1.用地可以测量距离吗？
2.asp页面显示mapinfo地图源码
3.ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读
4.找到卡顿来源，道路道路BlockCanary源码精简分析
5.opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码
6.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

用地可以测量距离吗？

       地图是测量测量查日常生活中经常使用的网络工具，其实它除了找地址，源码源码导航，道路道路还有不少实用的测量测量查功能，比如突然要计算你从家里出发，源码源码lustre源码讲解到某一地点的道路道路距离，打开导航往往不能精确地给出精细到米的测量测量查距离，而使用测距工具，源码源码就能实现。道路道路

       工具/原料

       百度地图

       方法/步骤

       1/9 分步阅读

       打开地图，测量测量查输入测距起点，源码源码搜索具体位置

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       点击右上角“工具箱”，道路道路先使用标记工具，测量测量查对起点进行标注

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       标注起点，源码源码修改备注名

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       然后搜索终点，这样做的好处是不会进行下一步操作时，起点消失

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       同样标注好，修改备注名

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       选取“测距”工具，放大地图，从实际出门的位置开始逐一打点，这样的好处是尽可能精确

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       打点至终点处双击，结束测距，此时就会显示出整个路程，包括各个转折处的距离

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       此外，测距还能用于估算某一大型场地的面积，比如体育场，测量起来会耗费精力，使用测距，能最快地进行估算，但是最好选择卫星图

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       将体育场边长用测距点一圈，就可以估算面积了

       但是测面积在网上没有找到很好的资料，百度提供的DrawingManager虽然也可以实现测面积，但是感觉太lol了，然后继续找资料，发现有人跟我遇到同样的问题，他的解决思路是对BMapLib.DistanceTool进行改造，但遗憾的是没有提供源码。

       我也想过要改造BMapLib.DistanceTool，但是这个对我来说很有挑战性，毕竟js我差不多是小白，今天闲来无事，决定一试。下载了BMapLib.DistanceTool的外卖源码购买源码看，大部分都看不懂，呵呵，不过我要做的工作就是在事件处理中加入自己的逻辑，寻着这个思路，经过几番折腾，终于搞定了，整体效果自己还比较满意。

       注意事项

       此方法只能估算，并不能作为精确测量数据使用

asp页面显示mapinfo地图源码

       ： MapInfo 地图对象

       MapInfo地图对象生成与操作

       MapInfo地图对象与地理实体

       用MapInfo地图对象表示地理实体：依据比例尺和属性数据的需要定义地理实体地图对象。道路可以是线对象或面对象，按属性数据进行分段和分块。

       设计地理实体的Mapinfo表示：首先对区域内所要管理的地理实体依据MapInfo地图对象的要求进行分类，设计分层方案，定义地理实体的属性字段名称、类型、大小等。

       点对象表达的地理实体：各类控制点、测量点、高程点、点位符号、居民地（小比例尺）等。

       线对象表达的地理实体：单线河流（有方向）、各类管线、线状符号（如双线道路、铁路、陡坎、围墙、公交线路等）等。

       面对象表达的地理实体：境界（区）、自然或人文分区、城市道路、房屋、双线河流、湖泊等。

       复合线对象：由多个单独的线对象经合并而成，可定义随比例尺变化的的点状符号（块符号）、线状符号，也可表达河系、网络等。

       复合面对象：由多个单独的面对象经合并而成，如群岛、湖泊群等。

       地图对象操作

       单个点对象操作：显示特性（符号类型、labview的源码大小、颜色、立体效果等）的修改、坐标数据的修改（即移动位置）、复制（增加对象）、删除，单个点的缓冲区。

       多个点对象操作：选中多个点对象（不同类型、全选），统一修改显示特性（大小、颜色等），整体移动、复制、删除，多个点的缓冲区（整体、独立缓冲区）。 中国3S吧 3s8.cn

       单个线对象操作：显示特性（线符号类型、颜色、粗细等）的修改，整体复制、移动、删除，增加节点，加入与其它对象的交点，单个节点复制、移动、删除，多个节点的选择（Ctrl、Shift+鼠标点选节点），多个节点复制、移动、删除，复制单个节点产生点对象，复制多个节点产生线对象，单个线对象的缓冲区，封闭折线的缓冲区，复合线对象（有多个线对象合并而成），线对象的分割、擦除、擦除外部，线对象转换成面对象。

       多个线对象操作：选中多个线对象（不同类型、全选），kvs源码下载统一修改显示特性（粗细、颜色等），整体复制、移动、删除，多个线对象的整形节点，选择多个节点的不同之处，多个线对象的合并、缓冲区等。

       单个面对象操作：显示特性（边线符号类型、颜色、粗细，填充类型、前景色、背景色等）的修改，整体复制、移动、删除，增加节点，加入与其它对象的交点，整形节点功能，单个面对象的缓冲区，复合面对象（有多个面对象合并而成），面对象的分割、擦除、擦除外部，面对象转换成线对象。

       多个面对象操作：选中多个面对象（不同类型、全选），统一修改显示特性（边界线、填充颜色等），整体复制、移动、删除，多个面对象的整形节点，选择多个节点的不同之处，多个面对象的合并、分割、擦除、缓冲区等，多个面对象转换成线对象，复合面对象转换成复合线对象，复合面对象转换成多个独立的语音导诊源码面对象。 专业的3S站 3s8.cn

       辅助线、辅助面、辅助层：为更好地以地图方式显示对象。道路、等高线间断处的处理（双线河流、桥梁、过桥公路关系的处理）。

       在层间交换数据方法：不同层之间拷贝、移动单个或多个地图对象。

       属性数据结构定义与修改 定义与修改地理实体的属性字段名称、类型、大小等。

       快速增加新层的方法（使用装饰图层、保存装饰层对象）。

       投影变换 使用Save as进行投影变换。

       建立自己的符号库

       点符号库：BMP图象、Windows符号字库、Symbol工具；

       线符号库：使用线型编辑器；

       面符号库：使用区域编辑器；

       MapInfo的专题制图功能（MapInfo的特色之一）

ROS中MPC局部路径规划器使用方法及源码流程解读

       本文将详细介绍ROS导航框架中MPC局部路径规划器mpc_local_planner的使用方法，并对其源码进行解读，梳理其规划流程。内容分为MPC模型预测控制算法简介、mpc_local_planner使用方法、mpc_local_planner源码解读与规划流程梳理三个部分。

       一、MPC模型预测控制算法简介

       MPC的设计和实施包含三个步骤。首先在k时刻，需要估计/测量出系统当前状态。MPC的优点在于处理多变量、多约束系统，适应动态环境，并提供优化性能。但它的计算复杂度较高，适用于需要高精度控制的应用。

       二、mpc_local_planner使用方法

       在ROS现有开源MPC模型预测控制算法的局部路径规划器插件中，mpc_local_planner功能包广受欢迎。它与teb_local_planner出自同一研究机构，因此在流程及上有许多相似之处。以下是mpc_local_planner的使用步骤：

       1. 下载mpc_local_planner功能包并将其放置在ROS工作空间的src文件夹下。

       2. 配置环境，执行以下指令安装所需依赖和环境。

       3. 使用catkin_make对mpc_local_planner功能包进行编译。

       4. 可根据需要执行以下语句中的一个或多个，来使用功能包自带的示例，对功能包是否能够正常工作，并可对其性能进行测试。

       5. 在启动move_base的launch文件中，配置局部路径规划器插件为mpc_local_planner/MpcLocalPlannerROS，并根据机器人的实际情况，设定参数clearing_rotation_allowed的值来设定在规划时是否允许机器人旋转。

       6. 在上述move_base节点配置中调用mpc_local_planner的参数配置文件mpc_local_planner_params.yaml。

       7. 进行效果测试，并根据测试效果对参数进行调节。

找到卡顿来源，BlockCanary源码精简分析

       通过屏幕渲染机制我们了解到，Android的屏幕渲染是通过vsync实现的。软件层将数据计算好后，放入缓冲区，硬件层从缓冲区读取数据绘制到屏幕上，渲染周期是ms，这让我们看到不断变化的画面。如果计算时间超过ms，就会出现卡顿现象，这通常发生在软件层，而不是硬件层。卡顿发生的原因在于软件层的计算时间需要小于ms，而计算的执行地点则在Handler中，具体来说是在UI的Handler中。Android进程间的交互通过Binder实现，线程间通信通过Handler。

       软件层在收到硬件层的vsync信号后，会在Java层向UI的Handler中投递一个消息，进行view数据的计算。这涉及到测量、布局和绘制，通常在`ViewRootImpl`的`performTraversals()`函数中实现。因此，view数据计算在UI的Handler中执行，如果有其他操作在此执行且耗时过长，则可能导致卡顿，我们需要找到并优化这些操作。

       要找到卡顿的原因，可以通过在消息处理前后记录时间，计算时间差，将这个差值与预设的卡顿阈值比较。如果大于阈值，表示发生了卡顿，此时可以dump主线程堆栈并显示给开发者。实现这一功能的关键在于在Looper中设置日志打印类。通过`Looper.loop()`函数中的日志打印，我们可以插入自定义的Printer，并在消息执行前后计算时间差。另一种方法是在日志中添加前缀和后缀，根据这些标志判断时间点。

       BlockCanary是一个用于检测Android应用卡顿的工具，通过源码分析，我们可以了解到它的实现逻辑。要使用BlockCanary，首先需要定义一个继承`BlockCanaryContext`的类，并重写其中的关键方法。在应用的`onCreate()`方法中调用BlockCanary的安装方法即可。当卡顿发生时，BlockCanary会通知开发者，并在日志中显示卡顿信息。

       BlockCanary的核心逻辑包括安装、事件监控、堆栈和CPU信息的采集等。在事件发生时，会创建LooperMonitor，同时启动堆栈采样和CPU采样。当消息将要执行时，开始记录开始时间，执行完毕后停止记录，并计算执行时间。如果时间差超过预设阈值，表示发生了卡顿，并通过回调传递卡顿信息给开发者。

       堆栈和CPU信息的获取通过`AbstractSampler`类实现，它通过`post`一个`Runnable`来触发采样过程，循环调用`doSample()`函数。StackSampler和CpuSampler分别负责堆栈和CPU信息的采集，核心逻辑包括获取当前线程的堆栈信息和CPU速率，并将其保存。获取堆栈信息时，通过在`StackSampler`类中查找指定时间范围内的堆栈信息；获取CPU信息时，从`CpuSampler`类中解析`/proc/stat`和`/proc/mpid/stat`文件的CPU数据，并保存。

       总结而言，BlockCanary通过在消息处理前后记录时间差，检测卡顿情况，并通过堆栈和CPU信息提供详细的卡顿分析，帮助开发者定位和优化性能问题。

opencv cv::distanceTransform()距离变换论文与源码

       OpenCV的cv::distanceTransform()函数用于计算图像中所有点到最近‘0’点的距离，其应用广泛，例如在无人驾驶中，用于测量图像中最近障碍物的距离。它支持两种距离计算：L1和L2。当maskSize为DIST_MASK_PRECISE且distanceType为DIST_L2时，采用[]中的并行算法，借助TBB库。其他情况下，会使用[]算法。

       简单来说，[]算法在年发表，而[]则更易于理解且适用于L2距离。距离变换定义了一个函数Df，它是输入函数f的欧氏距离变换，即对于每个点p，找到最近的q点，其距离加上f(q)值。

       公式[公式]描述了经典的距离变换方法，它将每个网格位置与最近点P通过二值图像关联。在OpenCV的实现中，如/modules/imgproc/src/distransform.cpp的Line ，有一维和二维情况的处理方法。一维时，欧氏距离平方变换为[公式]，二维则通过两次一维变换简化计算过程。

       如果你对OpenCV的距离变换感兴趣，欢迎查看我的专栏并投稿，共同探讨OpenCV背后的原理和知识，共同进步。

5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)

       粒子滤波器这部分内容较为复杂，涉及众多理论与数据结构，我们将分多个部分进行介绍。本部分内容主要对pf文件夹进行简要分析，包括蒙特卡罗定位在pf中的代码实现、KLD采样算法的理论介绍及其在pf中的具体实现。

       pf文件夹主要由以下部分组成：3✖3对称矩阵的特征值和特征向量的分解、kdtree的创建与维护方法、Gaussian模型与概率密度模型采样生成粒子、三维列向量、三维矩阵、实现pose的向量运算、局部到全局坐标的转换以及全局坐标到局部坐标的转换。

       接下来，我们将对各个头文件进行简要分析。

       粒子滤波器是AMCL定位的理论基础，属于粒子滤波的一种。关于粒子滤波的原理及代码效果演示，可以参考相关资料。

       AMCL包中的粒子滤波器作用如下：首先，参考pf.cpp中的pf_update_action函数，了解sample_motion_model代码实现；其次，参考pf.cpp中的pf_update_sensor函数，了解measurement_model的代码实现。

       AMCL引入KLD采样理论，对蒙特卡罗定位进行再次改进。参考《概率机器人》第8章，讨论粒子滤波器的效率及采样集大小的重要性。KLD采样是蒙特卡罗定位的一个变种，它能随时间改变粒子数，降低计算资源的浪费。

       3.1 KLD_Sampling_MCL算法介绍：算法将以前的采样集合、地图和最新的控制及测量作为输入，要求统计误差界限err和sigma。在满足统计界限之前，KLD采样将一直产生粒子。算法产生新粒子，直到粒子数M超过Mx和使用者定义的最小值Mx（min）。

       3.2 KLD采样算法在AMCL包中的具体应用：代码在pf.cpp中的pf_update_resample函数中实现。接下来，我们将详细分析pf文件夹里每个CPP文件的代码逻辑。

软件源代码是什么意思？

       首先，我们需要了解软件源代码的定义：软件源代码是一种由程序员编写的计算机语言代码，它指导计算机执行特定任务。通俗而言，软件源代码是构成软件应用程序的基础。这些代码可以在编辑器中被修改和更新，以适应不同的应用需求和运营环境。

       其次，软件源代码的重要性不可忽视。软件源代码是一个产品或应用程序的核心元素。因此，它的质量也决定了应用程序的质量和性能。软件源代码的完整性、可读性、优化程度和安全性，都是测量软件开发公司或开发团队专业知识和经验的重要指标。

       最后，开源社区是软件源代码的重要来源之一。开源社区通过公开软件源代码的方式，鼓励编程爱好者和开发者对已有代码进行修改和优化，达到创新的目的。同时，这些开源软件也为初创企业或小型公司提供了适用于其应用环境的经济且实用的解决方案。

单片机毕设开源 单片机 汽车倒车防撞报警系统 (源码+硬件+论文)

       本文章介绍基于单片机的汽车倒车防撞报警系统，涵盖源码、硬件设计与论文。

       该系统采用STCC单片机最小系统、LCD显示器、HC-SR超声波测距模块、蜂鸣器和按键电路等硬件。系统由自锁按钮启动，超声波模块测量距离，数据经单片机处理后显示在LCD上。用户通过按键调整报警距离，当距离小于预设值时，系统发出蜂鸣声与LED闪烁报警。

       硬件设计主要包括原理图，电路结构清晰，易于理解与实现。软件设计则深入探讨超声波测距原理与具体实现方式，包括直接读取ECHO引脚、使用外部中断等方法，通过计算定时器值计算距离。

       软件的核心在于处理超声波返回信号与计算距离，系统通过识别信号周期与时间，计算目标距离。主程序负责数据处理与功能模块运行支持。

       实现效果显著，成功构建了汽车倒车防撞报警系统。源码、硬件设计与论文均可在链接中获取，供参考与学习。