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如何学习SLAM（超级全面）

如何学习SLAM 由于SLAM是一个错综复杂的研究领域，涉及到非常多的关键技术。这里先讲讲学习方法论，然后对一些关键性概念（包括SLAM、ROS、SLAM移动机器人）进行分析，最后给出典型应用案例方便大家进行实战。温馨提示本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技

VINS梳理：（二）IMU预积分推导及代码实现

## 转载请注明出处，欢迎转载 ## 目录 1、算法推导 2、反思与探讨 3、参考文献 1、算法推导我相信大家在很多不同的地方都听说过IMU预积分这个名词，尤其是基于图优化的框架下，几乎都会用到IMU预积分，那为什需要IMU预积分呢？一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率，一般都能达到10

kalibr标定realsenseD435i（三）--imu+双目标定

步骤一：编写camchain.yaml,具体的参数参考上面得到的yaml文件，没有的参数可以删除。 cam0: camera_model: pinhole distortion_coeffs: [0.3741003900681439, -0.3881978058678547, 3.1716618459908745, -6.001063348025562] distortion_model: equidistant intrinsic

SLAM APP

UI设计 App启动页导航菜单栏功能介绍相机流设置是否录制相机流如果选择，按下录制按钮时相机流将按照设置要求打开，相机流预览窗口将实时显示相机画面，得到的数据文件夹中将包含以单帧图像时间戳命名的png文件和全部图像时间戳的列表文件；如果不选，相机流将不会打开，得到的数据文

激光雷达与组合导航标定

一、基本信息相机：Velodyne Puck(16线) 惯性导航：华测CGI-590 系统：Ubuntu 18.04 ROS版本：Melodic 二、标定过程（1）录制激光雷达与组合导航标定数据新建终端，启动Velodyne激光雷达驱动 roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch 新建终端，启动华测组合导航驱动 roslaun

从gazebo搭建到点云地图、八叉树地图建立（仿真）

从gazebo搭建到点云地图、八叉树地图建立（仿真）这篇文章记录一下我自己如何从gazebo中搭建仿真模型、然后搭载16线velodyne雷达和IMU传感器、采用LIO-SAM建立点云地图、采用octomap建立八叉树地图。（末尾附上相关model、包的云盘链接）首先是gazebo搭建仿真模型，我自己搭载了

软件工程应用与实践第十一篇

手机的相机、IMU标定

1. 同步的相机、IMU数据录制 https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android 2. 相机、IMU calibration https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android/blob/master/calibration/README.md 最终用kalibr进行标定相机kalibr https://github.com/ethz-as

IMU工作原理

一、IMU介绍 IMU（英文Inertial measurement unit，简称 IMU），是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，某些9轴IMU还包括三轴磁力计。 1、加速度计工作原理： (1)、模型等效：加速度计可以用一个简单的质量块+弹簧+指示计来表示，如下图所示。加速

lio-sam实车调试

以下是些没些营养的碎碎念，作为理清思路用！ 1.发现缺失map->odom->base_link坐标变换，使用rqt查看正常的tf树：发现map->odom->base_link由imupreintegration模块发出，odom->lidar_link由mapOptimization模块发出。排除应该不是imu频率的问题； 1.发现是没有做第一次优化：也就是done

Carla学习笔记-基础传感器设置

本笔记翻译于Carla官方文档设置基础传感器生成任何传感器的过程都非常相似1. 使用库查找传感器蓝图。2. 设置传感器的具体属性。这是至关重要的。属性将决定检索的数据。3.将传感器安装到ego车辆上。位置是相对位置。Carla.AttachmentType将决定如何更新传感器的位置。4.

论文阅读笔记：(2017.08) VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimator

记录一些读vins-mono的想法，持续更新中吧单目visual-inertial系统存在的一些挑战： 1. 不能从静止（或者是纯旋转）的条件下初始化尺度； 2. 优化问题高度非凸，对初值敏感； 3. 相机和imu的标定非常重要；本文的主要贡献： 1. 提出一种鲁棒的系统初始化方法； 2. 紧耦合的单目VIO, 可以估计相

ignav中IMU与GNSS间的杆臂

惯性导航一般以惯组（IMU）的几何中心（或某一固定参考点）作为导航定位或测速的参考基准，而卫星导航则以接收机天线的相位中心作为参考基准，在实际运载体中同时使用两种甚至多种导航系统时，它们在安装位置上往往会存在一定的偏差。为了将多种导航系统的导航信息进行比对和融合，必

ROS-3DSLAM（6）：VINS-Mono论文阅读1

2021@SDUSC 2021年11月3日星期三——2021年11月5日星期五一、学习背景：在对LVI-SAM包下的视觉部分进行分析的过程中，我遇到了严重的困难。经过仔细地分析，我觉得是因为我对于视觉部分的理论基础了解的还不够详尽，因此有必要先停下脚步，阅读这部分的基础论文VINS-Mono来增强稳固

【行人惯性导航】关于行人导航中IMU位姿推导的知识点及相关代码

IMU姿态惯性推导最近从事行人惯性导航的研究，本人也是一个小白，其中看了很多文献，有很多个人思考很费时间的地方，撰写此随笔的目的不仅是给自己做一个笔记，也是给各位有需要的仁兄一点个人理解。本文只关于使用IMU传感器为主的行人导航算法。本文为一篇行人惯性导航的入门，主要针对

多传感器融合定位第六章惯性导航结算及误差模型

多传感器融合定位第六章惯性导航结算及误差模型参考博客：深蓝学院-多传感器融合定位-第6章作业代码下载：https://github.com/kahowang/sensor-fusion-for-localization-and-mapping/tree/main/%E7%AC%AC%E4%BA%94%E7%AB%A0%20%E6%83%AF%E6%80%A7%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%8E%9

VIO——旋转外参估计

假定外参\(q_{c b}\)是不变的，对于每两帧图像间的位姿变换\(q_{c_k c_{k+1}}\)和对应IMU的\(q_{b_{k} b_{k+1}}\)有如下关系： \[q_{c b} \otimes q_{b_{k} b_{k+1}} =q_{c_k c_{k+1}} \otimes q_{c b} \\ \text{转换为矩阵形式} \\ [q_{b_k,b_{k+1}} ]_R * q_{c b} = [q_{c_k,c_{k+

RealSense D435i的联合标定

默认我们前期工作都已经做好，双目相机的内外参，IMU的随机游走也已经得到 1.标定准备工作 1.1启动realsense roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch 这里需要关闭红外结构光，可以去网上找一找相关的教程。 1.2需要改变realsense的发布频率 rosrun topic_tools thrott

IMU初介绍

IMU原理：以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。 IMU （惯性测量装置）在航空航天工业中的应用已有数十年历史。然而，航空航天用精密 IMU 是基于昂贵的陀螺仪和其

IMU预积分

为什么要预积分？首先是因为IMU和图像频率不一致的问题，相邻两个图像帧之间的IMU信息需要积分从而与视觉信息对齐。其次，当直接对上一时刻bk进行积分时得到的是bk+1时刻下，IMU坐标原点在世界坐标系上的坐标、速度和旋转角度。当Rw<-t,也就是qw<-t，是需要被优化的量，而这个优化的量

从另一个角度看ORB-SLAM3——第0帧

源码：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 上电时系统处于NO_IMAGES_YET状态，如果这时第一张图片，即第0帧，被系统读取，它会经过哪些函数，会被系统如何处理呢？ 1. 主函数以mono_inertial_euroc为例，main()在mono_inertial_euroc.cc中。 1.1 系统首先读取图片路径和时间戳，IMU测量值、

PX4实践中遇到的问题总结（持续更新中！！！！）

PX4实践中遇到的问题总结（持续更新中！！） 1. 解锁的时候各种传感器报错 1. 解锁的时候各种传感器报错解决方法如果是处于调试阶段，并不是要进行飞行实验，可以：取消检测GPS，修改参数 COM_ARM_WO_GPS加速度/磁罗盘计报错，修改参数 COM_ARM_IMU_ACC/COM_ARM_IMU_GYR两个磁罗盘相对

IMU+GPS信息融合

IMU+GPS进行EKF的数据融合 0.环境配置用来读取GPS数据的相关环境配置GPS信息在ROS接口下的相关说明 1.程序运行 0.环境配置用来读取GPS数据的相关环境配置安装nmea_navsat_driver 下载链接：https://github.com/ros-drivers/nmea_navsat_driver安装nmea_msgs 附下载链接：h

无人机项目跟踪五十二----pwm控制模块详解

pwm控制模块的函数是 void CtrlMotor(void)，详解如下： float cosTilt = imu.accb[2] / ONE_G; //没有用 if(altCtrlMode==MANUAL) //如果是手动操作 { DIF_ACC.Z = imu.accb[2] - ONE_G; //没有用 Thr

VIO课程学习第一周

视觉和imu方案对比零偏： imu放着不动的时候也会有偏移量。 VIO在工业界有不少应用，robotics，AR/VR 考虑清楚，需要绝对位置还是相对位置？是否需要基于地图定位？ IMU 和视觉融合的目标松耦合和紧耦合松耦合可以是各个传感器给出一个估计，在最后通过后处理的方式融合。视觉和imu不