cheetaher Blog

Not everything that counts can be counted.

基于单目相机得2D地图构建

同时定位和建图（SLAM）是机器人和自主导航中的一个重要领域，目前常见的SLAM有基于视觉、激光雷达、以及多传感器混合等方式。视觉SLAM因为缺少3D信息，其对于3D场景的结构必须通过结合多组不同视角的图像进行推断，具有较大的挑战性。ORBSLAM2是一种常用的视觉SLAM系统，它能够使用单目摄像机创建基于点云的地图，也就是可以获得环境的3D结构。但是获得的是稀疏点云，地面移动机器人并...

Posted by cheetaher on August 30, 2019

tensorflow神经网络学习笔记

本文介绍tensorflow中的一些基本概念，并说明如何可视化训练过程 Variable 在 Tensorflow 中，定义了某字符串是变量，它才是变量，这一点是与 Python 所不同的。 定义语法： state = tf.Variable() import tensorflow as tf state = tf.Variable(0, name='counter') ...

Posted by cheetaher on July 24, 2019

Central pattern generators(CPG)模型

Central pattern generators 1. 前言 控制运动的问题是神经科学和机器人学能够很好结合的领域。怎么在只接受简单的、低维的输入信号的同时产生高维有节奏的输出信号在机器人的运动控制中十分重要。为了解决这一问题，引入了Central pattern generators(CPGs) 模型。 中枢模式发生器(CPGs)是一种在无脊椎动物和脊椎动物中都存在的神经回路，它可以...

Posted by cheetaher on May 29, 2019

卷积神经网络(CNN)与tensorflow

卷积神经网络 简介 卷积神经网络结构如图： 卷积神经网络与全链接神经网络结构类似，都是逐层前向传递，而且网络的训练过程也十分类似．一个卷积神经网络由５种结构组成，输入层，卷积层，池化层，全链接层，softmax层． 输入层 输入层就是整个神经网络的输入． 卷积层 卷积层(concolutional layer)在卷积神经网络中被称为过滤器或者是内核．在tensorflow中卷积层就...

Posted by cheetaher on May 6, 2019

神经网络训练的tensorflow实现

神经网络训练的tensorflow实现 本文对神经网络训练步骤等进行说明，并说明了在tensorflow中相应的实现 神经网络训练过程的三个步骤： 定义神经网络的结构和前向传播的输出结果。 定义损失函数以及选择神经网络的优化算法。 生成会话并在训练数据上反复运行神经网络优化算法 下面将根据这三部分进行相关概念的解释。 一、定义神经网络的结构以...

Posted by cheetaher on April 19, 2019

markdown 简单使用

markdown的简单使用

1. 斜体和粗体 使用 * 和 ** 表示斜体和粗体。 示例： 这是 斜体，这是 粗体。 2. 分级标题 使用 === 表示一级标题，使用 — 表示二级标题。 示例： 这是一个一级标题 ============================ 这是一个二级标题 -------------------------------------------------- ### 这是...

Posted by cheetaher on April 15, 2019

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