摘要：
目录 VINS中IMU预积分 VINS初始化 阅读全文
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连续时间IMU积分 \(b_k\)和\(b_{k+1}\)为相邻关键帧， \[\begin{aligned} &\mathbf{p}_{b_{k+1}}^w=\mathbf{p}_{b_k}^w+\mathbf{v}_{b_k}^w\Delta t_k+\iint_{t\in[t_k,t_{k+1} 阅读全文
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初始化变量 包括帧位姿、帧速度、角速度零偏、点逆深度、旋转外参。 加速度零偏和平移外参外，原因为：加速零偏难以从重力加速度中分离出来，给0值、平移外参用尺量更为准确，且后端优化中会优化出准确值，影响不大。 初始化流程 图片转自 https://github.com/shaxikai/VINS-Mon 阅读全文
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// C++ /** ****************************************************************************** * * @file smp_ctl_fly.cpp * @author Wei Wang -> shaxikai@out 阅读全文
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创建容器并添加代理 // --net=host 使用主机网络并设置代理 docker run --name [name] --net=host -e http_proxy=http://127.0.0.1:7890 -e https_proxy=http://127.0.0.1:7890 -it [ 阅读全文
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依据 港科大D2SLAM代码 阅读全文
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// 列出 Docker 中可用的镜像 docker images //显示正在运行的容器的列表，包括它们的名称、ID、状态等信息 docker ps //要显示所有（包括正在运行和已停止）的 Docker 容器 docker ps -a //创建容器 docker run // 命令选项： // 阅读全文
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卡尔曼滤波 建模 \[x_{k}=Ax_{k-1}+Bu_{k-1}+w_{k-1} \quad P(w) \sim N(0,Q)\\ z_{k}=Hx_{k}+v_{k} \quad p(v) \sim N(0,R) \]预测 \[先验:\hat{x}_{k}^{-}=A \hat{x}_{k-1 阅读全文
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个人理解 SLAM的李群和李代数的应用体现在旋转矩阵和旋转向量上：旋转矩阵对应李群，旋转向量对应李代数。 在现代微分几何中李群一种流形（Manifold），单位元处的正切空间代表了这个李群的李代数空间。 旋转本身有3个自由度。旋转向量就可以完整表示。 旋转矩阵是3x3的，有9个变量，变量之间是有约束 阅读全文
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ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向\(R_{wg}\)和尺度scale的估算，总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分：InertialOptimization 和 FullInertialBA 阅读全文