激光雷达跟随：pid控制：答：激光雷达跟随主要包括两部分，检测节点使用激光雷达检测目标的距离和角度，在处理激光数据时首先需要消除噪声点，距离最近的激光点索引和周围的激光点距离差需要小于指定的阈值，将检测到的距离和角度发送给下一个跟随节点，跟随节点在接受到角度和距离后使用pid来更
如果在已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建，需要手动创建稀疏模型。即在一个新文件夹中创建cameras.txt, points3D.txt 和 images.txt。 COLMAP已知相机位姿情况进行场景的稀疏/稠密重建 +── path/to/manually/created/sparse/model │ +── cameras.txt │ +── imag
相机：The Imaging Source(映美精)DFK 33GP 1300 面阵COMS相机。像元大小4.8 (微米) * 4.8 (微米) 镜头：Computar M3514-MP 焦距 = 35mm F=1.4 制作并生成标定板文件 *现有标定板7 * 7 的圆点标定点阵列，标定点中心距是3.2 mm，表定点圆直径1.6mm。用gen_caltab生成描述文件。 XNum:
create_calib_data( : : CalibSetup, NumCameras, NumCalibObjects : CalibDataID) 功能：创建Halcon标定数据模型 CalibSetup：标定类型。默认值'calibration_object' NumCameras：摄像机数量。默认值1 NumCalibObjects：标定板数量。默认值1 CalibDataID：标定数据模型模板（简称标定模型句
Pipeline and Key Technologies 智能机器人的重要特性是能够感知环境并与之交互。 在机器人的众多功能力中，抓取是机器人的最基础也是最重要的功能。在工业生产中，机器人每天要完成大量繁重的抓取放置任务，为老年人和残疾人提供便利的家用机器人，也是以日常抓取任务为主。因此，赋予机器
文章目录 1. 设置机器人的形状1.1 BaseRobotFootprintModel1.2 其他RobotFootprintModel 2. TEB路线规划器2.1 基类PlannerInterface2.2 TebOptimalPlanner2.2.1 构造函数2.2.2 基类接口中定义的函数2.2.3 设定起始速度2.2.4 障碍物操作2.2.5 通过点操作2.2.6 可视化（需要修
RMS的含义是Root Mean Square，即均方根。英文释义为“The square of the average of squares of a set of numbers” 计算公式为： \[x_{rms}=\sqrt{\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{n}{x_i^2}}=\sqrt{\frac{x_1^2+x_2^2+\cdots+x_n^2}{N}} \]TUM RGBD关于ATE与RPE的介绍 ATE：绝对轨迹误差; A
目录tracking线程单目相机初始化初始位姿估计跟踪局部地图关键帧的创建跟踪线程中地图点的创建与删除参考关键帧局部建图线程局部建图主函数冗余地图点的标准冗余关键帧的标准回环检测线程回环检测闭环检测闭环候选关键帧回环检测步骤SIM3 相似变换闭环矫正共视图、扩展树、本质图
《Robotics, Vision and Control》学习到第三章，我才发现这本书是有配套视频的，第二章看的好辛苦，很多地方生硬理解了一下，现在打算把视频再好好看一看，作为补充，也会记录笔记。 本系列参考资料： 《Robotics, Vision and Control》 B站公开课： 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Cork
在学习halcon和光学原理的过程中，经常会听到像素坐标系，窗口坐标系，世界坐标系等等，很多时候会一头雾水，这时候一定要仔细甄别，了解其原理，才能知道在视觉测量，手眼标定过程中各坐标系基本转换，因此基本功一定要扎实，话不多说，上干货！！！！ 各坐标系定义 世界坐标系（刚性变换到）-----------相机坐标系
calPoseFrom3Points 功能 已知坐标系a的原点、x轴正半轴上任一点和y轴正半轴上任一点在坐标系b下的坐标，求解坐标系a到坐标系b的旋转矩阵R和平移矩阵T。 原理 如图所示，点 O 2
这一小节有几个小问题 1. Pangolin的安装 请查看我的另一篇博客：https://blog.csdn.net/qq_39236499/article/details/122537176?spm=1001.2014.3001.5501 2. 跑3.7.2的代码编译可能的报错情况 terminate called after throwing an instance of std::runtime_error what(): Pa
ROS机器人操作系统查看机械臂当前位姿目录 1、总述 2、Moveit！的命令行工具 2.1 启动MoveIt! 仿真环境接口，即自己使用的机械臂模型 2.2 启动moveit_commander命令行接口 2.3 与机
aruco_ros 在相机图像中显示的坐标轴姿态与TF发布的姿态不一致 解决方法 运行环境问题描述解决方案 运行环境 系统版本： Ubuntu 16.04 ROS版本： Kinetic 问题描述 在进行手眼标定过程中，为了快速便捷的获取标定板的位姿，考虑采用aruco_ros 使用下面的指令可以快速安装ROS版
FMR T是真实的位姿变换； xi, yi 是按照你自己的方法，预测选择出来的点云对（比如你直接用特征的余弦距离矩阵选择出来每行的TOP1,得到的xi和yi）；τ1和τ2是人为设定的阈值（通常τ1=0.1，τ2=0.05）个人认为这个指标主要使用来评价你选择点云对的能力，也就是你选的点云对，里面有多少是正确
文章目录 LSD-slam算法原理一、 预先知识：1、三维刚体与相似变换1.1 三维刚体变换1.2 三维相似变换 2、基于李群的带权重的高斯牛顿优化3、不确定性评估 二、 LSD算法思路三、算法各部分介绍1、使用直接法估计图像帧的位姿2、深度评估2.1 关键帧选择2.2 深度地图创建 3 基
一、相机内参标定 目的：标定内参的目的是消除镜头的畸变。 面阵相机的内参由一个8位的数组组成包括： startCamPar：＝[Focus,Kappa,Sx,Sy,Cx,Cy,ImageWidth,ImageHeight] Focus代表焦距，按照我们镜头参数进行填写，远心镜头填写0Kappa为畸变大小，因为在标定之前，所以默认填写0 Sx, Sy像元的
硬件配置要求 a. 64位现代CPU（例如第三代i7） b. 16 GB RAM c. Ubuntu 16.04(Xenial),18.04(Bionic),20.04(Focal) d. gcc版本4.8.4、5.4.0、7.5.0、9.3.0系统框图（代码逻辑与结构） Cartographer主要理论是通过闭环检测来消除构图过程中产生的累积误差[1]。用于闭环检测的基本单
SE-Sync 一个实验效果比g2o快一个数量级时间的后端优化算法。 核心思想：通过解析后端优化问题的低阶的几何图论结构，将问题等价简化为一个低维度的基于黎曼流型的优化问题（天书）。同时提出一个黎曼流截断的牛顿致信域算法来解这个问题。 资源地址：项目地址，期刊论文，技术报告 问题表示 S
假定外参\(q_{c b}\)是不变的，对于每两帧图像间的位姿变换\(q_{c_k c_{k+1}}\)和对应IMU的\(q_{b_{k} b_{k+1}}\)有如下关系： \[q_{c b} \otimes q_{b_{k} b_{k+1}} =q_{c_k c_{k+1}} \otimes q_{c b} \\ \text{转换为矩阵形式} \\ [q_{b_k,b_{k+1}} ]_R * q_{c b} = [q_{c_k,c_{k+
基于深度学习的特征匹配与位姿估计 1. Learning-based feature matching（基于学习的特征匹配）1.1. Motivation1.2. Feature matching pipeline1.3. Why deep learning?1.4. What is deep learning?1.5. How to use deep learning to solve feature matching?1.6. What is a d
1.特征点法 简介：顾名思义，特征点法就是对图像提取特征，对图像特征进行跟踪的过程。 有关特征点的介绍： 特征点一般包括了两部分：关键点和描述子 常用特征点：SIFT,SURF,ORB等 关键点：通过对图像取不同响应值得到的，如各种角点：例如最出名的FAST角点（ORBSLAM中所使用的特征点类型），Harries
北京某自动驾驶公司： 1. 点云的聚类；求法向量；多个点集，求点集的法向量； 2. LM算法里面lamda的作用； 3. KD-Tree 4. 描述子距离的匹配的方法？除了暴力匹配还有什么方法？（提示：点对匹配的集中方式：暴力匹配；FLANN匹配；使用词袋模型进行初步筛选的匹配；重投影的匹配） 5. ORB-SLAM中特征匹配 6.
Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model Christoph Rösmann1, Wendelin Feiten2, Thomas Wösch2, Frank Hoffmann1and Torsten Bertram1 摘要-“TEB”方法通过后续修改由全局规划器生成的初始轨迹来优化机器人轨迹。在轨迹优化中考虑的目标包括但不限于总
目录 一、概述二、insertFrame()2.1 原理a、伴随表示b、边缘化 2.2 代码 三、其他部分四、总结 一、概述 自己以前写的东西居然快看不懂，半途而废的代价太大了（哭）。 言归正传，如果trackFrame认为光流符合要求，大概是位移足够大，那么再为之后5帧优化光度误差后，trackFrame返回tr
