04 2019 档案
摘要：张宁 3D Lidar-IMU Calibration Based on Upsampled Preintegrated Measurements for Motion Distortion Correction "链接：https://pan.baidu.com/s/1GhIlgccbJx5R0C
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摘要：https://qingsimon.github.io/post/2018-12-28-android%E6%89%8B%E6%9C%BA%E7%9B%B8camera%E5%92%8Cimu%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%AE%9A/
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摘要：通过跳过极线约束单独优化图像中每个特征的位置后，必须通过最小化3D特征与图像中相应的2D特征位置之间的重投影误差来进一步细化（3）中获得的相机姿态（ 见图5）。为此，我们考虑在世界坐标系中3D特征和相机姿势Tk，w之间的重投影误差，因为它大大减少了估计轨迹的漂移。
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摘要：imu残差公式 我们计算雅可比采用加扰动形式 以下是位置增量偏差对旋转qbk的雅可比推导 对应的雅可比矩阵的代码 总结： 那么 参考： [1]: Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter
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摘要：对当前帧进行地图点重投影和特征对齐 在processframe函数中在进行初始的稀疏图像对齐之后，进一步进行地图投影和特征对齐，对新一帧图像添加特征点，由reprojectMap接口进入 void Map::getCloseKeyframes( const FramePtr& frame, std:
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摘要：脚本：截取euroc数据集bag文件的其中一段 功能：截取euroc数据集bag中的一段供算法测试 python脚本
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摘要：源码地址 https://github.com/MRPT/mrpt 安装教程 https://github.com/MRPT/mrpt/blob/master/README.md#32-build-from-sources
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摘要：Deep-LK for Efficient Adaptive Object Tracking "链接：https://pan.baidu.com/s/1Hn-CVgiR7WV0jvaYBv5G_A 提取码：mp97" 用于高效自适应对象跟踪的Deep-LK方法 In this paper, we p
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摘要：张宁 Cooperative Object Transportation by Multiple Ground and Aerial Vehicles: Modeling and Planning 多地面和空中车辆的协同目标运输：建模与规划 "链接：https://pan.baidu.com/s/1
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摘要：na:加速度计的测量噪声 nw:陀螺仪的测量噪声 nba: randow walk noise随机游走噪声 nbw:randow walk noise随机游走噪声 ba:加速度计的偏差 bw:陀螺仪的偏差 其中na，nw，nba，nbw，都是零均值高斯模型 ba的导数为nba，bw的导数为nbw。
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摘要：https://michaelgrupp.github.io/evo/
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摘要：1 图像对齐 计算一帧线特征的累积长度 计算得到线特征的最大数量 设置缓存结构以分配优化数据（残留物，jacobians等）
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