[完结10章]Java大模型工程能力必修课，LangChain4j 入门到实践 在人工智能技术飞速发展的今天，大型语言模型（LLM）已成为推动创新的核心驱动力。对于Java开发者而言，掌握大模型工程能力不再是一种选择，而是一种必需。LangChai

如上图所示，雷达到装用的是fast_lio，安装高度是0.485,参数怎么调他都不跑 是为什么呀？有谁嫩够指点一下，在实际运行是对slam发出的点云做了一个边长0.5m立方体的点云剔除因为小车挡住了点云，求指点啊

请教一下local_planner正装还是倒装问题，请问local palnner搭载的mid360只能倒装么，还是正装倒装都可以，，我现在有一个适配倒装的代码，请问我要想正装需要改哪些部分，或者哪里有合适的正装代码

far planner能不能跨楼层进行规划导航啊？

我的是阿克曼小车，然后用的是aloam，在给了目标点之后，跑到目标点之后不停还一直继续跑，这个是什么问题呀，有没有大佬解释一下需要调什么参数

大家好，我们团队最近设计和制造了一款六轮越野车原型，将我们的这套自主导航系统应用到了该款越野车上，能够在崎岖小道上实现快速自主导航和避障，行驶速度最高能达到6.5米/秒，并且规划时间在车载i7处理器上运行时可控制在1毫秒以内。下面是越野车在野外飞驰的

我看原论文的实验是使用lidar作为输入，想问问有没有大佬使用RGB-D相机或者使用RGB相机部署成功的，或者能否提供一些修改代码的思路？

这两张图放大都可以看到，小车的轨迹是左右晃动的，最后就一直在这个地方左右振荡。按照代码解释探索完整个空间不是应该返回home吗，目前运行了很多次都没有完成过返回home的操作，想问问怎么回事？

想问下社区有没有人使用过在提供的仿真场景里添加IMU 将采集的数据用于SLAM评估的 楼主使用的是LIO-SAM 在indoor场景下勉强能用，但部分情况下也是会漂移很大，定位飞掉，但是部署到campus环境里 一开始就飞了 这不应该阿 因为室内走廊

各位大佬好！我在做实验的过程中，遇到了小车无法通过狭窄路口的问题 图中全局规划的目标点在路口另一侧，小车在路口左侧，此时完全没有朝向目标点的free_path，小车此时就在路口前左右移动（遵循图中的free_path） 我之后又多次尝试，发现不是te

请问这种算法在探索未知环境的建图问题上，各种性能指标比传统的Dstarlite等路径规划算法更具有优势么

博士，您好，我用同样的代码分别在笔记本电脑和板卡上部署了，但点击发送目标点时，板卡会如下的错误，而笔记本电脑上没有问题。我该如何解决板卡上的问题，谢谢！

作者您好，我在go2上部署后，发现其导航点不更新，只有可视点是一直更新的。基本就是启动算法后到达第一个导航点就不再更新下一个导航点了，但是显示探索并未完成。

Each path segment is smoothed with a trajectory optimization methodsimilar to [30], where the segment is modeled as a set of

首先感谢大佬的开源工作！在我尝试把机器人的xacro在别的环境加载时，发现似乎robot.urdf.xacro没有设置碰撞，机器人一直往下掉，但在原本的autonomous environment里面的机器人是怎么正常运动的？这令我有点困惑

我注意到vehiclesimulator的模型对vehicleX 和 vehicleY 的位置更新是基于速度 vehicleSpeed 和 vehicleYawRate 的直接积分，没有考虑加速度。 在我使用carla仿真时（类车阿克曼仿真器），使用

大家好，由于我的项目有视觉感知需要，所以我准备将tare的仿真环境更换为carla仿真器中颜色纹理更好的仿真环境，我认为这个过程类似一次实车部署。 但过程遇到了如下问题，我在给loam_interface节点订阅了相关的原始点云话题/

问题如下： 我在将loam_interface切换成LIO-SAM对应的位姿和点云话题后，运行后没有反应，查看tf树，发现是map和sensor没有tf变化，想请问一下大佬们怎么修改。对应tf图如下：