皮皮网

1.Psensor – 监控Linux硬件温度 [主板和CPU]
2.4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹
3.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

Psensor – 监控Linux硬件温度 [主板和CPU]

       Psensor是源码一款基于GTK+的Linux硬件监控工具，能够实时显示和绘制温度数据图表。源码为了使用Psensor，源码需要先确保系统中安装了两个依赖包：lm-sensor和hddtemp。源码在大多数Linux发行版中，源码这两个包从默认存储库提供，源码ssh 源码项目但若在基于RHEL的源码系统上，需先安装并启用epel-release存储库。源码对于Fedora Linux用户，源码将yum替换为dnf。源码在基于Debian的源码系统上，使用apt命令安装。源码对于Arch和OpenSuse，源码安装过程如图所示。源码完成依赖安装后，源码可通过命令在类Debian系统、Arch和OpenSuse上安装Psensor。专业erp源码不幸的是，基于RedHat的系统上，Psensor不在默认存储库中提供，因此需要从源代码编译安装。安装过程包括下载最新稳定的Psensor源码压缩包，然后使用命令编译。如果计划查看远程服务器的温度和风扇速度，需额外安装Psensor Server。

       对于那些希望从命令行监控Linux硬件温度的用户，可以使用sensors-detect通过传感器诊断硬件并运行sensors命令，键入默认选项'Yes'直到熟悉流程。Psensor的GUI版本允许用户从桌面应用程序菜单运行软件，选中所有传感器以绘制图表，并注意到颜色编码。Psensor的自定义功能丰富，用户可在界面、c 遍历 源码温度单位、传感器表位置、启动时行为、窗口大小、前景/背景颜色、监控持续时间、更新间隔、传感器设置以及所有传感器的启用/禁用配置等选项进行调整。

       Psensor是硬件温度监控的强大工具，它有助于避免由于过热导致的硬件损坏和系统崩溃，从而保护宝贵的数据和避免高昂的重建成本。随身携带Psensor或类似工具，确保系统稳定运行，始终是一个明智之举。

4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹

       AMCL包在机器人定位中扮演关键角色，通过粒子滤波器实现对机器人位姿的ext js源码估计。本文将深入探讨AMCL包的核心组成部分：运动模型与观测模型，以及它们对输出位姿的影响机制。运动模型与观测模型共同协作，确保粒子滤波器能够准确地跟随机器人运动，并通过观测更新粒子的权重，最终输出机器人在环境中的估计位姿。

       在AMCL包中，传感器模型主要体现在两个重要类的定义：AMCLSensor和AMCLSensorData。AMCLSensor类提供了一组接口，用于根据运动模型更新粒子滤波器，同时定义运动模型中的位姿。与此并行的是AMCLSensorData类，它负责组织AMCLSensor类的实例，确保它们能够协同工作以实现高效的粒子滤波。

       运动模型是AMCL包中的核心组件之一，它主要关注于根据机器人当前的fsm游戏源码运动类型（如差分驱动或全向驱动）来选择相应的运动模型。这些模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动情况。运动模型通常涉及定义不同输入参数，并通过模拟机器人的物理运动来更新粒子滤波器的状态。

       观测模型则负责对粒子滤波器进行观测更新，即根据传感器输入（如激光雷达或里程计数据）计算每个粒子样本的权重。观测模型的选择通常取决于所使用的传感器类型，例如激光雷达传感器可能采用波束模型、似然域模型或极大似然域模型等。在实现中，观测模型通过定义测量值、最大测量距离和激光射线数目等参数来描述传感器特性，并基于这些参数计算粒子样本的权重。

       运动模型与观测模型之间的关系至关重要。运动模型通过更新粒子样本的位姿来反映机器人的运动，而观测模型则基于这些更新后的位姿计算权重。两者相辅相成，共同驱动粒子滤波器的迭代更新，最终输出机器人在环境中的估计位姿。

       在AMCL包中，运动模型和观测模型的实现涉及多个层次的细节，包括对运动模型的参数化、对观测模型的选择和配置、以及粒子滤波器的更新算法。这些组件共同协作，确保AMCL包能够提供准确、实时的机器人定位和定位修正能力。

       综上所述，AMCL包通过运动模型和观测模型的协同作用，为机器人提供了强大的定位能力。这些模型在实现中紧密集成，确保了粒子滤波器的高效运行和准确性。AMCL包的传感器部分不仅提供了对运动和观测的详细建模，还为后续的机器人定位应用提供了坚实的基础。

Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

       上一篇文章深入分析了传感器数据的流向，接下来让我们继续探讨传感器格式的转换与类型变换。这部分内容在sensor_bridge.cc文件中。在处理传感器的坐标变换时，我们需要运用三维空间刚体运动的知识，先进行简要回顾，以助于理解代码。

       三维空间刚体运动涉及向量内积与外积。向量内积的计算公式如下，表示两个向量的点乘。向量外积则是一个向量，其方向垂直于两个向量，大小为两向量张成四边形的有向面积，计算公式如下。

       旋转和平移是欧氏变换的两个关键部分。旋转涉及单位正交基的变换，形成旋转矩阵（Rotation matrix），该矩阵的各分量由两组基之间的内积组成，反映了旋转前后同一向量坐标的变化关系。平移则通过向旋转后的坐标中加入平移向量t实现。通过旋转矩阵R和平移向量t，我们可以完整描述欧氏空间中的坐标变换关系。

       为了简化变换过程，引入齐次坐标和变换矩阵。在三维向量末尾添加1形成四维向量，进行线性变换。变换矩阵T能够将两次变换叠加简化为一个操作，便于后续计算。

       Cartographer的坐标转换程序位于transform文件夹下的rigid_transform中，用于求解变换矩阵的逆。

       在sensor_bridge类中，构造函数将传入配置参数，对里程计数据进行处理。首先将ros时间转换为ICU时间，然后利用tf_bridge_.LookupToTracking函数找到tracking坐标系与里程计child_frame_id之间的坐标变换。在ToOdometryData函数中，将里程计的footprint的pose转换为tracking_frame的pose，并最终将结果转换为carto::sensor::OdometryData的数据类型。

       HandleOdometryMessage函数将传感器数据类型与坐标系转换完成后，调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。对于雷达数据，首先转换为点云格式，然后对点云进行坐标变换，并调用trajectory_builder_->AddSensorData进行数据处理。

       IMU数据处理中，要求平移分量小于1e-5，然后调用trajectory_builder_->AddSensorData对数据进行处理。

       在雷达数据处理部分，首先将点云数据分段，然后传给HandleRangefinder处理，将点云坐标变换到tracking_frame坐标系下，调用trajectory_builder_->AddSensorData函数进行数据处理。

       总结本章内容，我们详细解析了SensorBridge类，对传感器数据进行了转换和传输。通过Node类、MapBuilderBridge类和SensorBridge类，我们对Cartographer_ros部分的代码有了基本了解。接下来，我们将深入学习cartographer。