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随笔分类 - 1_1_3SLAM卡尔曼滤波
自动驾驶与机器人的slam技术(1)工程编译
摘要:0 官网代码 https://github.com/gaoxiang12/slam_in_autonomous_driving 第1章,概述 第2章,数学基础知识回顾,几何学、运动学、KF滤波器理论,矩阵李群 第3章,误差状态卡尔曼滤波器,惯性导航、卫星导航、组合导航 第4章,预积分,图优化,基于预
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vins-mono 预积分
摘要:https://blog.csdn.net/qq_39266065/article/details/115348824 误差的传递由两部分组成: 1.当前时刻的误差传递给下一时刻, 2.当前时刻测量噪声传递给下一时刻。 状态量误差 测量噪声 假设已知了相邻时刻误差的线性传递方程: 协方差矩阵可以通过
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IMU eskf使用
摘要:https://arxiv.org/pdf/1711.02508.pdf 真值的求导 https://www.guyuehome.com/12615 2.1 关于IMU测量数据在聊到IMU测量数据的时候,我们首先需要明白两个坐标系的定义。 一是惯性系,二是IMU坐标系。 这里的惯性系就是指静止或者其
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SLAM基础-扩展卡尔曼滤波
摘要:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/108903215 数学基础 一般来说,EKF在对非线性函数做泰勒展开时,只取到一阶导和二阶导,而由于二阶导的计算复杂性,更多的实际应用只取到一阶导,同样也能有较好的结果。取一阶导时,状态转移方程和观
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slam14(2-1) v1 概率论知识 期望 方差 协方差
摘要:1-1期望和方差 https://zhuanlan.zhihu.com/p/64859161 期望(Expectation, or expected value)是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征; 方差(Variance)是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越
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卡尔曼滤波(1) 数学推导
摘要:https://heyijia.blog.csdn.net/article/details/17487467 https://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/78687974 https://blog.csdn.net/heyijia0327/ar
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