03 2018 档案
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：IMU的输入为imu_linear_acceleration 和 imu_angular_velocity 线加速和角速度。最终作为属性输出的是方位四元数。 Eigen::Quaterniond orientation() const { return orientation_; }
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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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