Python中的变量与数据类型：看完这些，我怀疑以前学了个假编程！

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[RA-L 2025]去除激光SLAM建图的两面歧义性！ II-NVM 利用法向量实现高精度一致性建图

II-NVM: Enhancing Map Accuracy and Consistency with Normal Vector-Assisted Mapping Chengwei Zhao∗, Yixuan Li∗, Yina Jian, Jie Xu†, Linji Wang, Yongxin Ma, Xinglai Jin [Accepted to RA-L 2025] SLAM 技术在室内建图与定位中具有重要作用，室内环境中普遍存在的"双面建图问题"导致紧密相邻的墙面、门体等表面被错误识别为单一平面，严重影响地图精度与一致性。针对该问题，本文提出一种基于法向量一致性的精准建图 SLAM 方法。通过改进体素地图结构，使其同时存储点云数据与法向量信息，使系统能够在最近邻搜索与地图更新过程中评估法向量一致性。该过程可有效区分表面的正反两面，避免错误的点面约束。此外，我们采用自适应半径 KD 树搜索方法，根据点云局部密度动态调整搜索半径，从而提升法向量计算精度。为进一步优化实时性能与存储效率，引入最近最少使用(LRU)缓存策略，实现体素地图的高效增量更新。代码已开源并在仿真环境与真实室内场景进行验证，实验结果表明该方法有效解决了双面建图问题并显著提升了建图精度。此外，我们开发并开源了首个针对双面建图问题专门设计的仿真与真实场景数据集。 github:https://github.com/chengwei0427/II-NVM

基于凸安全走廊硬约束的Minimumsnap轨迹优化算法(ROS/Python仿真)

本视频从路径和轨迹的概念出发，介绍基于多项式轨迹的Minimumsnap轨迹优化，通过讲解目标函数、边界约束、路径点约束、连续性约束和基于凸安全走廊构造的安全性硬约束，最终将轨迹优化构造为二次规划问题。最后，采用ROS C++和Python实现凸安全走廊和Minimumsnap轨迹优化算法，验证算法的有效性

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云深处科技，全球首发新品，山猫M20机器人

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霍霍：这种聊天方式对我来说还是太超前了...

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一人公司创业博主 Dan Koe：如何使用 AI 快速阅读书籍（并记住您阅读的内容）

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