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Forster预积分论文On-Manifold Preintegration for Real-Time Visual-Inertial Odometry公式推导
公式推导 根据等式（10） \[R\ Exp(\phi)\ R^{T} = exp(R\phi^{\hat{}}R^{T}) = Exp(R\phi) \]推导等式（11） \[\begin{align*} Exp(\phi)R &= RR^{T}Exp(\phi)R \\ &= R(R^{T}Exp(\phi)R) \\ &= RExp(R^{T}\phi) \end{align*} \]等式（35）部分推导 \[\prod_{k=i}ROS-3DSLAM（4）：lidar_odometry包浅析
2021@SDUSC 2021年10月11日星期一——2021年10月1４日星期四 一、学习背景： 结束了论文的学习之后，我们下一步的学习目标就是关键的代码了，但是在此之前，我们还仍然需要先把整个项目的信息流分析明白，这样才能有助于我们更好地进行后续的阅读学习代码工作。 结束了信息流的分析之后，我们航迹推演(Odometry)_由左右轮速度v_l,v_r推导车辆的线速度v，角速度w，运动半径r
做机器人底层程序的时候，经常用到航迹推演（Odometry），无论是定位导航还是普通的方向控制。航迹推演中除了对机器人位姿进行估计，另一个很重要的关系是移动机器人前进速度、转向角速度与左轮速度、右轮速度之间的转换。 在机器人局部路径规划算法DWA解析一文中，是在假设已知机器人前进LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 论文阅读
LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time 文章摘要一、简介二、相关工作三、符号和任务描述四、系统概述五、激光里程计5.1 特征提取5.2 特征匹配5.3 运动估计5.4 激光里程计算法 六、建图七、实验 本文主要是对loam论文的一些学习总结，如有不对之处，希望大家提出宝论文阅读: DeepPCO: End-to-End Point Cloud Odometry through Deep Parallel Neural Network 2020 IROS
论文： https://arxiv.org/pdf/1910.11088.pdf 无源码论文阅读：Self-supervised Learning of LiDAR Odometry for Robotic Applications 2021 ICRA
论文：https://arxiv.org/pdf/2011.05418.pdf 源码: https://github.com/leggedrobotics/DeLORAOdometry的发布和发布odom到base_link的tf变换
这里面我觉得重要的话，而且我还看到了twist，这不正是前阵子普罗米修斯群里问的T265发布的带不带速度信息所说到的twist？ 导航包使用tf来确定机器人在世界中的位置，并将传感器数据与静态地图相关联。然而，tf不提供关于机器人的速度的任何信息。因此，导航包要求任何odometry源通过ROS发ros调试问题处理：【报错】Timesramps of odometry and imu are xxxx seconds apart.
这个问题涉及到的知识是在使用ros的robot_pose_ekf包做imu和里程计融合的过程中，imu的时间戳和里程计的时间戳不同，间隔时间超过1秒的时候就会报这个错：Timesramps of odometry and imu are xxxx seconds apart. 修改程序，让里程计驱动文件和imu驱动文件中的时间戳一致，要么是[学习SLAM]轮速仪的建模/机器人运动模型详细分析（理论篇）
机器人运动模型 由其他组采集到的轮速数据需要根据公式将速度转化为位移量，具体机器人运动模型有两大类。如下： 模型1 模型1 同类表达1-1 模型1 同类表达1-2 模型2 模型2 同类表达2-1 用轮速计实现双轮差动机器人的位姿估计 模型2 同类表达2-2 (图中坐标xy与公式相ROS里程计(odometry)的学习
ROS gmapping导航包，要求有2 个 输入，一个是激光数据，另一个就是里程计信息。 里程计又包含2 个方面的信息： 位姿（位置和转角），即（x,y,θ） 是速度（前进速度和转向速度）。 gmapping订阅的是/scan 和/tf话题并不直接订阅里程计信息，自己写一个tf话题。 TF就是坐标系变换，具体要包括里程