1.pixelradar使用教程
2.Cartographer源码详解|（2）Cartographer_ros
3.通达信指标分时雷达指标公式，雷达雷达分时抓板，扫描扫描分时起爆（分时主图）
4.Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）
5.Navigation2源码剖析:（二）启动

pixelradar使用教程

       以下是源码源码用pixelradar的使用教程：1、下载PixelRadar类库和源码到本地后，雷达雷达将PixelRadar类库放到项目中的扫描扫描libs目录下。

       2、源码源码用爱心图片墙源码在需要使用的雷达雷达Activity中进行初始化，同时设置半径和更新的扫描扫描时间间隔。

       3、源码源码用实现PixelRadar的雷达雷达监听器，即OnPixelChangeListener接口，扫描扫描重写onPixelChange函数实现对信息的源码源码用更新。

       4、雷达雷达通过调用start和stop方法来控制雷达扫描的扫描扫描状态。

        总的源码源码用来说，PixelRadar是一个简单易用的雷达扫描类库，只需要在项目中引入类库后进行简单的配置和使用即可。

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java电脑斗地主源码知识，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。如何设置横向滚动源码变换矩阵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。热电偶485源码

       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。

通达信指标分时雷达指标公式，分时抓板，分时起爆（分时主图）

       通达信分时雷达指标，用于分时主图，包括关键信号：分时抓板和分时起爆。此指标提供首次提示信号时的预期收益，吸筹信号则反映主力扫货迹象。应用时，生态环境指标源码结合热门概念中的领头股进行观察，信号出现即刻买入，避免犹豫错失机会。高手亦可利用其确定性，攻击涨停板。指标不含未来函数，稳定性高。

       分时雷达指标源码由多个部分组成，包括实时价格显示、均价线、突破信号检测、机构买信号、压力位、主力线、吸筹与压顶提示、量化指标等。指标通过一系列复杂的计算和条件判断，最终提供分时起爆、抓板等信号，帮助投资者在分时图中抓住机会。例如，当实时价格突破历史高价并满足特定条件时，将触发吸筹信号，提示主力活动；同时，当价格达到压力位时，会发出压顶警告。

       压力位与主力线的计算方法较为复杂，通过动态信息和历史价格数据进行。其中，压力位计算基于最大与最小动态信息差值，主力线则通过此差值的特定比例计算得出。通过这些计算，指标能够实时反映市场压力与主力操作情况，为投资者提供决策依据。

       指标还包含多种辅助功能，如吸筹、压顶提示、量化指标等，旨在帮助投资者在分时图中识别关键信号，提高交易决策的准确性和效率。例如，通过量价突破、量突破、价突破等条件判断，指标能够识别出量能与价格的同步上升情况，提示可能的起爆点。

       此外，指标还设计了特定信号提示，如分时起爆、首次抓板等，通过图形和文字注释，直观地向投资者展示信号出现的时机和潜在的收益情况。这些信号的识别和应用，不仅限于技术分析，更融入了市场心理和主力行为的分析，为投资者提供了更为全面的决策支持。

       总结而言，通达信分时雷达指标通过整合多种技术指标和市场信号，为投资者在分时图中提供了高效的决策支持，帮助其在快速变化的市场中抓住关键机会，实现更加精准的交易决策。

Python可视化系列一文教你绘制雷达图（源码）

       Python可视化系列：快速掌握雷达图绘制

       本文是第篇关于Python可视化的原创内容，主要讲解如何利用Python绘制雷达图，这是一种直观展示多变量数据的图形工具，也被称作蜘蛛图或星形图。雷达图通过等角度轴展示三个或更多定量变量，每个轴代表一个指标，数据值通过轴的距离来体现。在机器学习中，它常用于模型性能的多维度对比。

       要实现雷达图，首先需要了解基本的代码结构。我们将一步步带你完成这个过程，从代码的编写到生成最终的可视化结果。通过实践，你将更好地理解如何运用Python进行数据可视化。

       如果你对数据算法研究感兴趣，我推荐关注我的个人资料。作为一名研究生期间发表了6篇SCI论文的科研工作者，目前在研究院从事相关研究，我将持续分享Python、数据分析、机器学习等领域的知识，以最简洁的方式帮助大家理解和学习。我的个人公众号是“数据杂坛”，在那里，你可以获取更多关于源码和案例的内容。

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，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]。