Eigen中的四元素，旋轉矩陣，旋轉向量的相互轉換
摘要：Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。Eigen是一个用纯头文件搭建起来的库，这意味这你只要能找到它的头文件，就能使用它。Eigen头文件的默认位置是“/usr/include/eigen3”. 由于Eigen库相较于OpenCV中的Ma
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posted @ 2020-12-07 15:48
随笔分类 - SLAM
Simultaneous localization and mapping
rbtposeekf的注意事项
摘要：1.发布的odom topic以及 imu topic必须加上协方差部分；2.在发布odom的时候，去掉里面的odom->base_link的tf，因为这个tf会在robot_pose_ekf包里面发布；3.要发布base_link到imu的静态tf，且imu的静态tf的名称必须与imu的topic
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posted @ 2019-02-22 11:48
IMU
摘要：https://fzheng.me/2016/11/20/imu_model_eq/
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posted @ 2019-01-18 17:43
gsl库安装
摘要：下载ftp://ftp.gnu.org/gnu/gsl/ 下载后解压，可以按照文件夹中INSTALL文件的指导，进入解压文件夹"gsl-2.4"执行以下5步： 在~/.bashrc下配置环境 输入例子文件example.c 编译 QT: 若要在QT中使用GSL，只要在CMakeLists中包含GSL
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posted @ 2018-12-08 17:32
ceres入门学习
摘要：转载自https://www.jianshu.com/p/e5b03cf22c80 Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库，在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。 Ceres简易例程 使用Ceres求解非线性优化问题，一共分为三个部分： 1、 第
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posted @ 2018-10-10 17:21
Sophus链接错误
摘要：错误指示如下： CMakeLists.txt中的Sophus 原因分析： 安装Sophus时，有个lib文件“libSophus.so”会出现在/usr/local/lib/libSophus.so 时，libSophus.so 应该被链接到 Sophus_LIBRARIES， cmake没链接上。
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posted @ 2018-08-13 14:15
g2o相关问题cs.h,以及no matching function for call to ‘g2o::OptimizationAlgorithmLevenberg::OptimizationAlgorithmLevenberg(Block*&)
摘要：1.对于cs.h找不到的情况 1）编译的时候一定要把csparse在EXTERNAL文件中，编译进去。 2）修改CMakeLists.txt文件中的include_directories中的${CPARSE_INCLUDE_DIR}，在DIR后面不能加上S。 2.编译报错，如下 error: no
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posted @ 2018-08-09 09:15
Sophus libSophus.so
摘要：在编译包含Sophus的源文件的时候，出现如下错误 ../lib/libmyslam.so: undefined reference to `Sophus::SO3::SO3(double, double, double)' ../lib/libmyslam.so: undefined refere
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posted @ 2018-07-08 17:38
tf学习
摘要：1 tf简介 1.1 什么是tf tf是一个让用户随时间跟踪多个参考系的功能包，它使用一种树型数据结构，根据时间缓冲并维护多个参考系之间的坐标变换关系，可以帮助用户在任意时间，将点、向量等数据的坐标，在两个参考系中完成坐标变换。 tf的相关设计思想，可以参见：tf设计 1.2 tf可以做什么 一个机
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posted @ 2018-04-12 15:26
卡2-SLAM
摘要：1.下载 首先需要从github上Git以下两个包： git clone https://github.com/ros-perception/open_karto（开源的karto包，实现底层的kartoslam） git clone https://github.com/ros-perceptio
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posted @ 2017-07-20 23:35
Caffe入门与应用 by GX
摘要：深度学习几大工具：Theano（基于python），Torch，Caffe（用c++写的），Tensor flow，CNTK；caffe是比较流行的深度学习的框架 caffe特点：特别适合于新手，由于其简单，不用写代码只需写一些配置文件就可以完成神经网络的训练等。
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posted @ 2017-01-07 15:41
粒子滤波
摘要：跟着博主http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/40899819一起学习 尽管利用高斯逼近能有效解决许多滤波问题，但当滤波分布为多模型或某些状态为离散时，高斯逼近将不再适用。在这种情况下，可选择基于序贯重要性重采样的粒子滤波，该方法通过蒙特卡
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posted @ 2017-01-03 10:34
2.SJ-SLAM-14
摘要：第三讲 三维空间刚体运动 本讲目标 理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。 掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。 3.1 点、向量和坐标系，旋转矩阵 二维空间与三维空间主要区别在于，其旋转性，二维空间有1个自由度，三维空间有三个自由度。 光说向量不一定跟几何数有关
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posted @ 2016-12-21 14:58
1.SJ-SLAM-14
摘要：1、引言 SLAM：Simultaneous Localization and Mapping 同时定位与地图构建 搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。 视觉SLAM：以相机为主要传感器的SLAM 问题：从图像中估计相机的运动以及环境的情
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posted @ 2016-12-19 23:46
PPJQR-GKK-2深度学习及应用
摘要：参考资料： UFLDL:http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial Deep Learning Turtorial:http://deeplearning.net/tutorial/ ImageNet Large Sc
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posted @ 2016-12-19 15:53
激光SLAM
摘要：1、激光分类 维度分类： a、二维激光（单点反射、平面、旋转台） b、三维激光 距离分类： a、近距离：壁障、碰撞检测、路边检测 b、远距离：行人检测、定位、建图 特点： 优点： a、可以直接获取深度信息； b、不受环境光照影响，比较稳定； 缺点： a、稀疏性； b、几何信息区分度小； SLAM研究
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posted @ 2016-12-18 15:42
