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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10kalibr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 intrinsicSLAM 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
ORB-SLAM3 IMU初始化相关理解 2021SC@SDUSC 文章目录 ORB-SLAM3 IMU初始化相关理解前言一、IMU介绍二、IMU初始化1.纯视觉的MAP估计2.纯IMU数据MAP估计3.视觉+惯导的MAP优化 三、 IMU初始化状态 前言 一、IMU介绍 IMU(英文Inertial measurement unit,简称 IMU),是测量物体手机的相机、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-asIMU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doneCarla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%9VIO——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 throttIMU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 ThrVIO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