实现矩阵地图与rviz地图重合

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了实现矩阵地图与rviz地图重合。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、rviz地图转换矩形地图(只能用于全局规划)

此方法矩形地图可能会与rviz地图不重合,通过改变偏移量x_offset,y_offset接近地图
可以将矩阵地图的坐标转换为rviz地图坐标,比较两者差异使地图重合文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-651099.html

#! /usr/bin/env python
import rospy
from nav_msgs.msg import OccupancyGrid
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
class pathPlanning:
    def __init__(self):
        #初始化ROS节点
        rospy.init_node("Astar_globel_path_planning",anonymous=True)
        self.doMap()
        
    def doMap(self):
        '''
            获取数据
            将数据处理成一个矩阵(未知:-1,可通行:0,不可通行:1)
        '''
        #接受数据
        self.OGmap = rospy.wait_for_message("/map",

到了这里,关于实现矩阵地图与rviz地图重合的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 分类模型评估(混淆矩阵, precision, recall, f1-score)的原理和Python实现

    当我们已经获取到一个分类模型的预测值,可以通过不同指标来进行评估。 往往衡量二分类模型是基于以下的混淆矩阵概念: True Positive:真实值为正、预测值为正(真阳性) False Positive:真实值为负、预测值为正(假阳性) False Negative:真实值为正、预测值为负(假阴性)

    2024年02月04日
    浏览(52)
  • Lesson 5.2 混淆矩阵与 F1-Score

    接下来,我们重点讨论关于分类模型评估指标相关内容。 分类模型作为使用场景最为广泛的机器学习模型,相关模型评估指标也伴随着使用场景的拓展而不断丰富。 除了此前所介绍的准确率以外,常用的二分类模型的模型评估指标还有召回率(Recall)、F1 指标(F1-Score)、受

    2024年02月05日
    浏览(48)
  • 混淆矩阵、精确率、召回率和F1值:如何评估分类器的性能?

    ❤️觉得内容不错的话,欢迎点赞收藏加关注😊😊😊,后续会继续输入更多优质内容❤️ 👉有问题欢迎大家加关注私戳或者评论(包括但不限于NLP算法相关,linux学习相关,读研读博相关......)👈 (封面图由文心一格生成) 在机器学习中,分类是一项非常重要的任务。在

    2024年02月02日
    浏览(61)
  • Python手动输入混淆矩阵,并计算混淆矩阵的准确率、精确率、召回率、特异度、F1-score

    其中json格式的文件如下: {     \\\"0\\\": \\\"13\\\",     \\\"1\\\": \\\"18\\\",     \\\"2\\\": \\\"23\\\",     \\\"3\\\": \\\"28\\\",     \\\"4\\\": \\\"33\\\" } 可以按照以上格式(以5分类为例),先写在记事本上再更改后缀名 *注意最后一个后面没有 “,”  没有扩展名的看下面这个图给它调出来↓ 代码部分参考如下:  参考文献:使用

    2024年02月13日
    浏览(56)
  • ML分类模型的评估量 —— 混淆矩阵、查准率、查全率、正确率、F1值

    Some Metrics suitable for machine learning classification model - Confusion Matrix, Precision Score, Recall Score and F1 Score. 本文意在介绍,监督学习(Supervised Learning)中,几个常被用于评估 分类模型 的 指标 (model metric),并讨论它们在二分类模型和多分类模型中的具体计算方法。 图 1 混淆矩阵(

    2024年02月07日
    浏览(43)
  • 【超详细】机器学习sklearn之分类模型评估 混淆矩阵、ROC曲线、召回率与精度、F1分数

    机器学习之分类模型的评估 学习分类模型评估的方法: 1、混淆矩阵 2、分类结果汇总 3、ROC曲线 4、召回率与精度 5、F1分数 一、评估分类器性能的度量 1、真正(true positive, TP)或f++,对应的是被分类模型正确预测的正样本数。 2、假负(false negative, FN)或f±对应的是被分类模型错

    2023年04月08日
    浏览(93)
  • 图像分类 图像分割的评价指标(混淆矩阵 正确率 精准率 召回率 F1分数 IOU dice系数)

             在图像分类或者图像分割中,为 评价模型的预测效果 ,在训练过程中通常需要比较预测值与真实标签值的差距,即误差。 目录 图像分类过程的评价指标 混淆矩阵 正确率/准确率 精准率 召回率 F1分数 图像分割过程的评价指标 混淆矩阵 混淆矩阵的生成代码 IO

    2024年01月22日
    浏览(45)
  • ROS仿真机器人实现Rviz轨迹显示

    一、实现效果 红色为行驶过的轨迹 二、实现方法 1、导航包中创建.cpp文件,并将以下代码复制进去 2、CMakeLists当中添加可执行文件及链接库 3、启动导航的launch文件中添加启动该cpp文件 三、代码

    2024年02月15日
    浏览(58)
  • python:多分类-计算混淆矩阵confusion_matrix、precision、recall、f1-score分数

    多分类,计算混淆矩阵confusion_matrix,以及accuracy、precision、recall、f1-score分数。 1)使用sklearn计算并画出 混淆矩阵(confusion_matrix) ; 2)使用sklearn计算 accuracy(accuracy_score) ; 3)使用sklearn计算多分类的 precision、recall、f1-score分数 。以及计算每个类别的precision、recall、f1-

    2024年02月06日
    浏览(48)
  • 分类问题的评价指标(Precision、Recall、Accuracy、F1-Score、Micro-F1、Macro-F1)以及混淆矩阵、ROC曲线

    真阳性:预测为正,实际为正。把正样本 成功 预测为正。  TP ——True Positive 假阳性:预测为正,实际为负。把负样本 错误 预测为正。  FP ——False Positive  ——误报 真阴性:预测为负、实际为负。把负样本 成功 预测为负。  TN ——True Negative 假阴性:预测与负、实际

    2024年01月19日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包