1.MMDet——DETR源码解读
2.Navigation2源码剖析:（二）启动
3.hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)
4.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
5.建站源码网发展历程
6.OSC开源代码

MMDet——DETR源码解读

       DETR，程源程软作为目标检测领域的码里里程碑式工作，首次全面采用Transformer架构，程源程软实现了端到端的码里目标检测任务，堪称Transformer在该领域的程源程软开创之作。其核心创新在于引入了object query，码里spring底层源码设置将目标信息以查询形式输入Transformer的程源程软解码器。object query首先通过自注意力机制学习对象特征，码里确保每个query关注独特的程源程软对象信息。接着，码里它与经过自注意力处理的程源程软图像特征进行交叉注意力，提取目标特征，码里最终得到包含对象信息的程源程软query，通过全连接层（FFN）输出bbox和类别信息。码里

       深入理解DETR前，程源程软首先要明确两个关键点：一是模型结构原理，二是MMDet配置解读。DETR模型主要包括Backbone（如ResNet，常规但非重点）、Transformer的编码器和解码器、以及head部分。在MMDet配置文件中，model部分区分了Backbone和bbox_head。

       在MMDet的单阶段目标检测训练中，forward_single()函数在mmdet/models/dense_heads/detr_head.py中负责除Backbone外的ghidra源码安装前向计算，代码展示有助于理解。DETR的前向过程涉及的主要变量形状可以参考代码中的打印，但需注意由于随机裁剪，不同batch的形状可能会有所变化。

       Transformer部分在mmdet/models/utils/transformer.py中，N代表特征图的宽度和高度的乘积，这里提供了详细的代码解读。若对Transformer的mask有疑问，可以参考相关文章深入理解。

Navigation2源码剖析:（二）启动

       Navigation2源码剖析:（二）启动

       Nv2源码中的bringup包和svl-robot-bringup负责LgSvl仿真和Nv2项目的启动，它们是整个工程的入口。

       主车设计采用两轮差分驱动，如Turtlebot3，由两个动力轮控制轮速，实现前进和转向，万向轮作为支撑。其控制模型基于开环系统，可通过添加负反馈形成闭环，以提高控制精度。

       Nv2的传感器配置包括2D激光雷达（Lidar）、深度相机和imu模块。Lidar用于建图、定位和代价地图生成，depth-camera提供障碍物信息，羊毛之家源码imu则用于里程计数据的计算和漂移校正。在Gazebo仿真中，IMU直接作为输入。

       在LGCloi中，已预置6种传感器，选择Nav2-PointCloud或Navigation2配置，主要区别在于Lidar数据类型。为适配Nv2需求，需使用pointcloud_to_laserscan包将PointCloud2转换为LaserScan类型，这一过程涉及数据压缩和转换，如图[5]所示。

       svl-robot-bringup和nav2_bringup模块在项目启动过程中起关键作用，详细内容可参考相关附录[4]。

hdl_graph_slam|后端优化|hdl_graph_slam_nodelet.cpp|源码解读(四)

       hdl_graph_slam源码解读(八)：后端优化

       后端概率图构建核心：hdl_graph_slam_nodelet.cpp

       整体介绍

       这是整个系统建图的核心，综合所有信息进行优化。所有的信息都会发送到这个节点并加入概率图中。

       包含信息

       1）前端里程计传入的位姿和点云

       2）gps信息

       3）Imu信息

       4）平面拟合的参数信息

       处理信息步骤

       1）在对应的callback函数中接收信息，并放入相应的队列

       2）根据时间戳对队列中的信息进行顺序处理，加入概率图

       其他内容

       1）执行图优化，这是一个定时执行的函数，闭环检测也在这个函数里

       2）生成全局地图并定时发送，即把所有关键帧拼一起，得到全局点云地图，然后在一个定时函数里发送到rviz上去

       3）在rviz中显示顶点和边，vuforia chalk 源码如果运行程序，会看到rviz中把概率图可视化了

       关键帧同步与优化

       cloud_callback

       cloud_callback(const nav_msgs::OdometryConstPtr& odom_msg,const sensor_msgs::PointCloud2::ConstPtr& cloud_msg)

       该函数主要是odom信息与cloud信息的同步，同步之后检查关键帧是否更新。

       关键帧判断：这里主要看关键帧设置的这两个阈值keyframe_delta_trans、keyframe_delta_angle

       变成关键帧的要求就是：/hdl_graph_slam/include/hdl_graph_slam/keyframe_updater.hpp

       优化函数

       optimization_timer_callback(const ros::TimerEvent& event)

       函数功能：将所有的位姿放在posegraph中开始优化

       loop detection 函数：主要就是将当前帧和历史帧遍历，寻找loop。

       闭环匹配与信息矩阵计算

       匹配与闭环检测

       潜在闭环完成匹配（matching 函数）

       不同loop的信息矩阵计算（hdl_graph_slam/information_matrix_calculator.cpp）

       gps对应的信息矩阵

       hdl_graph_slam/graph_slam.cpp

       添加地面约束

       使用add_se3_plane_edge函数的代码

       执行图优化

       优化函数optimization_timer_callback

       执行图优化，闭环检测检测闭环并加到了概率图中，优化前

       生成简化版关键帧，KeyFrameSnapshot用于地图拼接

       生成地图并定时发送

       生成地图：简化版关键帧拼接

       定时发送：src/hdl_graph_slam_nodelet.cpp文件中

       系统性能与扩展性

       hdl_graph_slam性能问题在于帧间匹配和闭环检测精度不足，系统代码设计好，模块化强，易于扩展多传感器数据融合。

       总结

       hdl_graph_slam后端优化是关键，涉及大量信息融合与概率图构建。系统设计清晰，扩展性强，但在性能上需改进。

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，expanding python源码以助于理解代码。

       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。

建站源码网发展历程

       建站源码网的发展历程始于年7月日，这一天，网站正式上线并投入运营。短短数日内，它便取得了显著的成绩，于7月日，"百度"和"google"等主流搜索引擎纷纷收录了这个新生的力量。

       与知名网站的合作进一步推动了建站源码网的成长。在同年9月日，建站源码网有幸与国内大型的源码之家等网站建立了深厚的友谊合作关系，这无疑为网站的知名度和信誉度增添了一大助力。

       年7月日，建站源码网迎来了重要的里程碑，进行了改版并启用新域名JZ，这标志着网站步入了新的发展阶段，为用户提供了更为便捷和优化的访问体验。

       进入年，建站源码网的成绩斐然，6月2日，其域名PR值提升至4，每日独立IP访问量突破1.5万，页面浏览量（PV）更是达到了4万左右，显示出网站流量和用户活跃度的显著提升。

       年月1日，建站源码网的亮眼成绩还在延续，源码的丰富度达到了新的高度，收集的源码数量突破个，而且这个数字还在不断刷新，这无疑证明了建站源码网在行业中的领先地位和持续增长的潜力。

OSC开源代码

       osCommerce，作为一套由自由软件社团开发的开源电子商务解决方案，提供了一个免费且灵活的在线商店平台。它遵循GNU General Public License协议，允许用户自由下载、安装和使用，但禁止用于营利目的，具体细节请参考附录的协议。

       osCommerce以用户友好著称，安装简单，配置灵活，支持非技术用户通过文档和教程在Windows等系统上轻松搭建电子商务网站。遇到问题，丰富的官方支持社区提供帮助，包括技术支持论坛、插件搜索和FAQ解答，这使得osCommerce在技术上保持活跃。

       osCommerce采用开放源码技术，基于PHP、Apache和MySQL等主流技术，适用于多种操作系统，如Linux、Solaris、BSD和Windows。自年3月起，它已经支持了全球家注册在线商店，且随着社区的扩展，拥有多个国际支持站点和众多非官方专题技术站点。

       如今，osCommerce正迈向新的里程碑，不仅提供基础的设置和维护功能，还鼓励管理员个性化定制，以独特方式展示他们的商店。osCommerce的成功离不开其背后活跃的社区，成员间的互助和对项目发展的贡献是其成功的关键因素。

       另一方面，OpenSound Control (OSC) 是一种协议，旨在通过现代网络技术连接计算机、声音合成器和其他多媒体设备，它强调了互操作性、精确性、灵活性和组织能力，将网络技术的优势引入到音乐设备领域。

扩展资料

       点击此处添加说明OSC是（Open Source Commerce）的缩写。 Commerce是"商业"的意思，os是Open Source的英文缩写，Open Source中文称为"开放源代码"，以下均简称为"开源"。取名为osCommerce的意思就代表"开放源代码的商业软件"，进一步来说， osCommerce是一个利用互联网建立网上商店的应用程序，所以我们可以称它是"开源网上开店程序"。