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VIO视觉无人机室内定点自主飞行（T265+PX4+Mavros+NX）
利用雷迅V5+、Ubuntu 18.04、ROS Melodic、T265、Jetson Xavier NX机载电脑实现无人机在室内无GPS情况下的定点稳定飞行。 https://blog.csdn.net/weixin_53670039/article/details/123387203?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7EdeVIO——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+2.2.10 虚拟SCSI卡
最后更新2021/07/13 虚拟SCSI卡也是由Hypervisor创建出来的虚拟设备，为各个分区提供SCSI设备接口。虚拟SCSI卡有两类，客户端虚拟SCSI卡类似普通的SCSI卡，而在VIO Server上还可以建立另一种服务端的虚拟SCSI卡，它可以作为SCSI Target设备。 SCSI控制卡有两大工作模式，既Initiator和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不从MySQL源码看其网络IO模型
从MySQL源码看其网络IO模型前言MySQL是当今最流行的开源数据库，阅读其源码是一件大有裨益的事情(虽然其代码感觉比较凌乱)。而笔者阅读一个Server源码的习惯就是先从其网络IO模型看起。于是，便有了本篇博客。MySQL启动Socket监听看源码，首先就需要找到其入口点，mysqld的入口点为mysqld_论文笔记_S2D.61_VIL-SLAM_立体视觉惯性激光雷达同时定位和建图
基本情况 标题：Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping作者：Weizhao Shao, Srinivasan Vijayarangan∗, Cong Li∗, and George Kantor出处：Shao W, Vijayarangan S, Li C, et al. Stereo visual inertial lidar simultaneous localization and mappi第一讲概述与课程介绍
1、课程专注于视觉——IMU容和定位的基础理论和实现 2、重点内容有： IMU的工作原理和噪声方程 视觉与IMU的紧耦合的基础理论 从零开始实现VIO紧耦合优化器（仅基于Eigen) 3、课程安排：公式推导为主，代码为辅 4、VIO概述深蓝学院从零开始手写VIO（五）——视觉前端
深蓝学院从零开始手写VIO（五）——视觉前端视觉前端算法特征+光流跟踪算法关键帧与三角化 声明：本专栏文章为深蓝学院《从零开始手写VIO》课程个人学习笔记，更多学习资源请咨询深蓝学院相关课程。 视觉前端算法 从大类上可以分为特征法和直接法两类，具体可参见《视觉SLAM十四讲》，从零开始的VIO——Allan方差工具
1. 前言 通过《从零开始手写VIO》第二章的学习，我逐渐发现课程本身的内容并不是很难理解，老师讲的比较到位，但对我最大的困难在于环境配置。如果给我一个完整的实验环境让我修改代码、补全函数，那难度会骤降，把算法转化为实际的代码并不是一件很痛苦的事，至少能够定位那些地方可以从零开始手写VIO第二章作业
1.设置IMU仿真代码中的不同参数，生成Allan方差标定曲线 1.1 imu_utils结果运行及分析 在默认参数下，imu_utils的输出信息如下，可以看出，输出信息中只显示了角度随机游走噪声和零偏稳定性噪声，没有角速率随机游走噪声。 waihekor@waihekor-G7-7588:~$ roslaunch imu_utils imu.lau