随笔分类 - Robot & SLAM
SLAM
摘要：1. 地下巷道数据集 SubT Reference Dataset https://bitbucket.org/jgrogers/subt_reference_datasets/src/master/ 2. Navvis室内数据集 http://www.navvis.lmt.ei.tum.de/da
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摘要：因为条件限制，在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集。 1. 遇到问题，启动运行没多久就跟丢了，有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪。 原因：相机的标定参数不对，fx和cx参数搞反了。其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题，稀疏点云的形状和分布就不对。 2
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摘要：采用GMapping定位，增加一个垂直扫描的2D激光实时采集三维点云。 发现GMapping的定位精度还是没有办法满足高精度点云采集位姿的需要。尤其是当旋转的速度比较大的时候，位姿精度更差。原因是扫描匹配可以获取较高精度的位姿，但是两次扫描匹配之间的运动只有里程计相对运动数据，因此里程计误差严重。
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摘要：约束计算 闭环检测的策略：搜索闭环，通过匹配检测是否是闭环，采用了分支定界法。 前已经述及PoseGraph的内容，此处继续。位姿图类定义了pose_graph::ConstraintBuilder constraint_builder_对象。 1.ConstraintBuilder类图 定义了Su
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摘要：其实也就是包括两个方面的内容：类似于运动模型的位姿估计和扫描匹配，因为需要计算速度，所以时间就有必要了！ 1. PoseExtrapolator解决了IMU数据、里程计和位姿信息进行融合的问题。 该类定义了三个队列。 定义了(a)通过位姿计算线速度和角速度对象 和(b)通过里程计计算线速度和角速度对
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摘要：1.MSF_Core的三个函数：ProcessIMU、ProcessExternallyPropagatedState和AddMeasurement MSF_Core维护了状态队列和观测值队列，这里需要结合论文思考这个状态队列的作用。 ProcessIMU方法： 1 template<typenam
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摘要：这里有个感觉，就是百川汇海。即IMU数据和相机的消息数据都汇集到msf_core进行处理。接上一篇， 1. 查看IMUHandler_ROS::IMUCallback和IMUHandler_ROS::StateCallback回调函数。 MUHandler_ROS::IMUCallback，传入的消
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摘要：关于IMU融合知乎上的一篇问答：有哪些开源项目是关于单目+imu做slam的？ Ethz的Stephen Weiss的工作，是一个IMU松耦合的方法。 1.程序入口：ethzasl_msf\msf_updates\src\pose_msf\main.cpp PoseSensorManager类，查看
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摘要：ROS & Robot Linux学习和ROS安装（1） ROS安装（2） ROS开发与常用命令 CMake和Linux编程：find_package的使用 [ROS]激光驱动安装 [ROS]1 小乌龟 [ROS]2 尝试编译OrbSLAM [ROS]3 Linux编程练习 rplidar & he
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摘要：LocalTrajectoryBuilder意思是局部轨迹的构建，下面的类图中方法的参数没有画进去。 注意其中的三个类：PoseExtrapolator类，RealTimeCorrelativeScanMatcher类和CeresScanMatcher类。 （1）PoseExtrapolator类（
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摘要：PoseGraph位姿图 mapping2D::PoseGraph类的注释： // Implements the loop closure method called Sparse Pose Adjustment (SPA) from// Konolige, Kurt, et al. "Effici
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摘要：MapBuilder的成员变量sensor::Collator sensor_collator_; 再次阅读MapBuilder::AddTrajectoryBuilder方法。首先构造了mapping::GlobalTrajectoryBuilder实例，接着作为参数构造了CollatedTraj
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摘要：Cartographer早期的代码在进行3d制图的时候使用了UKF方法，查看现有的tag版本，可以转到0.1.0和0.2.0查看，包含kalman_filter文件夹。 文件夹中的pose_tracker类文件在mapping_3d的文件加下有kalman_local_trajectory_buil
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摘要：上文提到特别注意map_builder_bridge_.AddTrajectory(x,x)，查看其中的代码。两点： 首先是map_builder_.AddTrajectoryBuilder(...)，调用了map_builder_对象的方法。其次是sensor_bridges_键值对的赋值。 其中
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摘要：带着几个思考问题： （1）IMU数据的使用，如何融合，Kalman滤波？ （2）图优化的具体实现，闭环检测的策略？ （3）3D激光的接入和闭环策略？ 1. 安装Kdevelop工具： http://blog.csdn.net/p942005405/article/details/75715288 h
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摘要：1.rplidar实时测试 参考文献：http://www.cnblogs.com/liangyf0312/p/8028441.html 修改USB转串口权限 重新插入USB转串口设备，普通用户就有权限访问了。 测试rplidar 运行cartographer，首先 编辑用于运行rplidar的配置
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摘要：请注意本文的安装日期2017/12/20，如果距离该时间很遥远，请仅作为参考，毕竟cartographer的代码在不断更新，可能会存在很大的变动。 参考文档： https://google-cartographer.readthedocs.io/en/latest/ https://google-c
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摘要：1. AGV(Automated Guided Vehicle )，通常也称为AGV小车·指装备有电磁或光学等自动导引装置，能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车，工业应用中不需驾驶员的搬运车，以可充电之蓄电池为其动力来源。一般可通过电脑来控制其行进路线以及行为，或利用电磁轨
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摘要：1.电源接入 电源线5Pin，4芯。棕色线接入正极，蓝色线接入负极（直流电，地线）。LMS111-100默认的电压范围是10-30V，推荐使用24V，我这里使用的是12V/3A的锂电池。 另外两根白色（+）和黑色（ground）的是加热用的，正常温度应该不需要。西克中国的工程师跟我说使用12V的会减
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摘要：惯性导航技术 Inertial Navigation Systems – INS 导航：引导一个物体从一个地方航行到另一个地方。确定载体的位置、速度、姿态，引导载体到达目的地的指示或控制过程。 惯性导航：惯性导航系统是基于运动传感器计算其位置的航位推算型导航系统。利用惯性敏感器（陀螺仪和加速度计）测
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