随笔分类 -  SLAM

卡尔曼滤波总结
摘要：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
posted @ 2024-01-03 17:24 narjaja 阅读(103) 评论(0) 推荐(0)
ORB-SLAM3中IMU理论知识总结
摘要：常见的imu为MEMS，使用硅微加工技术制造，使用科氏力。 误差模型 \[m(t)=m_t(t)+bias(t)+\epsilon(t) \\ \dot{bias}(t)=n_b(t) \] 固定偏差bias，作为状态量估计 白噪声\(\epsilon(t)\)积分成角度随机游走，连续时间标准差\( 阅读全文
posted @ 2023-11-21 16:41 narjaja 阅读(347) 评论(0) 推荐(0)
四元数与旋转向量的转化
摘要：float r1, r2, r3; //旋转向量 float qx, qy, qz, qw; //四元数 float theta； //角度 //四元数转旋转向量 float theta = 2 * acosf(qw); r1 = qx / sinf(theta * 0.5f) * theta; r 阅读全文
posted @ 2022-06-09 10:03 narjaja 阅读(1113) 评论(0) 推荐(0)
ORB双目立体匹配注释
摘要：转自 https://blog.csdn.net/ainitutu/article/details/109232070 /* * 双目匹配函数 * * 为左图的每一个特征点在右图中找到匹配点 \n * 根据基线(有冗余范围)上描述子距离找到匹配, 再进行SAD精确定位 \n ‘ * 这里所说的SAD 阅读全文
posted @ 2022-05-30 17:16 narjaja 阅读(314) 评论(0) 推荐(0)
SVO笔记
摘要：SVO流程 总结 优点：速度很快、能够达到100hz、代码结构简单便于移植。 缺点：直接法受光度变化、运动过快容易跟丢，深度滤波收敛较慢，仅为VO没有回环和重定位。 改进方向：添加回环功能、利用前面的关键帧加速收敛。 阅读全文
posted @ 2022-02-22 11:32 narjaja 阅读(117) 评论(0) 推荐(0)
2D-2D:对极几何 基础矩阵F 本质矩阵E 单应矩阵H
摘要：对极约束 $$ \boldsymbol{x}_{2}^{T} \boldsymbol{F} \boldsymbol{x}_{1}=\boldsymbol{0} \quad \hat{\boldsymbol{x}}_{2}^{T} \boldsymbol{E} \hat{\boldsymbol{x}} 阅读全文
posted @ 2019-04-25 14:16 narjaja 阅读(2288) 评论(1) 推荐(0)
相机模型与相机标定原理
摘要： 一、传感器 传感器是组成数字摄像头的重要组成部分可分为CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合元件）、CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）和CIS（Contact Image Sensor，接触式图像 阅读全文
posted @ 2018-08-16 11:46 narjaja 阅读(13501) 评论(0) 推荐(0)
SLAM中的变换（旋转与位移）表示方法
摘要：１、旋转矩阵 注：旋转矩阵标题下涉及到的SLAM均不包含位移。 根据同一点P在不同坐标系下e(e1,e2,e3)e'(e1',e2',e3')的坐标a(a1,a2,a3)a'(a1',a2',a3')有如下等式成立： 即a = eTe'a‘,其中eTe'设为R为旋转矩阵，即a = Ra‘,由此便得到 阅读全文
posted @ 2018-03-15 23:14 narjaja 阅读(775) 评论(0) 推荐(0)