由于视频中的物体需要进行连续帧打码, 又不能打码过多导致视频展示性降低, 因此尝试通过SAM2框选prompt跟踪掩码的功能来对视频中的物体进行打码, 我的电脑配置如下 CPU: R7-5700X GPU: RTX 4080 内存: 50GB 只对原视频中三帧框选需要蒙版的对象即可, 整个视频分割效果如下 .layout-container { display: flex; flex

Docker Docker 是系统级的虚拟化管理平台，以容器（container）形式对镜像（image）进行打开，从而可以直接获得别人环境的 clone。 目前我使用 Docker 的主要原因有： 可以避免很多编译环境配置问题（Kalibr 相机标定工具包，必须要求系统中的 Python 版本为 3.8，而 Ubuntu 22.04 最低版本为 3.10，无法编译源文件，因此只能通过 Doc

网络配置 参考Unitree - G1_developer电气接口, 可知9号type-c接口为Jetson Orin NX的带显示接口, 使用拓展坞连接鼠标、键盘、显示屏开机即可打开NX界面, 界面中连接上Wifi, 常用用局域网内的其他电脑ping该设备, 如果无法ping通一般是网卡的优先级默认为有线, 且路由器的网段和上下机的网段相同(都是192.168.123.*), 导致外部无法连接

总结下每次调试乐聚Kuavo42真机遇到的问题 基础操作 # 真机启动指令为 roslaunch humanoid_controllers load_kuavo_real.launch cali:=true cali_arm:=true # 关闭所有ros服务, ros意外退出可以用该方法清理 pkill -i ros # 查看当前是否有正在运行的node rosnode list

记一次将乐聚Kuavo45的上位机从Intel的换成Nvidia Jetson AGX网络配置过程，分为两步上下位机的连接和Mid-360雷达连接 网络配置 Ubuntu桌面版默认使用NetworkManager来管理网络配置，命令行版使用systemd-networkd来管理，而我们要用的是netplan是基于他们之上的管理器，这里就用它来创建每个网口的静态IP sudo apt instal

由于乐聚Kuavo机器人下位机用ROS1，而我们代码是在原先上位机ROS2中完成，因此需要安装ros1_bridge来进行通讯，现在换成AGX Jetson 6.2.1 Ubuntu22.04，安装ROS1 Noetic和ROS2 Humble才可以启动ros1_bridge，这里总结出一个比较简单易用的流程。 环境配置 我们的安装环境为Docker Ubuntu 22.04，AGX容器下载及启

源代码GitHub - ros1_bridge就是在ROS2上启动一个Node从而可以和ROS1进行通讯，只有在Topic, Service被监听时才能在ros2 topic/service list中看到 安装 我这里使用的版本分别为ROS1 noetic, ROS2 humble 首先需要安装ROS1和ROS2，可以使用鱼香ROS一键安装，也可以先安装ROS2或ROS1另一个版本通过二进

本文大部分topic逻辑图片来自于YouTube - Articulated Robotics的视频，ROS2学习和制作小车可以参考他的视频，非常详细！ DEBUG工具 rqt是一个很好用的ROS2调试工具，能够显示各个node和topic之间的关系图，直接运行rqt，在上方Plugins -> Introspection -> Node Graphe即可打开节点关系图插件 初

记录下对Nvidia机载电脑Jetson AGX Orin的配置过程： 使用SDKManager docker镜像刷JetPack高版本(5.x版本能直接识别带有IMU的设备, 而6.x版本需要使用uvc后端且无法识别带IMU的设备) SDKManager刷机 参考闫金钢的Blog - Nvidia Jetson AGX Orin系统刷写 这里需要一条DC 12V的电源线，用来给AGX供

原论文demo - metamotivo, GitHub - metamotivo 组会PPT介绍：金山文档 - FB算法学习20250715.pptx 思路 这种无奖励强化学习本质上是通过采样的方式，将奖励 r(s)r(s)r(s) 通过 B(s)B(s)B(s) 映射到低维空间 Rd\mathbb{R}^dRd 中，得到低维空间表示 z∈Rdz\in\mathbb{R}^dz∈Rd，