文件名称：prob-slam-in-gen
文件大小：1.29MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 21:20:27
JupyterNotebook
Gen的SLAM教程 编写教程的第一步是嵌入在Julia中的通用概率编程系统。 我使用数据集中的环境，可以在github上找到。 数据集随附有arXiv预印本： Li等人，“ HouseExpo：用于移动机器人上基于学习的算法的大规模2D室内布局数据集”，arXiv（2019）。 概述。 注意：这是不完整的初稿，所有内容都在繁重的结构中。 笔记本并不总是可以在Github上正确渲染。 链接指向Jupyter的“ nbviewer”中的笔记本： ... ...
【文件预览】：
prob-slam-in-gen-master
----01_SLAM_Tutorial_Part_1.ipynb(274KB)
----House_Expo_python.ipynb(196KB)
----png()
--------inferred_map.png(14KB)
--------slam_full.png(24KB)
--------inverse_sensor.png(35KB)
--------slam_sensor_part.png(12KB)
--------sensor_and_occ.png(50KB)
--------readme()
--------map_updates.png(165KB)
----src()
--------path_planning.jl(2KB)
--------part_2.jl(3KB)
--------raycaster.jl(3KB)
--------plotting.jl(1KB)
--------expo_environment.jl(2KB)
--------utils.jl(3KB)
--------part_1.jl(9KB)
----00_Create_Sensor_Data.ipynb(38KB)
----A00_Sensor_model_w_drop_out.ipynb(267KB)
----.gitignore(1KB)
----02_SLAM_Tutorial_Part_2.ipynb(370KB)
----README.md(1KB)
----example_sensor_data.jld(42KB)