系统，该笔记系统理念进入个人知识管理（PKM）会提供更有效和令人满意的笔记体验。
文章：F-LOAM : Fast LiDAR Odometry and Mapping
工欲善其事，必先利其器。一个好的开发库可以快速提高开发者的工作效率，甚至让开发工作变得简单。本文收集了大量的Android开发库，快来切磋一下，到底哪一个最适合你。 ➤动画 Android View Animations：一个非常强大的开源动画库，开发者可以用来创建各种效果。 RecyclerView Animators：可实现RecyclerView动画。 ➤APIs CloudRail：可以将多个服务（例如Dropbox、Google Drive和OneDrive）捆绑成一个统一的API,帮助开发者快
随着5G以及自动驾驶技术的进步，自动驾驶日益走进了人们的生活。作为与之紧密相关的高精地图技术，也越发受到重视。·
定位模块是自动驾驶最核心的模块之一，定位又包括全局定位和局部定位，对于自动驾驶，其精度需要达到厘米级别。本文我们将讨论全局定位，即确定无人车在全局下的位置。 传统的AGV使用一类SLAM（simultaneous localization and mapping）的方法进行同时建图和定位，但是该方法实现代价高，难度大，难以应用到自动驾驶领域。自动驾驶车辆行驶速度快，距离远，环境复杂，使得SLAM的精度下降，同时远距离的行驶将导致实时构建的地图偏移过大。因此，如果在已有高精度的全局地图地图的情况下进行无人车的定位，将极大的简化该问题。
文章：FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry
之后紧接着买了这本JavaScript 设计模式核⼼原理与应⽤实践，刚好最近有小册免费学的活动，就赶紧把这篇笔记整理出来了，并且补充了小册子中的没有写到的其余设计模式，学习过程中结合 JavaScript 编写的例子，以便于理解和加深印象。
2、Gmapping基于RBpf粒子滤波算法，即将定位和建图过程分离，先进行定位再进行建图。
原文地址：http://winterbe.com/posts/2015/05/22/java8-concurrency-tutorial-atomic-concurrent-map-examples/
机器之心原创 机器之心编辑部 全球机器智能峰会（GMIS 2017），是全球人工智能产业信息服务平台机器之心举办的首届大会，邀请来自美国、欧洲、加拿大及国内的众多顶级专家参会演讲。本次大会共计 47
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
本节将介绍自动驾驶汽车的定位技术下，包括：激光雷达定位和视觉定位，以及Apollo框架是如何解决定位问题的。
意义还不止于此。在特斯拉路线备受质疑、全球自动驾驶初创公司八卦多于业务进展，无人车“寒冬”的种种不利的风潮下，此时交货，非比寻常。
今天来介绍一下容器类中的另一个哈希表———》LinkedHashMap。这是HashMap的关门弟子，直接继承了HashMap的衣钵，所以拥有HashMap的全部特性，并青出于蓝而胜于蓝，有着一些HashMap没有的特性。 接下来就一起来看看这个关门弟子到底有多大能耐
自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
腾讯位置服务在半年前推出JavaScript API GL beta版，这期间很多开发者将其采用到自己的项目中，同时为我们反馈使用问题与建议，帮助JavaScript API GL得到快速成长。在持续了8个版本大迭代，几十次小迭代后，正式对外发布。 JavaScript API GL是新一代基于WebGL实现的高性能三维渲染引擎而封装的一套3D版本地图API，借助GPU的计算能力实现海量数据渲染，满足3D视角下的地图展示，旨在让地图呈现给用户最真实的世界。 3D效果与流畅体验于一身 缩放由
今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。
相信很多80、90后的同学都对这一部《数码宝贝》印象深刻，童年他们也曾幻想能够拥有一只属于自己的数码兽。
用户故事是一种思维，即故事思维，是运用故事的元素进行思考和设计，以求解决某种问题，达到特定效果的思维。在用户故事设计中，核心是要通过故事来传递信息，引起共鸣，解决问题。优秀的故事设计能力，是能够通过故事“带领”用户解决一个个现实的问题，产品在里面的作用是“带领”，扮演者领袖的的角色，组织资源，提供方案，置顶路线，客服困难，达成目标。
深度学习在其他CV领域可以说已经完全碾压了传统图像算法，例如语义分割、目标检测、实例分割、全景分割。但是在VSLAM领域，似乎还是ORB-SLAM3、VINS-Fusion、DSO、SVO这些传统SLAM算法占据领导地位。那么这背后的原因是什么？基于深度学习的VO目前已经发展到了什么程度？
作者：Andela Juric´, Filip Kendeš, Ivan Markovic´, Ivan Petrovic
大多数 JAVA 开发人员都在使用 Maps，尤其是 HashMaps。HashMap 是一种简单而强大的存储和获取数据的方法。但是有多少开发人员知道 HashMap 在内部是如何工作的？几天前，我阅读了大量 java.util.HashMap 的源代码（Java 7 然后是 Java 8），以便深入了解这个基本数据结构。在这篇文章中，我将解释 java.util.HashMap 的实现，介绍 JAVA 8 实现中的新功能，并讨论使用 HashMap 时的性能、内存和已知问题。
【新智元导读】新智元以前也译介过 Carlos E. Perez 关于深度学习的文章。这次我们要介绍的是他最新制作的“深度学习路线图”。 Perez 发现，他跟踪研究深度学习好几年，发现还没有人制作过一个地图将事情的发展脉络梳理出来。于是，他很快自己动手做了一份。 需要指出的是，这只是一份非常初级的地图，有很多关键概念和思想都没有纳入进来。不过，就像 Perez 自己说的那样，这只是个开始，希望有更多人站出来继续扩充这份地图。 据 Perez 介绍，他的这份地图里，无监督学习的部分来自苹果 AI 负责人
作为Scrum Master，在团队中的存在感不需要很强烈，更多的时候需要引导团队成员自发的去进行各项活动，SM在导引结束后，就可以适当的退出，相信团队的力量。在活动的组织过程中，需要时刻关注倾听，及时给听众一些反馈，必要的时候可以建立一个问题区，适当的时间给客户解答。”
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假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型，中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质，如果能够看到事物的全局的话，我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里，让你可以像观察地图一样观察数据呢？ 将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的，并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图，其中每一个点都是一个数据项或一组类似的数据项。 基于数据项的相关性和学习模式，系统将类似的数据项组合在一起。这将使数据
在无人车感知层面，定位的重要性不言而喻，无人车需要知道自己相对于环境的一个确切位置，这里的定位不能存在超过10cm的误差，试想一下，如果我们的无人车定位误差在30厘米，那么这将是一辆非常危险的无人车（无论是对行人还是乘客而言），因为无人驾驶的规划和执行层并不知道它存在30厘米的误差，它们仍然按照定位精准的前提来做出决策和控制，那么对某些情况作出的决策就是错的，从而造成事故。由此可见，无人车需要高精度的定位。
_自组织_映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。
最近我们被客户要求撰写关于自组织映射神经网络（SOM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
英文 | https://javascript.plainenglish.io/5-use-cases-for-array-from-in-javascript-a40889115267
高精地图也称为高分辨率地图（High Definition Map, HDMap）或者高度自动驾驶地图（Highly Automated Driving Map, HAD Map）。近些年，随着自动驾驶技术以及业务的蓬勃发展，高精地图成为了实现高等级自动驾驶必不可少的数据。
Arcpy.mp 主要是用于操作现有工程 (.aprx) 和图层文件 (.lyrx) 的内容，使用 arcpy.mp 自动执行重复性任务，例如修改地图属性、添加图层、应用符号系统和导出布局。可以自动化工程的内容，甚至无需打开应用程序。
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