nav2_amcl中提供了静态更新位置的估计的ros service接口，可以通过以下命令调用该service来请求静态位置更新 ros2 /require_nomotion_update --rate 10 std_msgs std_srvs/Empty
amcl_node.cpp 服务回调函数
在项目工程中，经常需要使用观测数据去估计模型的参数，通过先验知识确定模型本身，再通过观测数据进行估计，得到模型参数。比如有一组观测数据 (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_i,y_i) 若xy之间存在线性关系，则可以确定模型为 y=ax+b 此时模型中存在2个参数，意味着我们只需要
Mark了一些比较有意思的，Android手机自动化、远程控制相关的项目，万一以后用得着呢 更先进前沿的安卓科技软件与技术 | 更先进前沿的安卓科技软件与技术 (yydsxx.com) WASD+ 官网 | wasd.plus Genymobile/scrcpy: Display and contr
最近想在游戏里挂脚本，需要通过VNC远程操控虚拟机桌面（主要是截图，键盘和鼠标事件），Python中的VNC库(asyncvnc、pyVNC、vncdotool）尝试了一轮都没有找到满意的，于是决定手搓一个 实现过程 起初是没什么头绪的，后面发现可以用WireShark网络抓包现有的VNC客户端，我
发现一个好玩的API，可以实时获取Github的贡献图（就是绿油油的一格一格的那个），可以很方便的内嵌到别的网页去 官网：Github Chart API (rshah.org) Github仓库：https://github.com/2016rshah/githubchart-api 食用方法 在
最近新淘了一台m1的macbook用来带出去敲代码（主打一个轻薄办公和续航充足，性能够用就行），非常满意，pd虚拟机开一个ubuntu都不带卡的，甚至连电都不怎么掉，16g内存也够用，只要不干什么太重的活都能应付过来。 就当我配置好虚拟机的ubuntu环境准备开始敲码的时候，外部Mac远程链接进去的
# 卡尔曼滤波 Kalman Filter Optimal Recursive Data Processing Algorithm 最优化 递归 数据处理 算法 广泛应用源于问题中的大量不确定性： 不存在完美的数学模型 系统扰动不可控 难以建模 测量传感器存在误差 递归算法 对一个数据测量K次，每次
WSL特点 WSL1本质上还是一个虚拟机，性能不足还有诸多Bug，一开始并没有引起太大的风波，随着Windows版本迭代更新，拥有完整Linux内核的WSL2到来了。WSL2并非传统VM虚拟机，能够直接调用GPU，并且有专用的CUDA版本，虽然性能比不上linux双系统，但是其低安装成本 和 win
关于博客迁移的说明 由于忙于学业，疏忽了对博客的更新和维护，现在考虑到原腾讯云服务器即将到期（1月份），开始将博客迁移到自建的小主机服务器上，并使用frp服务进行内网穿透，后续一段时间将持续迁移原博客的文章，并逐渐开始恢复博客更新（不定时）
如果你看到了这一篇文章，那么证明你已经安装成功了，感谢使用 Halo 进行创作，希望能够使用愉快。