Forest环境下time duration计时失真问题

凡人只做一事 2022-05-13 10:25:35

在forest环境中，运行vehicle_system.launch system_forest.launch仿真环境，使用tare探索时，会出现横坐标和真实时间失真的问题：例如，真实完成forest的探索为40min左右，但time duration统计只有大约800s。同时在time duration中数据横坐标过去10s，真实秒表过去大约30s。

请问各位作者是由于环境卡顿导致的吗？

...全文

642 3 打赏收藏转发到动态举报

写回复

3 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

哈工大-朱洪彪社区管理员 2022-05-30

打赏
举报

回复 1

你好，是因为森林这个环境在运行时比较卡，real-time factor很低，比如你运行的时候大概只有0.3左右，也就是实际的时间几乎是仿真里面时间的三倍。我们统计的时间都是按照仿真里的时间的。如果电脑显卡配置高一些的话，会流畅非常多，这两个时间也会很接近。

凡人只做一事 2022-06-02

举报

回复

@哈工大-朱洪彪好的，感谢

凡人只做一事 2022-05-13

打赏
举报

回复

测试环境为：i7-8700,3.2G处理器

CMU-TARE 探索算法官方社区问答汇总

项目：电子词典

客户端 tcp_cli.c。头文件 head.h。服务器 main.c。功能函数 fun.c。实现以下电子词典功能登录注册功能，不能重复登录，重复注册。用户信息也存储在数据库中。单词查询功能历史记录功能，存储单词，意思，以及查询时间，存储在数据库基于TCP，支持多客户端连接采用数据库保存用户信息与历史记录将dict.txt的数据导入到数据库中保存。返回上级、按下ctrl+c退出客户端后，该客户端退出登录

正如杰瑞米·霍华德在他的书中所说的那样:用小图片开始训练，用大图片结束训练。使用小图像进行大部分 epochs 训练有助于训练更快完成。使用大图像完成训练使得最终的准确度高得多。这是一种实验性的技术，已经被证明是非常有用的，在获得更高的精确度方面，比在使用相同大小的图像时要有用得多。现在让我们看看怎样才能训练出多种尺寸，好吗？我们将得到的批量大小为 64，图像大小为更小的 128x128。现在，让我们来计算一下这部分培训应该使用什么样的学习率。

rock-bottom n.adj.(价格)最低(的)correspondent adj.对应的 n.记者。professional adj.职业的n.专业人员。regardless adj.,adv.不顾的(地)aggregate v.,n.,adj.合计(的)comprehensive adj.综合的，广泛的。contemporary adj.当代的，同时代的。cooperative adj.合作的 n.合作社。corresponding adj.相应的，通信的。

TARE机器人自主导航系统

1,095

社区成员

442

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

自动驾驶人工智能企业社区

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章