velocity_model

根据引用中提到的《Velocity-based dynamic model and adaptive controller for differential steered mobile robot》的文章，velocity_model是一个与速度相关的动态模型和适应性控制器。该模型用于控制差分式转向移动机器人。

然而，根据您提供的信息，没有提到关于velocity_model的具体定义或细节。所以无法提供更多关于velocity_model的信息。如果您有更多的背景或上下文信息，我将非常乐意为您提供更准确的答案。

相关问题

my_arm_first: # MoveIt-specific simulation settings moveit_sim_hw_interface: joint_model_group: controllers_initial_group_ joint_model_group_pose: controllers_initial_pose_ # Settings for ros_control control loop generic_hw_control_loop: loop_hz: 300 cycle_time_error_threshold: 0.01 # Settings for ros_control hardware interface hardware_interface: joints: - joint_1 - joint_2 - joint_3 - joint_4 - joint_5 - joint_6 sim_control_mode: 1 # 0: position, 1: velocity # Publish all joint states # Creates the /joint_states topic necessary in ROS joint_state_controller: type: joint_state_controller/JointStateController publish_rate: 50 controller_list: []

这是一个MoveIt的仿真设置文件，其中包含了一些特定于MoveIt的设置，例如moveit_sim_hw_interface和joint_model_group。另外，还包含了一些ros_control控制循环和硬件接口的设置，如generic_hw_control_loop和hardware_interface。其中，硬件接口设置了6个关节的名称和模拟控制模式。最后，该文件还创建了一个发布所有关节状态的控制器和一个空的控制器列表。

解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

这段代码主要是用来训练一个名为CenterFusion的目标检测模型，使用了DDDet（一个基于PyTorch的目标检测框架）。其中：

- export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1：设置使用哪些GPU进行训练。
- cd src # train：进入src目录下进行训练。
- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。
- ddd：指定使用的模型是DDDNet。
- --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。
- --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。
- --train_split mini_train：使用mini_train作为训练集。
- --val_split mini_val：使用mini_val作为验证集。
- --val_intervals 1：设置每隔1个epoch进行一次验证。
- --run_dataset_eval：在训练过程中进行数据集的评估。
- --nuscenes_att：使用nuscenes属性进行训练。
- --velocity：使用速度信息进行训练。
- --batch_size 24：设置batch size为24。
- --lr 2.5e-4：设置学习率为2.5e-4。
- --num_epochs 60：设置训练的总epoch数为60。
- --lr_step 50：设置学习率下降的epoch数。
- --save_point 20,40,50：设置保存模型的epoch数。
- --gpus 0：设置使用的GPU编号为0。
- --not_rand_crop：不使用随机裁剪。
- --flip 0.5：进行数据增强时，以0.5的概率进行翻转。
- --shift 0.1：进行数据增强时，以0.1的概率进行平移。
- --pointcloud：使用点云数据进行训练。
- --radar_sweeps 3：设置雷达扫描数为3。
- --pc_z_offset 0.0：设置点云高度偏移量为0.0。
- --pillar_dims 1.0,0.2,0.2：设置pillar的尺寸为1.0*0.2*0.2。
- --max_pc_dist 60.0：设置点云距离的最大值为60.0。
- --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth：加载已经训练好的centernet_baseline_e170.pth模型。
- # --freeze_backbone \：注释掉的代码，原本可以冻结骨干网络，使得训练更加稳定。
- # --resume \：注释掉的代码，原本可以从已经训练好的模型继续训练。