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论文笔记:Divide and Conquer: A Deep CASA Approach to Talker-Independent Monaural Speaker Separation

Divide and Conquer: A Deep CASA Approach to Talker-Independent Monaural Speaker Separation 介绍 受到CASA的启发,提出了一种deep casa方法,用于两个说话人的分离。不依赖说话人的分离问题需要解决置换问题(permutation problem)。主要通过PIT和DC两种主要方法来解决置换问题。

创建简单的发布者和订阅者

创建发布者和订阅者 发布者 切换到软件包src目录,创建一个发布节点 roscd <package_name> cd src touch talker.cpp 发布节点talker.cpp的内容如下 #include <ros/ros.h> // 导入ROS系统包含核心公共文件 #include <std_msgs/String.h> // 导入std_msgs/String消息头文件,这个

ros之话题通信

一、话题通信理论模型 话题通信实现模型是比较复杂的,该模型如下图所示,该模型中涉及到三个角色: ROS Master (管理者) Talker (发布者) Listener (订阅者) ROS Master 负责保管 Talker 和 Listener 注册的信息,并匹配话题相同的 Talker 与 Listener,帮助 Talker 与 Listener 建

ROS话题通信章节总结

ROS话题通信章节总结 目录   ROS话题通信章节总结 前言 一、理论模型 1.Talker注册 2.Listener注册 3.ROS Master实现信息匹配 4.Listener向Talker发送请求 5.Talker确认请求 6.Listener与Talker件里连接 7.Talker向Listener发送消息 二、话题通信基本操作(C++) 1.发布方实现 CM

【ROS】话题通信

话题通信是ROS中使用频率最高的一种通信模式,话题通信是基于发布订阅模式的,也即:一个节点发布消息,另一个节点订阅该消息。话题通信的应用场景也极其广泛,比如下面一个常见场景: 机器人在执行导航功能,使用的传感器是激光雷达,机器人会采集激光雷达感知到的信息并计算,然后生成运动控

ROS学习笔记------ROS基础-----认识ros day 2 2019/1/21 帅某

** ROS学习笔记----->ROS基础------->认识rosday 2 2019/1/21 帅某 南京工程学院**本笔记根据胡春旭老师教程记下,胡老师辛苦了,讲的特别棒,收获很大。谢谢胡老师 一。ros-------->计算图(1)节点(node):软件模块(2)节点管理器(ros master):控制中心,提供参数管理(3)话题(topic):异步通讯机制,传输消息

工作记录——6

Time : 2020.01.21 发现之前的标准欧式距离的公式理解错了,导致每次运行算出来的结果都是4,所以修改了程序,并记录在这。 listener.cpp #include "ros/ros.h" #include <std_msgs/String.h> #include <package/talker1.h> //自定义头文件 #include <packag

ROS学习笔记32(ROS在多机器人上的使用)

概述 ROS设计的灵魂就在于其分布式计算。一个优秀的节点不需要考虑在哪台机器上运行,它允许实时分配计算量以最大化的利用系统资源。(有一个特例——驱动节点必须运行在跟硬件设备有物理连接的机器上)。在多个机器人上使用ROS是一件很简单的事,你只需要记住一下几点: 你只需要一个m

使用python结合redis 开发ros2节点

使用python结合redis 开发ros2节点目的功能环境准备程序示例结果 目的 在ros2中,使用redis作为实时数据共享,减少各个节点中的数据交互,从而减少系统开销。 功能 1、每一秒发布一次topic 2、每一秒写一次数据库,并调用 环境准备 1、已经安装有ros2的ubuntu虚拟机 2、安装python

ros 充电topic

  #!/usr/bin/env python#coding=utf-8import rospyfrom std_msgs.msg import Stringi=0def talker(): global i pub = rospy.Publisher('bp_nav_goal',String, queue_size=10) rospy.init_node('talker',anonymous=True) #rate = rospy.Rat