如何学习SLAM 由于SLAM是一个错综复杂的研究领域，涉及到非常多的关键技术。这里先讲讲学习方法论，然后对一些关键性概念（包括SLAM、ROS、SLAM移动机器人）进行分析，最后给出典型应用案例方便大家进行实战。 温馨提示 本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技
## 转载请注明出处，欢迎转载 ## 目录 1、算法推导 2、反思与探讨 3、参考文献 1、算法推导 我相信大家在很多不同的地方都听说过IMU预积分这个名词，尤其是基于图优化的框架下，几乎都会用到IMU预积分，那为什需要IMU预积分呢？一方面是因为IMU数据频率往往高于图像的频率，一般都能达到10
步骤一：编写camchain.yaml,具体的参数参考上面得到的yaml文件，没有的参数可以删除。 cam0: camera_model: pinhole distortion_coeffs: [0.3741003900681439, -0.3881978058678547, 3.1716618459908745, -6.001063348025562] distortion_model: equidistant intrinsic
UI设计 App启动页 导航菜单栏 功能介绍 相机流设置 是否录制相机流 如果选择，按下录制按钮时相机流将按照设置要求打开，相机流预览窗口将实时显示相机画面，得到的数据文件夹中将包含以单帧图像时间戳命名的png文件和全部图像时间戳的列表文件；如果不选，相机流将不会打开，得到的数据文
一、基本信息 相机：Velodyne Puck(16线) 惯性导航：华测CGI-590 系统：Ubuntu 18.04 ROS版本：Melodic 二、标定过程 （1）录制激光雷达与组合导航标定数据 新建终端，启动Velodyne激光雷达驱动 roslaunch velodyne_pointcloud VLP16_points.launch 新建终端，启动华测组合导航驱动 roslaun
从gazebo搭建到点云地图、八叉树地图建立（仿真） 这篇文章记录一下我自己如何从gazebo中搭建仿真模型、然后搭载16线velodyne雷达和IMU传感器、采用LIO-SAM建立点云地图、采用octomap建立八叉树地图。（末尾附上相关model、包的云盘链接） 首先是gazebo搭建仿真模型，我自己搭载了
ORB-SLAM3 IMU初始化相关理解 2021SC@SDUSC 文章目录 ORB-SLAM3 IMU初始化相关理解前言一、IMU介绍二、IMU初始化1.纯视觉的MAP估计2.纯IMU数据MAP估计3.视觉+惯导的MAP优化 三、 IMU初始化状态 前言 一、IMU介绍 IMU（英文Inertial measurement unit，简称 IMU），是测量物体
1. 同步的相机、IMU数据录制 https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android 2. 相机、IMU calibration https://github.com/DavidGillsjo/VideoIMUCapture-Android/blob/master/calibration/README.md 最终用kalibr进行标定 相机kalibr https://github.com/ethz-as
一、IMU介绍 IMU（英文Inertial measurement unit，简称 IMU），是测量物体三轴姿态角及加速度的装置。一般IMU包括三轴陀螺仪及三轴加速度计，某些9轴IMU还包括三轴磁力计。 1、加速度计工作原理： (1)、模型等效： 加速度计可以用一个简单的 质量块+弹簧+指示计来表示，如下图所示。 加速
以下是些没些营养的碎碎念，作为理清思路用！ 1.发现缺失map->odom->base_link坐标变换，使用rqt查看正常的tf树： 发现map->odom->base_link由imupreintegration模块发出，odom->lidar_link由mapOptimization模块发出。 排除应该不是imu频率的问题； 1.发现是没有做第一次优化：也就是done
本笔记翻译于Carla官方文档 设置基础传感器 生成任何传感器的过程都非常相似1. 使用库查找传感器蓝图。2. 设置传感器的具体属性。这是至关重要的。属性将决定检索的数据。3.将传感器安装到ego车辆上。位置是相对位置。Carla.AttachmentType将决定如何更新传感器的位置。4.
记录一些读vins-mono的想法， 持续更新中吧 单目visual-inertial系统存在的一些挑战： 1. 不能从静止（或者是纯旋转）的条件下初始化尺度； 2. 优化问题高度非凸， 对初值敏感； 3. 相机和imu的标定非常重要； 本文的主要贡献： 1. 提出一种鲁棒的系统初始化方法； 2. 紧耦合的单目VIO, 可以估计相
惯性导航一般以惯组（IMU）的几何中心（或某一固定参考点）作为导航定位或测速的参考基准，而卫星导航则以接收机天线的相位中心作为参考基准， 在实际运载体中同时使用两种甚至多种导航系统时，它们在安装位置上往往会存在一定的偏差。为了将多种导航系统的导航信息进行比对和融合，必
2021@SDUSC 2021年11月3日星期三——2021年11月5日星期五 一、学习背景： 在对LVI-SAM包下的视觉部分进行分析的过程中，我遇到了严重的困难。经过仔细地分析，我觉得是因为我对于视觉部分的理论基础了解的还不够详尽，因此有必要先停下脚步，阅读这部分的基础论文VINS-Mono来增强稳固
IMU姿态惯性推导 最近从事行人惯性导航的研究，本人也是一个小白，其中看了很多文献，有很多个人思考很费时间的地方，撰写此随笔的目的不仅是给自己做一个笔记，也是给各位有需要的仁兄一点个人理解。 本文只关于使用IMU传感器为主的行人导航算法。 本文为一篇行人惯性导航的入门，主要针对
多传感器融合定位 第六章 惯性导航结算及误差模型 参考博客：深蓝学院-多传感器融合定位-第6章作业 代码下载：https://github.com/kahowang/sensor-fusion-for-localization-and-mapping/tree/main/%E7%AC%AC%E4%BA%94%E7%AB%A0%20%E6%83%AF%E6%80%A7%E5%AF%BC%E8%88%AA%E5%8E%9
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+
默认我们前期工作都已经做好，双目相机的内外参，IMU的随机游走也已经得到 1.标定准备工作 1.1启动realsense roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch 这里需要关闭红外结构光，可以去网上找一找相关的教程。 1.2需要改变realsense的发布频率 rosrun topic_tools thrott
IMU原理：以牛顿力学定律为基础，通过测量载体在惯性参考系的加速度，将它对时间进行积分，且把它变换到导航坐标系中，就能够得到在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。 IMU （惯性测量装置）在航空航天工业中的应用已有数十年历史。然而，航空航天用精密 IMU 是基于昂贵的陀螺仪和其
为什么要预积分？ 首先是因为IMU和图像频率不一致的问题，相邻两个图像帧之间的IMU信息需要积分从而与视觉信息对齐。 其次，当直接对上一时刻bk进行积分时得到的是bk+1时刻下，IMU坐标原点在世界坐标系上的坐标、速度和旋转角度。当Rw<-t,也就是qw<-t，是需要被优化的量，而这个优化的量
源码：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 上电时系统处于NO_IMAGES_YET状态，如果这时第一张图片，即第0帧，被系统读取，它会经过哪些函数，会被系统如何处理呢？ 1. 主函数 以mono_inertial_euroc为例，main()在mono_inertial_euroc.cc中。 1.1 系统首先读取图片路径和时间戳，IMU测量值、
PX4实践中遇到的问题总结（持续更新中！！） 1. 解锁的时候各种传感器报错 1. 解锁的时候各种传感器报错 解决方法 如果是处于调试阶段，并不是要进行飞行实验，可以： 取消检测GPS，修改参数 COM_ARM_WO_GPS加速度/磁罗盘计报错，修改参数 COM_ARM_IMU_ACC/COM_ARM_IMU_GYR两个磁罗盘相对
IMU+GPS进行EKF的数据融合 0.环境配置用来读取GPS数据的相关环境配置GPS信息在ROS接口下的相关说明 1.程序运行 0.环境配置 用来读取GPS数据的相关环境配置 安装nmea_navsat_driver 下载链接：https://github.com/ros-drivers/nmea_navsat_driver安装nmea_msgs 附下载链接：h
pwm控制模块的函数是 void CtrlMotor(void)，详解如下： float cosTilt = imu.accb[2] / ONE_G; //没有用 if(altCtrlMode==MANUAL) //如果是手动操作 { DIF_ACC.Z = imu.accb[2] - ONE_G; //没有用 Thr
视觉和imu方案对比 零偏： imu放着不动的时候也会有偏移量。 VIO在工业界有不少应用，robotics，AR/VR 考虑清楚，需要绝对位置还是相对位置？是否需要基于地图定位？ IMU 和视觉融合的目标 松耦合和紧耦合 松耦合可以是各个传感器给出一个估计，在最后通过后处理的方式融合。视觉和imu不
