关于ROS的模型预测控制实现 抽象的 该存储库使用从周期到单周期的移动机器人模型来实现，这意味着差动驱动轮式移动机器人具有良好的跟踪性能。 要运行此NMPC算法，您可以使用GAZEBO仿真器或定制的移动机器人，并与ROS中使用默认本地计划器的DWA算法进行比较。 特征 基于非线性Unicycle模型的MPC（通过ipopt求解器） AMCL本地化，伪本地化（基于编码器测距法） GAZEBO模拟，服务 安装 Ubuntu 18.04 安装ROS Melodic 安装ROS依赖项： sudo apt install ros-melodic-costmap-2d ros-melodic-move-base ros-melodic-global-planner ros-melodic-amcl 安装Ipopt：请参阅“ document / ipopt_install”中的教程。

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Code for the Pose Residual Network introduced in 'MultiPoseNet: Fast Multi-Person Pose Estimation using Pose Residual Network (ECCV 2018)' paper

当两个或多个不同时间的数据集时，此功能很有用期间可用，目标是只比较公共记录在所有数据集中都可用。 它需要至少 2 个日期向量和在这两个（或更多）向量中找到公共时间。 每次时间1 将与 times2 向量中的所有时间匹配，其容差为prec_sec（以秒为单位的精度）。 prec_sec 的默认值为 5 秒。 可以给出额外的时间向量（由 varargin 处理）。 如果任何时间即使在一个数据集中也不存在，它将在输出中被忽略。 输入： times1：第一次向量数字或字符串格式times2：第二次向量数字或字符串格式prec_sec：以秒为单位比较时间的精度级别varargin：1 到 n 个附加时间向量输出： commontimes：所有输入时间向量中公共时间的字符串向量。 idxs：来自所有输入时间向量的匹配记录的原始索引； 这可用于重新组织数据集的其他数据字段每个数据集对应的时间向量。

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最坏情况的电路设计对元件容差的考虑 如果忽略了容差积累的影响，你就会在完成原型之后遇到种种麻烦。 制造可靠的硬件要求你在设计阶段就应考虑所有的容差。许多参考文献讨论了由于参数偏差引起的有源器件误差，说明如何计算运算放大器失调电压、输入电流以及类似参数的影响，但是考虑无源元件容差的参考文献却寥寥无几。确实考虑了元件容差的参考文献也是从科学家的角度而不是从电路设计师的角度出发的。

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