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2023年7月27日

摘要: Webots的控制器可以使用C、C++、JAVA、Python以及MATLAB来编写。本章解释怎样安装对应语言的软件开发库; 介绍 Webot可以执行用编译(C/C++、Java)或解释(Python、MATLAB)语言编写的控制器。编译或解释过程需要额外的软件,这些软件通常必须单独安装。只有在Wi 阅读全文
posted @ 2023-07-27 09:55 gary_123 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、Webots GUI由四部分组成: 1、3D窗口:显示并允许与3D模拟交互的窗口; 2、Scene tree:它是当前世界的层次表示; 3、Text editor:允许编辑源码; 4、Console:显示编译和控制输出; 二、分别介绍一下八个菜单栏 1、File:允许执行通常的文件操作,如加载, 阅读全文
posted @ 2023-07-27 09:21 gary_123 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年7月26日

摘要: 一、介绍Webots 1、Webots是什么? Webots是一个专业的移动机器人仿真软件包。它提供了一个快速原型设计环境,允许用户创建具有质量、关节、摩擦系数等物理特性的3D虚拟世界。用户可以添加简单的被动对象或称为移动机器人的主动对象。这些机器人可以有不同的运动方案(轮式机器人、腿式机器人或飞行 阅读全文
posted @ 2023-07-26 17:08 gary_123 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 来自于官网的翻译:http://www.cyberbotics.com/doc/guide/installing-webots 1、运行Webots的硬件要求: 1)至少一台2GHz的主频(时钟速度)以及双核CPU,建议采用4核的CPU,内存至少2GB。 2)需要NVIDIA或者AMD OpenGL 阅读全文
posted @ 2023-07-26 14:53 gary_123 阅读(405) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年7月13日

摘要: NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 摘要:我们提出了一种方法,通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法,来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接(非卷积)深度网 阅读全文
posted @ 2023-07-13 10:57 gary_123 阅读(96) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年7月12日

摘要: IMU驱动系统的误差状态运动学 5.1 动机 我们希望使用Hamilton四元素表示空间方位或姿态,将具有偏置和噪声读数的加速度计和陀螺仪进行积分,实现惯性系统运动学的误差状态方程。 加速度计和陀螺仪的读数通常来自惯性测量单元(IMU)。将IMU读数积分会导致随时间漂移的惯性导航定位系统。避免漂移的 阅读全文
posted @ 2023-07-12 17:13 gary_123 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 将惯性测量单元与补充传感器数据融合 当接收到除IMU之外的其他信息,例如GPS或视觉信息时,对ESKF进行校正。在一个设计良好的系统中,这应该使惯性测量单元的偏差可观测,并允许ESKF正确地估计它。有许多可能性,最流行的是GPS+IMU、单目视觉+IMU、立体视觉+IMU。近年来,视觉传感器与IMU 阅读全文
posted @ 2023-07-12 11:50 gary_123 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年7月7日

摘要: 从main函数开始讲解,##表示源码 判断参数是否大于等于5个,否则,输入有误,直接返回,正确执行参数如下 ./Examples/Monocular-Inertial/mono_inertial_euroc ./Vocabulary/ORBvoc.txt ./Examples/Monocular-I 阅读全文
posted @ 2023-07-07 17:21 gary_123 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年6月28日

摘要: 1、下载源码 https://github.com/lukasvst/dm-vio https://github.com/lukasvst/dm-vio-ros 2、编译 编译主要有两点需要注意: 1)pangolin的版本需要是0.6; 由于我系统里面的版本不是0.6,为了避免冲突,我编译到指定目 阅读全文
posted @ 2023-06-28 16:22 gary_123 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2023年6月27日

摘要: 摘要: 准确的状态估计是各种智能应用的基本模块,例如机器人导航、自动驾驶、虚拟和增强现实。近年来,视觉和惯性融合是一种流行的技术,用于6自由度状态估计。不同传感器测量记录的时间点对于系统的鲁棒性和准确性非常重要。实际上,每个传感器的时间戳通常会受到触发和传输延迟的影响,导致不同传感器之间存在时间错位 阅读全文
posted @ 2023-06-27 20:31 gary_123 阅读(66) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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