1.Psensor – 监控Linux硬件温度 [主板和CPU]
2.STM32F207的DevKit1207的主要特点
3.Intel integrated sensor solution能删吗
4.5.AMCL包源码分析 | 粒子滤波器模型与pf文件夹(一)
5.4.AMCL包源码分析 | 传感器模型与sensor文件夹
6.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros

Psensor – 监控Linux硬件温度 [主板和CPU]

       Psensor是一款基于GTK+的Linux硬件监控工具，能够实时显示和绘制温度数据图表。为了使用Psensor，需要先确保系统中安装了两个依赖包：lm-sensor和hddtemp。在大多数Linux发行版中，这两个包从默认存储库提供，麻花影院源码但若在基于RHEL的系统上，需先安装并启用epel-release存储库。对于Fedora Linux用户，将yum替换为dnf。在基于Debian的系统上，使用apt命令安装。对于Arch和OpenSuse，安装过程如图所示。完成依赖安装后，可通过命令在类Debian系统、Arch和OpenSuse上安装Psensor。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。xmlworkerhelper源码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、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转码源码启用/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。

STMF的DevKit的主要特点

       ***配置3.5寸工业级LCD触摸屏，支持4线触摸。

       ***1è·¯USB2.0 OTG Full-Speed，1è·¯USB2.0 OTG High-Speed。

       ***G-Sensor三轴加速度传感器。

       ***IEEE v2的/ Mbps以太网接口。

       ***支持UCOS II_v2. & UCGUI_v3.a,并提供BSP源码。

       ***支持FatFs_vR0.a 文件系统(用于U盘，SD卡的文件系统)。

       ***支持LwIP_v1.3.2协议栈。

       ***工业级的器件选型。从实际应用的角度考虑，所选型器件的货源以

       åŠä¾›è´§å‘¨æœŸéƒ½æœ‰è¶³å¤Ÿçš„市场保障。 处理器

       STMFIGT6，ARM -bit Cortex-M3，最高运行频率为MHz

       å†…部集成1 MBFlash memory,+4KB SRAM

       æ”¯æŒç‰‡å¤–Flash, SRAM, PSRAM, NOR及NAND Flash

       LCD 并行接口，/ 模式

       USB 2.0 Full-speed/High-speed Device/Host/OTG

       / Ethernet MAC.，支持硬件IEEE v2（MII/RMII）

       2è·¯CAN2.0B，4è·¯UART，2路全双工I2S，3è·¯I2C，3è·¯SPI最高Mbit

       8到 bit 并行摄像头接口，最高达Mbyte/s

       1/4/8bit SD/MMC/SDIO主机接口，最高容量可支持GB

       é«˜è¾¾ä¸ªI/O口，最高频率MHz

       ä¸ªå®šæ—¶å™¨ï¼ˆå…¶ä¸­2个为位），最高计数频率为MHz

       3è·¯-bit 高达2M的 A/D、2è·¯-bit D/A

       æ¨¡æ‹Ÿéšæœºæ•°ç”Ÿæˆå™¨

       è¶…低功耗，支持睡眠、停机、待机三种模式

       æ”¯æŒFlash、系统内存和SRAM三种启动方式

       æ”¯æŒISP及IAP编程

       å­˜å‚¨å™¨

       æ¿è½½I2C接口的2Kbits EEPROM

       å¤–扩Micro SD卡存储

       éŸ³é¢‘接口

       ä¸€è·¯ç«‹ä½“声音频HeadPhone输出接口 一路扬声器输出接口

       ä¸€è·¯éŸ³é¢‘DAC输出接口

       æ¶²æ™¶è§¦æ‘¸å±æŽ¥å£

       åˆ†è¾¨çŽ‡ï¼š (W) x (H) dots

       RGB： colors

       bit 并行接口

       4线触摸屏

       äº®åº¦å¯è°ƒï¼ˆPWM控制）

       ä¼ è¾“接口

       1è·¯5线串口，RS电平

       USB接口： 1 x USB2.0 OTG/device/host,High-speed,Mbps

       1 x USB2.0 OTG/device/host,Full-speed,Mbps

       1è·¯TFCARD接口

       ç½‘络接口：硬件IEEE v2的/Mbps以太网接口，标准RJ 连接器

       1è·¯CAN2.0B接口

       1è·¯IrDA收发器

       è¾“入接口

       1è·¯AD转换接口（电位器可调电阻模拟输入） 2个用户按键，1个复位按键,1个唤醒按键

       pin标准JTAG调试接口

       RTC

       ä¸€è·¯RTC插座

       LED指示灯

       1个电源指示灯

       2个USB OTG FS指示灯

       2个USB OTG HS指示灯

       4个用户自定义灯

       ç”µæ°”特性

       æ“ä½œæ¸©åº¦ : - ℃ ~ ℃

       æ“ä½œæ¹¿åº¦ : % ~ %

        系统特性

       æ”¯æŒuCOS-II_v2.以及FreeRTOS_v6.1.0实时操作系统

       æ”¯æŒUCGUI_v3.a

       æ”¯æŒFatFs_vR0.a 文件系统

       æ”¯æŒLWIP _v1.3.2协议栈

       é©±åŠ¨ç¨‹åº&应用层范例：(下载DevKit评估套件概述，可了解更多)

       DevKit评估套件提供完善的驱动支持以及丰富的应用范例。帮助客户快速进入产品的二次开发，节省开发时间。主要内容如下：

       åŸºæœ¬é©±åŠ¨ä¾‹ç¨‹ï¼šADC, CAN, CRC, DAC, DMA, EXTI, FLASH, GPIO, I2C, I2S, IWDG, LCD-Touch, Lib_DEBUG, NVIC, PWR, RCC, RNG, RTC, SDIO, SysTick, TIM, USART, WWDG

       IRDA红外驱动例程

       I2S语音播放驱动例程

       G-Sensor(三轴加速度计)应用例程

       SD卡支持FatFs_vR0.a文件系统应用例程

       USB Host/Device/OTG应用例程

       Ethernet应用例程

       uCOS-II_V2. & UCGUI_v3.a操作系统移植例程 医疗产品

       å·¥ä¸šè‡ªåŠ¨åŒ–

       æ™ºèƒ½ä»ªè¡¨

       æ¶ˆè´¹ç”µå­

       æ¥¼å®‡å®‰é˜²

Intel integrated sensor solution能删吗

       å¯ä»¥åˆ é™¤ï¼ŒC驱动器中的Intel文件夹是安装Intel驱动程序时剩下的文件夹。它包含英特尔产品设备的驱动程序文件。已安装计算机驱动程序，则可以将其删除。删除如下：

        1、首先打开计算机上的本地磁盘，然后找到C驱动器。

        2、点击进入C盘，可以看到C盘中的intel文件夹；

        3、选择intel文件夹，然后选择“删除”；

        4、然后，在C驱动器中看不到intel文件夹。

        扩展资料：

        设备驱动程序用来将硬件本身的功能告诉操作系统，完成硬件设备电子信号与操作系统及软件的高级编程语言之间的互相翻译。

        设备驱动程序通常会占到％以上份额的操作系统内核源码，且设备驱动程序的更新维护往往会牵涉到超过％的源码修改，故而保持设备驱动程序与操作系统内核不断变化的其余部分的一致性是操作系统内核开发的一项难题

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，badblock源码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。datawindowjson源码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。

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。