摘要: 1 建立package 2 导入Qt Qt中打开整个工作空间的 在倒数第二行最后加入,最后一行 是为了写代码时候智能提示 右键点击project,执行 ,输入的参数是 这样workspace下面的所有非空文件夹都会被导入 3 添加文件,文件夹 在package下新建一个 文件夹(在Qt下面好像不能建 阅读全文
posted @ 2016-05-23 15:39 逍遥客33 阅读(2662) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: map_builder.h 是算法的入口,封装了local submap和 global pose-graph的优化 int MapBuilder:: AddTrajectoryBuiler() { std::unique_ptr<LocalTrajectoryBuilder2D> local_tr 阅读全文
posted @ 2020-08-02 15:44 逍遥客33 阅读(458) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 大公司跑在手机的似乎都是滤波MSCKF那种,有优化的但似乎功耗不行。还有就是杂交的前端滤波后面在挂地图,反正国内的似乎就是SVO, VINS, ORBSLAM,MSCKF组合起来。 缺啥补啥,那个太烂了就想办法换或者硬件加速。都是工程上的了,不过还是有很多trick。 2. 说来滤波和优化类似 阅读全文
posted @ 2019-10-08 00:01 逍遥客33 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 资料 "matrix decomposition wiki" "Eigen库 关于矩阵Ax=b的求解" "QR Factorization and Singular Value Decomposition" "完整的Eigen矩阵分解比较,精度,速度" 线性方程$Ax=b$有关的矩阵分解 LU de 阅读全文
posted @ 2017-09-05 23:23 逍遥客33 阅读(1389) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: <! TOC "0.1. question" "0.2. 算法框架" "0.3. 代码解析" "0.3.1. 数据结构" "0.3.1.1. Frame" "0.3.1.2. FrameMemory" "0.3.1.3. FramePoseStruct" "0.3.2. Tracking threa 阅读全文
posted @ 2017-07-08 10:31 逍遥客33 阅读(3447) 评论(2) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用 要想在ros中有更多的debug信息,要在 中把ros log的级别设为debug,最简单的就是把 改成 代码框架 一些状态的表示 主要的类 整个就是一个状态机,不同的stage对应不同的处理函数 Tracking 姿态估计 frame to frame 优化的变量使用红色表示,优化的resi 阅读全文
posted @ 2017-07-08 09:19 逍遥客33 阅读(2904) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 定义 四元数 $h = a + bi + cj + dk$ 共轭: $ h^ = a bi cj dk$ 逆: $ h^{ 1} = \frac{h^ }{|h|^2}$ 所以单位四元数的共轭等于他的逆 单位四元数 (绝对值为1的四元数)若实部为cos(t),它的共轭作用是一个角度为2t的转动,转轴 阅读全文
posted @ 2017-06-30 16:54 逍遥客33 阅读(1087) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "清华大学黄耀的Stereo Matching Introduction ppt" "Efficient Large scale Stereo Matching" "opencv 函数" "Stereo Calibration and Rectification" 双目摄像头矫正就是为了 极点在无穷 阅读全文
posted @ 2017-06-28 21:58 逍遥客33 阅读(6655) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: "路径规划" "碰撞冲突检测" "使用的Informed RRT 简介youtube" 在octomap中制定起止点,目标点,使用rrt规划一条路径出来,没有运动学,动力学的限制,只要能避开障碍物。 效果如下(绿线是规划的路线,红线是B样条优化的曲线): c++ include "ros/ros.h 阅读全文
posted @ 2017-06-21 22:52 逍遥客33 阅读(16631) 评论(10) 推荐(6) 编辑
摘要: 非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,$J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))$ ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图 阅读全文
posted @ 2017-06-17 22:01 逍遥客33 阅读(1842) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: "rovio" 是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO。 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要。没有闭环,没有mapping thread。经常存在误差会残留到下一时刻。 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般 阅读全文
posted @ 2017-06-13 21:42 逍遥客33 阅读(7806) 评论(7) 推荐(1) 编辑