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摘要: 初始化流程 视觉SFM + 视觉IMU对齐 初始化变量 包括帧位姿、帧速度、角速度零偏、点逆深度、旋转外参。 加速度零偏和平移外参外,原因为:加速零偏难以从重力加速度中分离出来,给0值、平移外参用尺量更为准确,且后端优化中会优化出准确值,影响不大。 旋转外参初值,通过帧间相对旋转和IMU的相对旋转计 阅读全文
posted @ 2024-04-23 14:49 narjaja 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: // C++ /** ****************************************************************************** * * @file smp_ctl_fly.cpp * @author Wei Wang -> shaxikai@out 阅读全文
posted @ 2024-04-02 11:01 narjaja 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 创建容器并添加代理 // --net=host 使用主机网络并设置代理 docker run --name [name] --net=host -e http_proxy=http://127.0.0.1:7890 -e https_proxy=http://127.0.0.1:7890 -it [ 阅读全文
posted @ 2024-03-04 15:12 narjaja 阅读(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 依据 港科大D2SLAM代码 阅读全文
posted @ 2024-02-28 17:06 narjaja 阅读(20) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: // 列出 Docker 中可用的镜像 docker images //显示正在运行的容器的列表,包括它们的名称、ID、状态等信息 docker ps //要显示所有(包括正在运行和已停止)的 Docker 容器 docker ps -a //创建容器 docker run // 命令选项: // 阅读全文
posted @ 2024-02-19 15:12 narjaja 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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(2) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 个人理解 SLAM的李群和李代数的应用体现在旋转矩阵和旋转向量上:旋转矩阵对应李群,旋转向量对应李代数。 在现代微分几何中李群一种流形(Manifold),单位元处的正切空间代表了这个李群的李代数空间。 旋转本身有3个自由度。旋转向量就可以完整表示。 旋转矩阵是3x3的,有9个变量,变量之间是有约束 阅读全文
posted @ 2023-12-29 11:21 narjaja 阅读(22) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。 主要是完成重力方向\(R_{wg}\)和尺度scale的估算,总共进行三次。 InitializeIMU函数包含两部分:InertialOptimization 和 FullInertialBA 阅读全文
posted @ 2023-12-27 14:52 narjaja 阅读(214) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 旋转变换 左乘为坐标系变换 由body坐标系转换到world坐标系 \[R_{wc}=R_{wb}*R_{bc} \]右乘为坐标系下的变换 world坐标系下i的位置变换到j的位置 \[R_{wj}=R_{wi}*R_{ij} \] 阅读全文
posted @ 2023-11-24 11:26 narjaja 阅读(57) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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