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gazebo中的坐标系

1、gazebo中link和joint中都有origin的元素。弄了半天好像是明白了。link定义了各个部件的几何模型，joint定义了各几何模型直接的坐标位置。

月微良·2020-08-16 00:07

ROS笔记（14） URDF

ROS笔记（14）URDF1.URDF简介2.link3.joint4.robot5.gazebo6.解析7.显示1.URDF简介统一机器人描述格式，UnifiedRobotDescriptionFormat

氢键H-H·2020-08-16 00:34

关于urdf使用的一些问题

1link与joint中origin使用：link中origin：xyz是指以父节点的坐标系为参考系（若没有父节点则以世界坐标系为参考系），该link分别向xyz方向移动abc的距离，但是该link本身的坐标系不移动

qq_29229045·2020-08-16 00:42

ROS机械臂开发Moveit Gazebo仿真遇到的问题

Couldnotloadcontroller'joint_state_controller'becausecontrollertype'joint_state_controller/JointStateController'doesnotexist

抠脚的王者·2020-08-16 00:43

ROS URDF(附1):处理 Robot semantic description not found.报警

在之前的两个帖子ROS:URDF自定义robotmodel-----解决WARN：Notfdata.Actualerror:FixedFrame[base_link]doesnotexist和joint_state_publisher

bbtang5568·2020-08-15 22:41

在ROS中添加多个机器人模型

xacro模型为每个link、joint加上命名空间前缀：添加xacro属性：，其中$(argns)由launch文件传入，在下文会讲如何传入。

je00·2020-08-15 22:25

关于joint_state_publisher出现No transform from [sth] to [sth]的问题

问题描述：https://www.cnblogs.com/dayspring/articles/10109260.html"robot_description"参数定义了urdf文件的路径，它被robot_state_publisher节点使用。该节点解析urdf文件后将各个frame的状态发布给tf.因此在rviz里面就看到各个frame(link)之间的tf转换显示OK.否则会显示warnin

Jabber_Jagger·2020-08-15 21:02

出现这个问题Could not find the GUI, install the ‘joint_state_publisher_gui‘ package

本人Linux版本：Ubuntu18.04LTSROS版本：MelodiURDF代码launch文件会有以下报错[WARN][1582867522.390661]:The'use_gui'parameterwasspecified,whichisdeprecated.We'llattempttofindandruntheGUI,butifthisfailsyoushouldinstallthe'j

A_XinsBigbird·2020-08-15 21:52

ROS中URDF模型的joint标签详解

目录ROS中URDF模型的joint标签详解1.概览2.详解2.1joint中的属性2.2joint中的元素2.2.1\(可选,默认为0)2.2.2\(必须)2.2.3\(必须)2.2.4\(可选,默认为

DuanwuCHEN·2020-08-15 21:08

URDF通用机器人格式化描述文件学习笔记

package.xml中增加urdf依赖：urdfurdf二、写一个urdf文件一般的urdf文件test.urdf起来像是这样：以下逐行解释上面的urdf的语法结构和关键字：在ROS官方有更详细的joint

fromcl·2020-08-15 20:32

创建的.urdf模型文件无法全部在rviz显示

报错[joint_state_publisher-2]processhasdied[pid22416,exitcode1,cmd/opt/ros/kinetic/lib/joint_state_publisher

dream__wwt·2020-08-15 20:59

ROS 学习系列 -- 使用urdf创建机器人模型在Rviz中3D观察之二 joint 使用

一建立可以转动的jointcontinuous">1.将joint的类型改为"continuous"这样front_left相对base_link就是一个转动的装置2.转动的位置就是由origin定义的

东方赤龙曲和政·2020-08-15 20:55

ROS URDF(四) joint和link坐标系及变换释义

源码：源码对应的Rviz显示模型：图1上述模型由两个joint(pan_joint、tilt_joint)和三个link(base_link、pan_link、tilt_link)组成。

bbtang5568·2020-08-15 20:49

关于ROS urdf 生成两个轮子的ddrobot2.urdf 报错 [joint_state_publisher-1]

报错如下：[joint_state_publisher-1]processhasdied[pid3800,exitcode1,cmd/opt/ros/kinetic/lib/joint_state_publisher

呆萌蜗牛·2020-08-15 20:35

ROS中的URDF joint元素参考，中文翻译

ROS中的URDFjoint元素参考，中文翻译原文地址http://wiki.ros.org/urdf/XML/joint我已经把该翻译文稿上传到ROSwiki上了，现在可以直接在roswiki上看中文版的了

bonsoir.·2020-08-15 20:40

机器人坐标系

机器人坐标系主要分4类，关节坐标系（joint）、世界坐标系（world）、工具坐标系（tool）、用户坐标系（user）。关节坐标系最为直观，它是组成机器人所有关节的电机位置或角度。

CodeSyslearner·2020-08-14 02:24

PHP函数篇

$数组=explode("分隔符",$字符串)；foreach($数组as$array){$joint=$joint.

完美主义接班人·2020-08-12 17:56

【论文阅读笔记】Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training

论文链接：https://arxiv.org/abs/1909.07755论文代码：https://github.com/markus-eberts/spert文章目录1摘要2介绍3相关工作3.1JointEntityandRelationExtraction3.2Span-basedApproaches4模型架构4.1SpanClassification4.2SpanFiltering4.3Re

Irving_III·2020-08-11 04:12

MySQL 8.0 新特性之哈希连接（Hash Join）

例如，从MySQL8.0.18开始以下查询可以使用hashjoin进行连接查询：SELECT*FROMt1JOINt2ONt1.c1=t2.c1;Ha

不剪发的Tony老师·2020-08-10 09:23

【论文笔记】(2019CVPR)Learning joint reconstruction of hands and manipulated objects

1.导论1.1背景作者认为，虽然现在有许多通过单目相机和卷积神经网络估计2D、3D手掌姿态的方法。但是它们只专注于估计稀疏的关键点，对于手-物交互的推理是不足矣的。而稠密的3D重建有pointclouds、有meshsurfaces，作者选用了后者，因为作者认为它能够更好地表现手物交互。本文中，作者主要是利用物体操作过程中手和物体的约束，来重建手和物体模型，并同时建模它们的互动行为。本文所采用的模

Medlar Tea·2020-08-10 07:46

Box2d）box2dweb之关节joint（连接器）

box2dweb非常重要的一个概念，关节（joint）也有叫连接器的，总之是一个意思。

xiangtao-liu·2020-08-10 01:41

1604.Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search论文阅读笔记

前言：Lietal.和Ahmedetal.提出方法：一对裁剪图像输入+binaryverificationloss训练参数Dingetal.和Chengetal.提出方法：三图像输入（tripletsample）+binarytripletloss训练参数，minimizethefeaturedistancebetweenthesamepersonandmaximizethedistancebet

xuluohongshang·2020-08-09 03:09

1607.CVPR-Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person ReID 论文笔记

作者将reid任务按照最终测度方法的不同，分成了两类：即按照距离loss训练方法的SIR（single-imagerepresentation）和按照对比loss训练网络的CIR（cross-imagerepresentation），作者提出了一种卷积神经网络框架，可以将两类方法整合到一个框架里，进行联合训练，最终以得分和阈值设置的形式应用训练好的模型。这样可以提升匹配率的直觉上的原因：SIR特征

xuluohongshang·2020-08-09 03:38

Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person Re-identification

人物识别可以用两种方法解决：（1）在单个图片上做识别，给出一个阈值，计算距离相似性，判断两张图片是否匹配。（2）在多张图片上做分类，可以考虑为二分类的问题。由于两种方法各有优点，在这篇文章中，作者采用两种方法的结合，并特出一种基于卷积神经网络的联合学习模型统一SIR和CIR。在学习SIR与CIR的关系是，我们发现在CIR上的分类是基于SIR的一些常见的相似性度量的泛化。我们的网络包含3个子网：1.

xufengchi·2020-08-09 03:02

AttSum: Joint Learning of Focusing and Summarization with...

引最近读的几篇paper都是用seq2seq的思路来解决问题，有点读厌烦了，今天换个口味。分享一篇extractive式的paper，AttSum:JointLearningofFocusingandSummarizationwithNeuralAttention，AttSum是本文所阐述的摘要系统的名称。(点“阅读原文”获取本文)Abstract基于查询的抽取式文本摘要系统通常需要解决好相关性和

weixin_33794672·2020-08-09 00:57

论文阅读《Joint Learning of Single-image Cross-image Representations for Person Re-identification》

简介personre-identification是一个越来越热门的研究领域，其研究的问题是辨别从两个摄像头中捕获到的两张行人图片是否是同一个目标对象的。个人理解，reid问题与人脸识别存在的差异主要在于人脸识别主要通过脸部特征进行识别，而reid问题的两个输入图像则更关注于人的整体，由于监控摄像头的角度等问题，无法给到像人脸一样的正面特写，所以我们只能通过其他的一些特征来进行判断。做reid问题

_RaymondWong·2020-08-08 22:15

Joint Detection and Identification Feature Learning for Person Search

JointDetectionandIdentificationFeatureLearningforPersonSearch（整合行人检测和行人再识别的行人搜索新框架）Abstract现存的行人再识别基准和方法主要是在queriesandcandidates之间匹配已经裁剪过的行人图片。但是现实中的场景不会这样理想，在做行人搜索时，我们需要先用行人检测的方法标记出行人，再用行人再识别的方法搜索出特定

kepcum·2020-08-08 19:52

SegFlow_Joint Learning for Video Object Segmentation and Optical Flow 论文翻译

Abstract本文提出了一种端到端可训练网络，用于在视频中同时预测像素级目标分割和光流。本文提出的SegFlow有两个分支，在一个统一的框架下，对目标分割和光流的有用信息进行双向传播。分割分支是建立在完全卷积网络上的，在图像分割任务中被证明是有效的，并且光流分支利用了流网模型。统一的框架通过迭代的方式进行训练，以学习通用的概念，并对特定对象进行在线微调。对视频对象分割和光流数据集进行了大量的实验

Eternity丶·2020-08-08 18:16

德国大众20亿欧元押宝中国电动车市场

除了入资电池制造商GotionHigh-Tech（前身为合肥国轩高科）之外，大众还在增加其在电气合资企业JAC（Elektro-Joint-

leelight·2020-08-08 17:31

深蓝学院ros学习总结

模型的建立分为两种：urdf模型文件、xacro模型文件两者的区别：一、建立机器人模型1.在模型建立上urdf文件需要给每个连接link与关节joint设置他们的形状、颜色、坐标，即使只是位置不同的两个

enenabc·2020-08-08 15:37

行人再识别：Joint Learning of Single-image and Cross-image Representations for Person Re-identification

摘要行人再识别问题一般有两种解决思路，一种是对单张图像的特征进行匹配(SIR,single-imagerepresention)，另一种是对交叉图像特征进行二分类处理(CIR,cross-imagerepresentation)。在本文中，我们对两种方式之间的联系进行了探索，并借助CNN提出了一种联合两种方式的学习框架。对于上述的两种方式，第一种是通过比较两张图像特征之间的距离与阈值之间的大小关系

Shawn0901·2020-08-08 11:26

【ICCV19 超分辨】Deep SR-ITM: Joint Learning of Super-Resolution and Inverse Tone-Mapping for 4K UHD HDR

ICCV2019的超分辨文章文章链接matlab代码链接本文解决超高清视频的超分辨问题。具体描述就是LRSDR->HRHDR。HDR：高动态范围图像，相比于普通图像，能够提供更多的动态范围和图像细节。LDR：其实就是普通的图像，比如jpg等等。本文提出的方法联合super-resolution（SR）和inversetone-mapping（ITM），恢复高频细节forSR，恢复局部对比度forI

luissen·2020-08-08 10:34

[易懂]两连杆关节机械臂机器人给定位置求解各关节转动角度教程模拟Python实现

两连杆关节机械臂机器人给定位置求解各关节转动角度教程模拟Python实现github代码地址：https://github.com/varyshare/easy_slam_tutorial/tree/master/joint_robot_simulation

司南牧·2020-08-07 19:24

Joint Model (Intent+Slot)

0、BERTforJointIntentClassificationandSlotFilling本文《BERTforJointIntentClassificationandSlotFilling》提出了使用BERT进行文本意图分类和槽位填充的任务，其结果达到了目前最好的成绩。论文地址github地址引言意图识别/意图分类(IntentClassification)和槽位填充(SlotFilling

sliderSun·2020-08-06 13:00

【论文阅读】Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction

文章目录论文部分AbstractIntroductionProposedApproach实验部分论文部分Abstract根据slot和intent之间的关系，提出了一种slotgate来学习intent和slot向量之间的关系，通过全局优化来获得更好地语义信息。Introduction由于slot通常高度依赖于intent，因此本工作重点介绍如何通过引入slotgate来建模slot和intent

ForcedOverflow·2020-08-06 13:40

『论文阅读』Attention-Based Recurrent Neural Network Models for Joint Intent Detection and Slot Filling

文章目录1、加入Attention机制和对齐机制的RNN编码器-解码器模型1.1底层特征：1.1.1BiRNN(GRUorLSTM)1.2attention：2、加入Attention机制的RNN模型。实验结果：ConclusionsReference来自于论文：《Attention-BasedRecurrentNeuralNetworkModelsforJointIntentDetectiona

立刻有·2020-08-06 13:17

『论文阅读』Slot-Gated Modeling for Joint Slot Filling and Intent Prediction

文章目录1.创新点：2.模型2.1底层特征：2.2attention：2.3slot-Gate:实验结果：conclusionReference来自论文：《Slot-GatedModelingforJointSlotFillingandIntentPrediction》发表在NAACLHLT2018，自然语言四大顶会之一。基于Attention的RNN模型在联合意图识别(ID)和槽位填充(SF)上

立刻有·2020-08-06 13:17

BERT for Joint Intent Classifification and Slot Filling论文笔记

文章目录摘要实现方法BERTJointIntentClassifificationandSlotFilling意图识别slotfillingCRF实验结果论文地址：BERTforJointIntentClassifificationandSlotFilling代码地址：https://github.com/monologg/JointBERT（非官方）摘要意图分类和slotfilling是自然语言

洲洲_starry·2020-08-06 13:16

【医学+深度论文：F06】2018 CVPR A Deep Learning based Joint Segmentation and Classification Framework

062018CVPRADeepLearningbasedJointSegmentationandClassificationFrameworkforGlaucomaAssesmentinRetinalColorFundusImagesMethod：Segmentation+classification，分割视盘、视杯，分类青光眼Dataset：TrainREFUGE（CFI）400(360Norm

鹿鹿最可爱·2020-08-06 12:58

Joint Embedding of Words and Labels for Text Classification（ACL 2018）

论文原文：https://arxiv.org/abs/1805.04174代码链接：https://github.com/guoyinwang/LEAM论文动机：标签嵌入（Labelembedding）已被证明在多个领域和任务中是有效的。在CV中，已经有大量关于利用标签嵌入进行图片分类、图像和文本间的多模态学习、图像中的文本识别的研究。有大量关于词嵌入的研究，但是关于标签嵌入的研究很少。标签对分类

lime_1002·2020-08-06 12:09

BERT for Joint Intent Classification and Slot Filling 使用Bert的插槽填充与意图识别联合模型

BERTforJointIntentClassificationandSlotFilling使用Bert的插槽填充与意图识别联合模型Abstract意图分类和插槽填充是自然语言理解的两个基本任务。他们经常受到小规模的人工标签训练数据的影响，导致泛化能力差，尤其是对于低频单词。最近，一种新的语言表示模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTrans

Toyhom·2020-08-06 12:40

joint_model.h:47:26: fatal error: Eigen/Geometry: 没有那个文件-解决方法

在做机械臂ros中规划的时候遇到了这个问题：/opt/ros/kinetic/include/moveit/robot_model/joint_model.h:47:26:fatalerror:Eigen

跃动的风·2020-08-05 04:54

开源机器人库orocos KDL 学习笔记四：Forward Kinematric

上一篇主要讲述了KDL中运动链的建立方式，以及与其相关的段（Segment）和关节（Joint）的概念，这些是串联机械臂运动学的基础。本篇主要讲述KDL中正运动学解的实现方式及其使用。

Hugoool·2020-08-04 19:12

Apache Kylin优化篇之联合维度(Joint Dimension)

kylin作为OLAP查询最好的工具之一，但在kylin构建维度时，会生成很多不必要的维度cube，造成维度爆炸，占用大量的存储空间，为了缓解Cube的构建压力，减少生成的Cuboid数目，ApacheKylin引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的Cuboid，本文主要介绍kelin维度优化配置–联合维度（JointDimension）。在介绍优化之前，先来看一看造成维度爆炸的原因：例

微溪·2020-08-03 05:44

Competitive Collaboration:Joint Learning of Depth, Motion, Optical Flow and Motion Segmentation

代码：https://github.com/anuragranj/cc摘要在low-level视觉中使用无监督学习解决一下问题：单目深度估计、相机运动估计、光流、并将视频分割为静态场景和移动区域。并使用几何约束来解决这几个问题。并引入CompetitiveCollaboration解决网络之间的协调问题，其工作原理与expectation-maximization相似，既可以解释静态或运动区域相应

skycrygg·2020-08-03 03:27

Spectral Clustering by Joint Spectral Embedding and Spectral Rotation

orthonormalmatrix正交矩阵的定义如果：或（则n阶实矩阵A称为正交矩阵）正交矩阵的性质1是正交矩阵2A的各行是单位向量且两两正交3A的各列是单位向量且两两正交4|A|=1或-1文章原文：Theexistingjointmodeladoptsanorthonormalrealmatrixtoapproximatetheorthogonalbutnon-orthonormalcluste

godli_one·2020-08-03 02:41

笔记：Competitive Collaboration: Joint Unsupervised Learning of Depth, Camera Motion, Optical Flow and

基本信息题目：CompetitiveCollaboration:JointUnsupervisedLearningofDepth,CameraMotion,OpticalFlowandMotionSegmentation发表信息：CVPR2019作者：AnuragRanjan，VarunJampani，MichaelJ.Black学校/研究机构：maxplanckinstituteforintel

Siyuada·2020-08-02 22:16

（12）join语句的工作机制

一、IndexNested-LoopJoin先看如下的SQL语句select*fromt1straight_joint2on(t1.a=t

hanpeiyu1995·2020-08-02 17:38

hive笛卡尔积+排序

*fromT1joinT2on1=1；在Hive的strict模式下不能用这种语法，需要先用sethive.mapred.mode=nonstrict，设置为非strict模式才可以使用；尽量避免笛卡尔积

IMdandelion·2020-08-02 16:20

手把手教你在V-REP中仿真——二连杆为例

V-REP中完整仿真——二连杆为例第一步导入模型第二步分离、减三角形和图形编辑二连杆较简单可以省略减三角形和图形编辑，但大型项目**建议做下**分离减三角形图形编辑第三步安排树形结构，添加joint（电机

卧虫·2020-08-02 15:17

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