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随笔分类 - 1_1_1SLAM
[MVG] 鲁棒估计: RANSAC & 鲁棒核函数
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/62175983 在VSLAM中,我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配,然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配,但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢?一种方法是选择那些正确的匹配进行估计(R
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相机成像原理
摘要:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU2NjU3OTc5NA==&mid=2247545276&idx=2&sn=458b782fadf8dda3b14100a375d82032&chksm=fca83681cbdfbf9782cdd89d3337bbf13c50e
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vscode 上传github
摘要:0 安装github插件 插件 1登录 https://github.com/Dongvdong?tab=repositories 105@q L4 2创建 2-1项目名字 2-2 选择一个默认的redeme 2-3 公开还是私有 完整 提交 3 Git首次安装需要进行的设置 git config
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openvslam ros版本编译
摘要:https://blog.csdn.net/plejahhshsh/article/details/126002268 1 确保ros cvbriage使用的版本和openvslam 以及dow2库使用的 opencv一样 (ros 直接装的指令 默认怎装了opencv4.2 导致和自己编译的ope
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vins-fusion(1)安装编译
摘要:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion https://blog.csdn.net/haner27/article/details/104004745 0环境 opencv3.4.9 ubuntu20 1.ROS安装 我自己的是ubu
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GPS转化ECEF坐标系(0) python和c++代码
摘要:https://www.cxyzjd.com/article/taiyang1987912/112982150 import math a = 6378137 b = 6356752.3142 f = (a - b) / a e_sq = f * (2-f) pi = 3.14159265359 '
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SLAM的精度评价标准
摘要:SLAM的精度评价标准 https://blog.csdn.net/qq_36417804/article/details/123889021 SLAM中的位姿与轨迹评价指标:APE、RPE http://zhaoxuhui.top/blog/2021/05/14/APE-RPE-ATE-RTE-M
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视觉/激光SLAM常用公开数据集汇总
摘要:https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/user_register.php 下载第二个 对齐后的地图和gps 4Seasons:在具有挑战性的条件下对自动驾驶的视觉 SLAM 和长期定位进行基准测试 [2022 年 12 月 31 日提交] https://arx
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基于IMU和GPS数据融合的自车定位 (卡尔曼)
摘要:如果想深入了解IMU和GPS融合原理,可以看看这篇文章: 重读经典《Quaternion kinematics for the error-state Kalman filter》,这也是Coursera课程关于这一项目的参考文献。 (124条消息) 动手学无人驾驶(6):基于IMU和GPS数据融合
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牛津大学|这个IMU+四个相机的视觉惯性里程计真不错!漂移率降低80%、相对位姿误差降低39%!
摘要:他们引入了两种新方法来改进多相机特征跟踪。首先,我们不是在每个相机中单独跟踪特征,而是在特征从一个相机移动到另一个相机时连续跟踪特征。这提高了精度并实现了更紧凑的因子图表示。其次,我们选择相机中跟踪特征的固定预算,以减少后端优化时间。我们发现,使用一组较小的信息特征可以保持相同的跟踪精度。我们提出的
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经典论文 imu数据融合算法
摘要:参考 AHRS(航姿参考系统)和IMU(惯性测量单元)的区别 https://zhuanlan.zhihu.com/p/28262130 AHRS算法 论文 https://ethos.bl.uk/OrderDetails.do?uin=uk.bl.ethos.681552 程序实现 https:/
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浅谈VINS中的global fusion节点
摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/75492883 关于vins_fusion的博客:1.初探:https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/865188802.vio主体: https://blog.csdn.n
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