1.激光雷达导航技术的激光激光优势有哪些？请说具体一点！
2.VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！刻字刻字
3.用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献
4.Unity中的效果射击(火箭弹、激光、源码子弹轨迹)

激光雷达导航技术的软件优势有哪些？请说具体一点！

       杭州艾豆智能激光SLAM 智能扫地机器人开源系统

       一、激光激光echo命令源码解析说明

       杭州艾豆智能科技有限公司，刻字刻字专注于机器人的效果室内定位与导航、自主运动，源码智能避障和视觉技术的软件研究。在SLAM算法，激光激光扫地机的刻字刻字运动控制，视觉等技术领域有六年多技术积累。效果

       我们致力于为高性能消费级机器人提供室内定位导航及视觉解决方案，源码主要的软件产品有：°扫描激光雷达SLAM定位导航套件，固定式激光雷达定位导航套件，及深度摄像头定位导航套件，陀螺仪惯导套件、智能扫地机器人控制主板、通用型激光SLAM 机器人底盘，智能消毒机器人。

       我们积累了丰富的智能机器人室内导航定位系统，产品广泛应用与智能扫地机器人，智能全自动消毒机器人。

       杭州艾豆智能，基于激光SLAM的智能扫地机人源码是一套完整的量产的源码。基于STM和linux下C语言开发，基于本代码可以创建完整的商业级激光SLAM智能扫地机器人。

       二、功能简介

       1．功能

       杭州艾豆智能科技有限公司的激光SLAM智能扫地机人源码，具备完整的智能扫地机器人功能，功能包括。

       1）LDS激光雷达度全方位扫描，赫兹自适应扫描频率。头条新闻源码大全

       2）不低于8米的测距范围，测量量程1%的解析。

       3） Class 1 激光安全标准。

       4）激光SLAM定位，建图，导航功能。

       5）快速全屋扫描地图算法，快速生成室内二维地图。

       6）弧形掉头，工字清扫功能。

       7）沿边清扫功能，支持激光沿边和红外沿边。

       8）红外碰撞，碰撞块处理机制。

       9）悬崖传感器，跌落计算处理。

       ） 以房间为单位划分区域，智能清扫策略，路径规划功能。

       ） 计算导航路径，导航算法。

       ） 后轮电机、滚刷电机、边刷电机，风机的驱动和调速功能。

       ） 后轮电机、滚刷电话，边刷电机，风机堵转保护功能。

       ） 自动回充对接充电桩功能。

       ） APP地图显示、控制功能。

       ） 遥控器功能

       ） 手动遥控功能

       ） 智能避障

       ） 预约功能

       ） 虚拟墙功能

       ） 禁区功能

       ） 指哪去哪功能。源码所有权 外包

       ） 区域清扫功能

       ） 断点续扫功能。

       ） 智能语音功能。

       ） OTA远程升级功能

       2．技术特色

       杭州艾豆智能科技有限公司激光SLAM智能扫地机器人采用自持专利算法，有别其他开源项目。

       1) 完全自主知识产权激光SLAM算法。

       2) 不采用传统开源SLAM算法，无需操作系统支持，支持裸奔，支持嵌入式linux，抛弃臃肿的ubuntu和ROS系统。

       3) 快速识别门和房间，全屋快速扫描，生成地图算法。适用于室内自动扫描建图系统。

       4) 快速重定位功能，只要建好图，机器人随便扔，都能快速拟合重定位。

       三、系统结构

       1．系统结构

       本激光SLAM导航智能扫地机器人系统由以下单元组成：

       1) 主控系统

       2) 激光SLAM算法板

       3) 传感器板

       4) 电机驱动器

       系统结构图如下：

       2．主控系统

       主控系统采用STM或GD系统，用于电机运动控制和清扫策略计算，以及各个传感器的数据采集，分析。

       3．激光SLAM算法板

       激光SLAM算法板实现SLAM算法，房屋识别，门识别，分区算法。

       4．传感器模块

       传感器模块用于采集各种外围传感器数据。

       电机控制模块

       电机控制模块用于控制左行动轮，右行动轮，边刷电机，滚刷电机，风机，对接2345视频解析源码并通过编码器反馈形成电机闭环控制。

       反馈监视电机电流，以便主控系统计算电机堵转。

       四、快速入门

       1．快速使用

       从艾豆智能科技有限公司获取到激光SLAM智能扫地机器人源码。源码分三部分：

       1) 主控板源码，采用Keil uVision编译。

       2) SLAM算法源码，基于linux编译。

       3) APP代码，基于linux编译。

       第一步：打开主控板源码。

       使用Keil uVision V5..1.0打开“RE\USER”目录下的irobot.uvprojx 文件，编译，生成hex或bin文件，烧录hex或bin文件。

       本代码使用Source Insight编辑，建议使用者也采用SI编辑，如使用Keil编辑，可能会存在代码不对齐的情况。

       第二步：打开SLAM源码：

       进入slam 的build目录，执行make命令，生成slam文件，将slam

       文件通过网络上传到linux算法板的update目录下。

       第三步：打开APP源码。

       在linux下，进入app的build目录，执行make命令，生成app文件，将app上传到linux算法板的update目录下。

       重启系统，听到“系统载入中”的语音，稍后，天池精准医疗github源码开始按键，配网，使用APP进行控制，建图。

VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲！

       自动驾驶领域在年呈现出快速发展的态势，各大创业公司纷纷宣布获得大额融资。1月日，文远知行完成B轮3.1亿美元融资；1月日，滴滴获得3亿美元融资；2月8日，小马智行获得1亿美元C+轮融资；3月日，Momenta完成C轮总计5亿美元的融资；4月日，大疆创新推出智能驾驶业务品牌“大疆车载”，向汽车企业提供自动驾驶解决方案；4月日，小鹏汽车发布搭载激光雷达的智能汽车小鹏P5，成为全球第一款量产的激光雷达智能汽车；4月日，图森未来在美股上市，被称为“全球自动驾驶第一股”；4月日，华为和北汽合作实现上海城区通勤无干预自动驾驶，成为全球唯一城市通勤自动驾驶量产车。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等技术领域中，定位和建图（SLAM）发挥着至关重要的作用，而视觉惯性里程计（VIO）作为SLAM算法中的一个重要分支，其理论复杂度较高。对VIO的掌握能力将直接影响到SLAM从业者的专业水平。VINS-Mono是由香港科技大学飞行机器人实验室（沈邵劼团队）在年开源的知名单目VIO算法。该算法由第一作者秦通（华为天才少年）提出，并在年获得IEEE Transactions on Robotics期刊的最佳论文奖。VINS-Mono使用单目相机和惯性测量单元（IMU）实现了视觉和惯性联合状态估计，同时能够估计传感器外参、IMU零偏以及传感器时延，是一款经典且优秀的VIO框架。

       VINS-Mono在室内、室外大尺度以及高速飞行的无人机场景中均表现出色。在手机AR应用中，该算法优于当前最先进的Google Tango效果。同时，VINS-Mono也是VINS-Fusion算法的基础，应用于汽车SLAM时同样展现出高精度和稳定性。

       在自动驾驶、无人机、增强现实、机器人导航等领域的岗位中，掌握VINS-Mono算法成为了关键技能之一。为此，计算机视觉life团队推出了独家课程《VINS-Mono：原理深剖+白板从零手推公式+源码逐行精讲》。该课程通过详细的步骤解读、疑难问题解析、结合作者回复的issue理解，帮助学员深入掌握VINS-Mono背后的原理。课程内容覆盖从基础理论到复杂公式的推导，通过白板从零开始手推公式的方式，使学员能够理解复杂公式的形成过程，从而真正掌握VINS-Mono的原理。课程价格根据购买时间调整，购买越晚价格越高。如有疑问，学员可加入QQ群（）咨询，购买成功后会自动显示内部答疑群。

用FPGA实现矢量图形激光投影仪器--包含码源和参考文献

       在实验中，我们使用FPGA通过一组称为振镜的电机控制镜来投影矢量图像文件，以生成图像供观察者识别。FPGA因其强大的信号处理和I/O功能，非常适合此类高速控制任务。我们使用的片上系统还包括一个基于ARM的微控制器（HPS或硬处理器系统），我们在该系统上运行了一个嵌入式Linux发行版。C组件在HPS上运行，完成矢量图像文件的预处理工作，并将路径发送到FPGA进行绘制。

       振镜是一种基于施加电压旋转到特定位置的设备。通过使用两个带反射镜的振镜，激光束的路径在y轴方向上由y振镜控制，x轴方向上由x振镜控制。控制器通过调节电机，使激光束的投影位置快速变化，形成图像。

       系统整体结构包括HPS、FPGA、振镜和激光器。HPS上运行的C代码负责读取并解析矢量图像文件，然后将路径传递给FPGA。FPGA在路径内插一系列位置，并将这些位置作为模拟信号发送至振镜。同时，FPGA还使用数字开/关信号控制激光器，激光器通过电气驱动电路响应这些电信号，生成图像。

       SVG（可缩放矢量图形）规范用于矢量图像文件的编码。我们选择SVG标准，因为SVG文件基于XML格式，有许多开放源代码库可以从内存中读取这些文件。我们使用libxml2库解析SVG文件，并提取所需信息。路径数据通过小型解析器转换为可用形式，然后连接成单个路径。在发送到FPGA之前，路径数据经过缩放和偏移转换，以适应硬件的限制。

       QSys界面用于HPS与FPGA之间的通信。我们使用QSys总线进行控制，通过并行端口进行通信，并使用RAM块保存路径数据。旋转操作在HPS上进行，以保持图像平滑。FPGA的定点格式选择为带符号的二进制补码.，以进行数学运算。

       实现路径插值使用了Bresenham的线算法。对于直线插值，算法在像素网格上绘制线。二次和三次贝塞尔曲线的插值更为复杂，需要通过参数化形式进行。二次插值使用简单的计算代码，三次插值则构建了额外的逻辑电路。顶级求解器模块从RAM中读取命令并分配给适当的插值器。

       振镜驱动器电路将FPGA输出转换为振镜可识别的控制信号。激光驱动器电路确保在移动和结束命令期间关闭激光，以及在路径段中保持激光开启。我们使用了廉价激光笔，并设计了一个安装部件以使激光与检流计镜对准。

       在测试过程中，我们首先确保振镜可以正确响应控制信号。然后，我们测试了仿真中的求解器设计，以验证其性能。在FPGA上运行求解器后，我们使用示波器和SignalTap工具进行调试。通过目视确认结果，我们完成了大部分测试。尽管存在一些非线性投影效果，我们通过调整激光输出和振镜驱动电路，使系统正常工作。

       实验结果展示了激光投影仪的输出，图像质量有待改进。我们发现提高时钟驱动振镜的速度可以减少闪烁，但失真问题也随之恶化。随着系统运行时间的延长和振镜驱动器板开始发热，失真问题变得更为严重。通过优化系统设计，例如改善通风和减少信号线长度，可以缓解部分失真问题。尽管存在一些限制，但我们成功地创建了一个矢量激光投影仪及其配套的SVG解析器。在项目时间和预算的限制下，我们取得了成功，未来计划继续改善图像质量。

Unity中的射击(火箭弹、激光、子弹轨迹)

       在Unity学习过程中，我从B站的知名UP主奥飒姆_Awesome的教程中获益良多。他的视频虽然已有一年未更新，但内容仍十分实用。这里，我整理了关于射击效果，如火箭弹、激光和子弹轨迹的实现思路。

       首先，转向功能的实现非常直观，只需利用Transform.right属性，将物体的朝向设置为鼠标位置，如Transform.right = mousePos。这个方法简单且在Unity 3D中极具效率。

       对于火箭弹设计，关键在于初始化时的旋转。通过Quaternion.AngleAxis函数，以Vector3.forward（即Z轴方向）作为旋转轴，实现了2D视角下的偏移。火箭弹轨迹根据数量分为奇数和偶数两种，利用Vector3.Slerp进行球面插值，通过lerp值与目标点距离的比值，确保子弹的转向随距离变化而调整。

       激光枪的设计则依赖于Physics2D.Raycast的碰撞检测，配合LineRender组件展示轨迹。加上粒子特效，可以创建出逼真的激光效果。至于使用URP进行后处理，这部分我还在学习中，期待后续深入理解。

       最后，高速枪械仅展示轨迹，其原理与激光枪类似，只是线渲染的颜色有所调整。通过这些步骤，你可以实现各种射击效果在Unity中的动态展示。

       视频教程和源码可以在奥飒姆_Awesome的个人空间找到，链接如下：[奥飒姆_Awesome个人空间](/username)。虽然视频有些老旧，但内容依然值得参考和学习。