深度学习的动机在于建立可以模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像、文本和声音等。深度学习通过学习一种深层非线性网络结构，只需简单的网络结构即可实现复杂函数的逼近，并展现了强大的从大量无标注样本集中学习数据集本质特征的能力。深度学习能够获得可更好地表示数据的特征，同时由于模型的层次深（通常有5层、6层，甚至10多层的隐层节点，百度“深”的好处是可以控制隐层节点的数目为输入节点数目的多项式倍而非多达指数倍）、表达能力强，因此有能力表示大规模数据。
蓝海大脑作为深度学习服务器的专业厂商，建议您选择深度学习服务器时需要注意以下几点：
1深度学习需要大量的并行计算资源，而且动辄计算几天甚至数周，而英伟达NVIDIA、英特尔Intel、AMD 显卡（GPU)恰好适合这种工作，提供几十上百倍的加速，性能强劲的GPU能在几个小时内完成原本CPU需要数月完成的任务，所以目前深度学习乃至于机器学习领域已经全面转向GPU架构，使用GPU完成训练任务。
2如今即使使用GPU的深度学习服务器也要持续数天乃至数月（取决于数据规模和深度学习网络模型），需要使用单独的设备保障,保证训练任务能够7x24小时长期稳定运行。
3独立的深度学习工作站（服务器）可以方便实现实验室计算资源共享，多用户可以在个人电脑编写程序，远程访问到深度学习服务器上排队使用计算资源，减少购买设备的开支并且避免了在本地计算机配置复杂的软件环境。
蓝海大脑通过多年的努力，攻克了各项性能指标、外观结构设计和产业化生产等关键技术问题，成功研制出蓝海大脑深度学习水冷工作站 HD210 系列。该产品图形处理速度快，支持 GPU 卡热插拔，具有高性价比，低噪音等特点，外形美观，满足了人工智能企业对图形、视频等信息的强大计算处理技术的需求。更好地为深度学习训练服务。
型号 蓝海大脑深度学习服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等
作者| Filip Piekniewski
编译| ziqi zhang
随着人工智能的持续深入，深度学习技术在多智能体学习、推理系统和推荐系统上取得了很大进展。
对于多智能体来说，预测能力有着关键性的作用。一个训练有素的智能体已经能骗过智商正常的人类了！你可能不会相信，仅仅从一个反应系统学习90%的动作命令，它就已经可以取得这样的“成就”了。
这是结合了统计学和动力学而实现的。对于这个问题，大多数方案是通过统计学方法，构建概率模型来解决。这点与行为引导（behavior guiding）研究相同。但是，在这两类研究中，应用统计学方法可能会忽略一些重要的极端值，而相关重要信息又往往只能根据这些极端值的分布情况来得到。
Filip Piekniewski是一位资深的人工智能爱好者，他曾经推出一篇博文，详细介绍了上述多智能体的实现过程。
最近，他又发布一篇博文，详细介绍了——视觉预测模型（Predictive Vision Model），用于将预测范式引入到机器学习模型中。
这是一篇有趣的干货长文，希望大家能花时间来阅读。下面简要介绍下视觉预测模型的思路及部分细节。
主要思路
本文构建了一个在视觉条件下以感官信息作为输入的预测模型。由于无法准确建立感官信息的运动方程，只能通过机器学习来完成。
这个实现过程很简单，只需将当前输入值与将来的同等值联系起来，这与自动编码器相似，但是当前模型不是预测信号本身，而是下一帧信号。一旦建立了对应联系，所构成的系统就可以预测出下一个输入值。
事实上，我们可以同时训练并使用这个系统。显然，这个结果系统不能准确输出外部实际值，但是可以产生一个相当逼近实际情况的近似值。在很多情况下，这样的近似值已经足以用来产生一个鲁棒性很好的表现。
实现细节
构建一个上述的预测编码器本身十分简单，问题的关键在于缩放上。在构建一个系统的时候，有时可以通过将一个大的系统拆分成小块或者缩小数量来解决这个问题，而不是一次性构建一个庞大的整体。我们就应用这种想法。
我们不用构建一个大规模的预测编码器来处理大图像，而是构建许多小规模的预测编码器。工作时，每个小编码器都输入并处理一个小的片段，工作流程如下图所示：
这样我们就得到了一个“分布式”预测系统。
当然，这样仍然存在问题：虽然每个单元能够独立地进行预测了，但是它们所处理的信号有些具有全局一致性。
如何实现资源共享，从而提高运行效率呢？
互联！我们可以尝试将这些独立的单元连接起来，这样，每个单元就可以向相邻单元通报它们刚刚看到（预测）了什么。
听起来相当不错，但是如果我们现在向每个单元发送多组信号的副本，即每个单元的预测信息，那么这些单元承担的信息量将大大增加，时间和空间的压力可想而知，以至于我们无法进一步扩展系统。
如何解决这一问题呢？
压缩！压缩方法就像去噪自编码器（denosing autoencoder）一样，强制每个单元只能预测，而且只能使用基本特征进行预测。
我们通过引入一个瓶颈，缩小中间层来实现压缩功能。一旦这一功能实现了，我们就能利用“压缩后”的表达信息连接到相邻单元，从而构成横向连接。工作流程如下图所示：
到目前为止，我们实现了：每个单元不光可以预测自身的输入信息，还可以预测附近单元的输入信息。由于感官数据通常具有局部性（locality）特点，这些附近单元的附加信息通常对预测是十分有用的。
需要注意的是，即使现在的系统是稀疏连接的（本地连接），只要我们添加更多的单元（其实就是以更高分辨率处理图像）就可以扩展这个系统，而且总的收敛时间将不受任何影响（假设添加的算力与添加的单元成正比）。
分层与反馈
我们现在只有一层单元来预测未来的输入信息，那么，问题又来了：对于这个系统，我们一直是在一个非常精细的规模下传递预测信息的。但是，当想要获得较大规模场景的规律时，即便加入横向反馈，这种单层预测系统也无能为力。
为了在大规模的场景中仍然可以找到规律，我们可能会想到使用一个能够处理整个场景的单元，但是因为它不能扩展，所以这种想法不太可行。但是请注意，我们已经对数据进行了压缩，如果我们再添加一个层，用来预测第一层的压缩特征，那么这一层中的每个单元都将可以获得更大的视野（虽然这样做会失去对较低一级预测无用的功能）。如下图所示：
好了，现在有了较高一层单元，我们就可以发现更大规模视野的规律。我们可以不断地添加更多的层，直到剩下一个能够捕获整个场景规律的单元，尽管这个单元处理的分辨率可能不是很高。
层数增加带来单元数量的增加，每个单元都会产生预测信息，中间这些额外的预测信息可以做什么呢？
作为反馈进行回传！这样，可以帮助低一层的单元更好地进行预测，如下图所示：
到目前为止，我们就完成了一个完整的视觉预测模型的系统搭建任务。每个单元都有其清晰的目标函数，误差以分布式的方式在系统中传播，而不是以单个反向传播标签的形式，并且系统仍然具有扩展性。原理上，这就是通用的视觉预测模型——没有任何变形，只是以一种新的方式安排了联想记忆（associative memories）。
该模型的主要目标是进行预测。如果构建输入信号的内部模型，这个系统仍然可以胜任。由于其内部的循环连接，该系统可以扩展为非常复杂的模型。下面的动画显示了信息的流动过程：
好了，现在系统设计完成了，详细说明一下它到底能做什么，在这之前，关于该模型还有几个重要的东西需要强调一下：
PVM使用关联存储器单元进行数据的压缩，它可以通过反向传播（backprop）或其它别的方法来实现：玻尔兹曼机（Boltmann Machine）、脉冲网络（Spiking Network），等等。这些也给了系统在硬件方面巨大的灵活性。
系统是分布式的，并且完全避免了梯度消失（vanishing gradient）这一问题，因为训练信号是局部的，丰富而且足够强。因此不需要卷积和繁杂的正则化方法等等。
PVM可以应用于视觉方面，其它模式当然也能适用。事实上，你可以自由地将模式进行组合，让它们在不同的抽象层次上相互预测。
PVM中的反馈可以任意地布置。如果信号具有预测性质，那么它将被利用，否则将被忽略（这是可能发生的最坏的事情）。
PVM中的输入信号可以是单个图像（例如视频中的一帧）或者序列。实际上，我做过一些针对处理视频帧的有意义的实验。
如果输入信号的一小部分以一种可预测的方式（例如相机上有个像素坏掉了）被破坏了，它将在低层的处理过程中被预测，越往高层传播，这种影响就越小。在极端情况下，例如长期无效的像素，是可以通过偏执单元（常数）单独进行预测的，且高层可以完全忽略它们的存在，这点非常像人眼中的盲区。
信号误差作为系统的副产品基本上是都是异常的检测信号。在不同的规模下，可以获得不同层级的异常信息。这种信息在行为识别方面是一个十分有用的信号，涉及到显著性以及注意力机制的概念。
真的有用吗？我们用实验去证明！
大量的实验证明，PVM确实在基本预测任务中发挥了巨大的作用，但它还能做别的事情吗？
一方面，推荐系统会利用预测误差给用户提供他们想要的信息，但是这是一个长期的过程。
另一方面，我们决定增加一个有监督的视觉目标跟踪任务，并在上面测试PVM的实际性能。
我们往PVM中加入一些小东西：
我们使处理单元闭环（自己以前的状态成为上下文的一部分）。这种做法使PVM单元类似于简答的循环神经网络。当然也可以把LSTM加上去，但是我真的非常不喜欢LSTM，因为它们看上去非常的“不自然”。
在输入向量中，我们加入了几个“预先计算过的特征”，这些特征仅仅用于帮助简单的三层感知机找到相应的模式。
我们还添加了一个读出层，通过明确的监督训练（现在是带标签的数据，带有M的框），就可以训练出感兴趣目标的热图。与PVM系统中其他部分相同，该热图由所有单元以分布式方式生产，之后进行组合用来计算目标的边界。
热图的产生过程：
总而言之：它是起作用的！详细的信息可以参考我的长篇论文。
通常通过训练这个系统，我们可以将它用于稳定的视觉目标跟踪，其效果可以打败几种最先进的目标跟踪器。
第一行从左到右为：视觉输入信息、后续几层的内部压缩后的激活信号。
第二行：连续的预测信息。第一层的视觉预测，对于第一层激活的第二层预测等等。
第三行是误差信息（实际信息与预测之间的偏差）。
第四行是有监督对象的热图（我们这个实验是对“STOP”标志敏感）。
最后一列：各种跟踪的可视化信息。
以下是针对数据集中，其它跟踪目标的实例（注意，我们从不在训练集上对系统进行评估，因为这样训练出来的系统泛化性是很差的），红色框代表人为标注的真实地面目标，框是PVM的返回。总而言之，它的效果非常好，特别是它在低分辨率（9696）的视频上仍然起作用（虽然这个分辨率对于人类来说足够理解场景中的物品了）。
结论
我们都知道，上世纪80年代提出的深度卷积神经网络是基于60年代的神经学知识发展起来的，现在还异常火热。
PVM不同于卷积神经网络，它是基于全新的大脑皮质结构和功能的一种新的算法。PVM能避免许多机器学习都会遇到的问题：比如过度拟合和梯度消失问题。它也不用使用一些繁杂的技巧：比如卷积和正则化，它会把任务当成在线信号预测的任务。
虽然PVM还不能作为感知任何事物的黑盒（还没人知道这个黑盒是否存在），但是与各种感知应用的方法来比，它还是很有竞争力的，这里就不得不提深度学习的方法了，相比来说这是最大的挑战。PVM的不同之处在于，它是由直觉进行驱动的，它将使机器人在长期内真正起作用。
目前有关PVM的应用性实验都可以在Github上找到，enjoy！
参考文献：
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[2]>最近几年各种移动机器人开始涌现出来，不论是轮式的还是履带式的，如何让移动机器人移动都是最核心的工作。要让机器人实现环境感知、机械臂控制、导航规划等一系列功能，就需要 *** 作系统的支持，而ROS就是最重要的软件平台之一，它在科研领域已经有广泛的应用。不过有关ROS的书籍并不多，国内可供的学习社区就更少了。本期硬创公开课就带大家了解一下如何利用ROS来设计移动机器人。分享嘉宾李金榜：EAI科技创始人兼CEO，毕业于北京理工大学，硕士学位。曾在网易、雪球、腾讯技术部有多年linux底层技术研发经验。2015年联合创立EAI科技，负责SLAM算法研发及相关定位导航软件产品开发。EAI科技，专注机器人移动，提供消费级高性能激光雷达、slam算法和机器人移动平台。移动机器人的三个部分所谓的智能移动，是指机器人能根据周围的环境变化，自主地规划路线、避障，到达目标地。机器人是模拟人的各种行为，想象一下，人走动需要哪些器官的配合？首先用眼睛观察周围环境，然后用脑去分析如何走才能到达目标地，接着用腿走过去，周而复始，直到到达目标地址为至。机器人如果要实现智能移动，也需要眼、脑和腿这三部分的紧密配合。腿“腿”是机器人移动的基础。机器人的“腿”不局限于类人或类动物的腿，也可以是轮子、履带等，能让机器人移动起来的部件，都可以笼统地称为“腿”。类人的腿式优点是：既可以在复杂路况（比如爬楼梯）下移动、也可以更形象地模仿人的动作（比如跳舞），缺点是：结构和控制单元比较复杂、造价高、移动慢等。所以大部分移动的机器人都是轮式机器人，其优势在于轮子设计简单、成本低、移动快。而轮式的也分为多种：两轮平衡车、三轮、四轮和多轮等等。目前最经济实用的是两个主动轮+一个万向轮。眼睛机器人的眼睛其实就是一个传感器。它的作用是观察周围的环境，适合做机器人眼睛的有激光雷达、视觉（深度相机、单双相机）、辅助（超声波测距、红外测距)等。“脑”机器人的大脑就负责接收“眼睛”传输的数据，实时计算出路线，指挥腿去移动。其实就是要把看到的东西转换为数据语言。针对如何描述数据，如何实现处理逻辑等一系列问题。ROS系统给我们提供一个很好的开发框架。ROS简介ROS是建立在linux之上的 *** 作系统。它的前身是斯坦福人工智能实验室为了支持斯坦福智能机器人而建立项目，主要可以提供一些标准 *** 作系统服务，例如硬件抽象，底层设备控制，常用功能实现，进程间消息以及数据包管理。ROS是基于一种图状架构，从而不同节点的进程能接受、发布、聚合各种信息（例如传感，控制，状态，规划等等）。目前ROS主要支持Ubuntu *** 作系统。有人问ROS能否装到虚拟机里，一般来说是可以的，但是我们建议装个双系统，用Ubuntu专门跑ROS。实际上，ROS可以分成两层，低层是上面描述的 *** 作系统层，高层则是广大用户群贡献的实现不同功能的各种软件包，例如定位绘图，行动规划，感知，模拟等等。ROS（低层）使用BSD许可证，所有是开源软件，并能免费用于研究和商业用途，而高层的用户提供的包则使用很多种不同的许可证。用ROS实现机器人的移动对于二维空间，使用线速度+角速度可以实现轮式机器的随意移动。线速度：描述机器人前后移动的速度大小角速度：描述机器人转动的角速度大小所以控制机器人移动主要是要把线速度角速度转换为左右轮的速度大小，然后，通过轮子直径和轮间距，可以把线速度和角速度转化为左轮和右轮的速度大小。这里有一个关键问题就是编码器的选择和pid的调速。编码器的选择：一般编码器和轮子是在一个轴上，目前来说，速度在07m/s以下的话，编码器选600键到1200键之间都ok。不过需要注意的是，编码器最好用双线的，A、B两线输出，A向和B向输出相差90度，这样可以防抖动。防抖动就是可以在之后里程计算时可以更准确。左轮和右轮的速度大小的控制，通过轮子编码器反馈，通过PID实时调整电机的PMW来实现。实时计算出小车的里程计(odom)，得到小车移动位置的变化。计算车的位置变化是通过编码器来计算的，如果轮子打滑等情况，那么计算的变化和实际的变化可能不同。要解决这个问题，其实是看那个问题更严重。要走5米只走了49米重要，还是要走180度只走了179度重要。其实角度的不精确对小车的影响更大。一般来说，小车的直线距离精确度可以控制在厘米范围内，在角度方面可以控制精准度在1%~2%。因为角度是比较重要的参数，所以很多人就用陀螺仪来进行矫正。所以有时候大家问小车精度有多高？其实现在这样已经精度比较高了，难免打滑等问题，不可能做到百分之百的精准。小车在距离和角度方面做到现在这样对于自建地图导航已经是可以接受的，要提高更高的精度可能就要其他设备辅助，比如激光雷达来进行辅助，激光雷达可以进行二次检测进行纠正。激光雷达数据的存储格式，它首先会有一个大小范围，如果超出范围是无效的。还有就是有几个采样点，这样就可以激光雷达可以告诉你隔多少度有一个采样点。另外最后那个Intensities是告诉大家数据的准确率，因为激光雷达也是取最高点的数据，是有一定的准确率的。上面的ppt其实就是用激光雷达扫了一个墙的形状。激光雷达扫出一个静态形状其实没有意义，雷达建图的意义其实在于建立房间的地图。如何绘制地图？第一步是收集眼睛数据：针对激光雷达，ROS在sensor_msgs包中定义了专用了数据结构来存储激光消息的相关信息，成为LaserScan。它指定了激光的有效范围、扫描点采样的角度及每个角度的测量值。激光雷达360度实时扫描，能实时测出障碍物的距离、形状和实时变化。第二步就是把眼睛看到的数据转化为地图：ROS的gmapping把激光雷达的/scan数据转换为栅格map数据，其中黑色代表障碍物、白色代表空白区域，可以顺利通行、灰色：未知领域。随着机器人的移动，激光雷达可以在多个不同方位观测同一个位置是否有障碍物，如果存在障碍物的阈值超过设置值是，就标定此处是存在障碍物；否则标定不存在障碍物。把障碍物、空白区域和未知领域的尺寸用不同灰度表示出来，就是栅格地图。便于下一步定位和导航。有时候会出现很直的墙，机器人却无法直着行走，这时的问题可能就是机器人的轮子出现打滑等其他问题，而走歪了，这时绘制出的地图也可能是歪的。这种情况可以通过加一个陀螺仪来避免这个情况。因为激光雷达的特性，有时候遇到黑色或镜面会导致测距不准。目前的解决方法就是不用激光雷达，或者用激光雷达和超声波进行辅助处理。ROS的地图是分多层的，我可以在不同高度放多台激光雷达来一起叠加，共同绘制一张地图。地图绘制结束之后，就可以进行定位和导航等工作。如何定位和导航？定位：其实是概率性的定位，而不是100%的精度。根据激光雷达扫描周围障碍物的形状，与地图的形状做匹配，判断机器人所在位置的概率机器人的定位是否成功，与地图特征有很大关系，如果区域特征明显，那么机器人就很容易判断自己的位置。如果出现难以定位的问题，可能需要人给指定初始位置，或者加led来进行位置识别，或者其他的定位设备来协助定位。目前的视觉通过色彩或者光的技术越来越多。导航：全局路径规划+局部调整（动态避障）导航其实就是全局定位，首先根据现有地图进行规划，但是在运行过程中会进行局部的路线规划。但是总体还是根据全局路径来走。导航中工作量还很大，比如扫地机的路径规划和服务机器人的路径规划是不一样的，扫地机器人可能要全覆盖的有墙角的地图，而服务机器人主要围绕指定的路径或者最短路径来进行规划，这部分是ROS工作量最大的一块。路径规划根据不同应用场景变化比较大，但是ROS提供基础的路径规划的开发包，在这个基础上我们会做自己的路径规划。机器人描述和坐标系变换在导航时，哪些区域可以通过，取决于机器人形状等信息，ROS通过URDF（UnifiedRobotDescriptionFormat)就是描述机器人硬件尺寸布局，比如轮子的位置、底盘大小、激光雷达安装位置，这些都会影响到坐标系的转换。坐标系遵循的前提是每个帧只能有一个父帧，再往上进行一些眼神或者关联。激光雷达的安装位置直接影响/scan输出数据。所以激光雷达和机器人的相对位置是需要做坐标变换，才能把激光雷达的数据转化为机器人视角的数据。ROS的坐标系，最终归结为三个标准框架，可以简化许多常见的机器人问题：1）全局准确，但局部不连续的帧（’map”）2）全局不准确，但局部光滑框架（’odom”）3）机器人自身框架（’base_link”）多种传感器(像激光雷达、深度摄像头和陀螺仪加速度计等)都可以计算base_link和odom的坐标关系，但由于“每个帧只能有一个父帧”，所以只能有一个节点(比如robot_pose_ekf融合多传感器)发布base_link和odom的坐标关系。Baselink自身的坐标系，因为不同元件装在机器人上不同位置，都要对应到baselink的坐标系中，因为所有的传感器都是要通过机器人的视角来“看”。有些朋友问我，激光雷达在建地图的时候，小车移动后地图就乱了，这是因为小车的底盘坐标系和激光雷达的坐标系没有标定准确。map和odom之间的关联因为小车移动需要一个局部联系，比如小车在向前走，不停的累加，这是里程计的作用，map起到全局的、不连续的作用，经过激光雷达和map对应。如果要学习ROS的话，坐标系的变化是重要的点。坐标系的变换还有一个点，就是每个帧都只有一个父帧，有时候两个坐标都和它有关联的话，就是A和B关联，B再和C关联，而不是B/C都和A关联。三个坐标帧的父子关系如下：map–>odom–>base_link其实，map和odom都应该和base_link关联，但为了遵守“每个帧只能有一个父帧”的原则，根据map和base_link以及odom->base_link的关系，计算出map与odom的坐标关系并发布。odom->base_link的坐标关系是由里程计节点计算并发布的。map->base_link的坐标关系是由定位节点计算出来，但并不发布，而是利用接收odom->base_link的坐标关系，计算出map->odom的坐标关系，然后发布。只有里程计的时候，没有激光雷达，也可以跑，但是要先根据预设地图进行简单避障。精彩问答Q：还有ROS的实时性有什么改进进展吗？A：实时改进要看ROS20的设计，其实ROS20的进展网上有公开。但是实际上他的进展离实际应用还有一定距离，至少今年下半年还达不到稳定，不过可以去研究下他的代码，他对内存管理，线程管理，在实时性上有了很大改善。Q：vSLAM对内存和CPU要求颇高。实际工程中，李老师使用的是什么硬件配置？可以做多大的地图呢？A：确实如此，目前来说我们还是使用激光雷达和传感器辅助来进行，这个和地图大小没有太大关系，主要是与地形障碍物复杂程度有关。
云主机的使用方法有以下几点：
一、云主机是一种相似VPS服务器的虚拟化技能
VPS是选用虚拟软件，VZ或VM在一台服务器上虚拟出多个相似独立服务器的有些，每个有些都能够做独自的 *** 作系统，办理方法同服务器相同。
而云主机是在一组集群服务器上虚拟出多个相似独立服务器的有些，集群中每个主机上上都有云主机的一个镜像，然后大大提高了虚拟服务器的安全稳定性，除非一切的集群内服务器悉数出现问题，云主机才会无法访问。
云主机服务包含两个中心产品：
1、面向中小公司用户与高端用户的云主机租借服务。
2、面向大中型互联网用户的d性计算渠道服务。云主机渠道的每个集群节点被布置在互联网的主干数据中心，可独立供给计算、存储、在线备份、托管、带宽等互联网基础设施服务。
二、云主机能够进行一些由于资金技能方面没办法实现的
比方你需求处理许多许多工作，可是你的电脑运算速度基本跟不上，那么你就能够用云主机帮你算，首要你要做的仅仅上载你需求他做什么的信息，然后他在处理往后把最直接的答案给你，中心那些需求巨大运算速度和运算量的过程，你都不需求去思考你能够直接得到成果。
三、云主机在功能上远远超虚拟主机，相当于一台长途主机
你需求对它进行长途 *** 作。假如需求放asp的网站，就要在上面配置IIS和FTP，然后上载—解析—绑定最后才能访问的。主机的效果并不止放网站，你的电脑能够做的它底子都能够做。
如果你只是用来学习算法的话，那就普通台式机大内存（32GB以上，当然如果你只想跑跑UCI上的数据，8G内存就够了）？
这个还是实验室购买才行，普通个人或者学生配个8g的台式或者笔记本学习机器学习算法还是够了。
要是实验室购买的，直接上台式机或者服务器，移动工作站？配上一块顶级GPU就行，保守估计2W
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