NICP(Normal ICP)匹配方法 传统ICP的缺点:由于ICP算法在点云的匹配关系上,是计算同一坐标系下的两帧点云上的点的距离最小作为比配点,这样的计算得到匹配关系,经常是错误的,会出现将不同位置(不同物体或者不同物体部分的扫描点)点进行匹配的情况,从而陷入局部最优。 NICP基本思想:替换原始ICP方法中的对应点匹配(point correspondences)方法;误差项除了考虑对应点
本文阅读的代码为2020年11月1日下载的github的最新master。如果代码后续更新了请以github为准。 1 CMakelist.txt 与 package.xml 1.1 package.xml package.xml 里的依赖:除了ros的常规依赖外,还有cv_bridge, pcl_conversions, GTSAM 三者。 1.2 CMakelist.txt CMaKe
最近使用了一下ROS中非常经典的导航包navigation。并通过自己的激光雷达以及相机里程计驱动了自己的小车在室内进行简单的定位以及导航。在此记录一下以免后期忘记。 1、导航包安装 ROS中navigation导航包可以通过GitHub上下载: https://github.com/ros-planning/navigation https://github.com/ros-planni
这个专栏第一大部分主要是slam方面的论文和源码解读,从技术领域可分为激光slam和视觉slam,同时视觉slam中语义slam已经成为一个重要的分支,所以我们把它单独提出来作为一部分。激光slam虽然也有很多结合语义的,但是它在方法上和论文数量上还没有像视觉那样丰富,所以暂时不把激光语义slam单独提出来。 第二大部分是我自己会写一套从零开始做定位的系列博客,以及相关的一些我对定位这件事的
整个安装过程基本是参考了博客: https://blog.csdn.net/qq_42585108/article/details/105519029 总体来说还算顺利。 其中遇到一些问题在此做个记录: 一、安装工具 在配置过程中需要cmake、gcc、g++和Git工具。可在终端通过以下命令下载。 (1)更新apt库,更新软件列表 sudo apt-get update
1、ORB_SLAM2利用笔记本摄像头跑单目 1、下载usb_cam源码并配置环境: cd catkin_ws/src git clone https://github.com/bosch-ros-pkg/usb_cam.git cd .. ctakin_make 注意这里我的catkin_ws是之前编译过的,如果使用未编译的文件夹首次编译后需要添加source路径,在前面很多篇中都提到,
LIO-SAM:经由平滑和建图实现的紧耦合激光雷达惯性里程计 注意:通读文章后发现整篇文章没啥实质性的东西,慎读。。。此链接是文章的主要内容的摘要,强烈推荐https://blog.csdn.net/unlimitedai/article/details/107378759#t2 代码的链接为:https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM论文的
之前调试了ORB_SLAM2的gazebo仿真,现在需要在ROS中使用到ORB_SLAM2的位姿,但是ORB_SLAM2本身是没有位姿的ROS话题输出的,参考了github上相关问题的探讨:Get Pose Information from ORBSLAM最后成功得到了ORB_SLAM2运行时机器人的位姿反馈。 分析源代码最终会发现对于ORB_SLAM2而言,位姿由以下处理函数返回: mp
1 安装 1.1 依赖的安装 1.1.1 安装ROS相关的依赖 ROS的版本为Kinetic and Melodic sudo apt-get install -y ros-kinetic-navigation sudo apt-get install -y ros-kinetic-robot-localization sudo apt-get install -y ros-kinetic
0. 前言 在许多优化问题中,尤其是传感器融合问题,必须对存在于称为流形的空间中的数量进行建模,例如由四元数表示的传感器的旋转/方向。其中流型中的加法用⊞表示。以旋转矩阵更新为例: LocalParameterization 接口允许用户定义参数块并与它们所属的流形相关联。它通过定义 Plus (⊞) 运算及其在 Δ=0 处相对于 Δ 的导数来实现。 class LocalParameteriza
@[toc] 一、运动模型 激光:点到面的距离残差视觉:重投影残差\boxplus和\boxminus: 流型上的加减法 1.1 连续时间的运动模型 a_m和\omega_m是IMU的加速度和角速度的原始测量值b_a和b_g是加速度和角速度的biasn_a = n_{ba}和n_g = n_{bg} 是随机游走的高斯白噪声 1.2 离散时间的IMU模型 定义第i个IMU测量的系统状态为
0.简介 快过年了,这里打算以这一篇长博文作为结尾,来迎向2022春节。同时也希望新的一年能够继续不断提升自我。 1. 系统介绍 本文提出了一种紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统,可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上,由两个子系统组成: 一个视觉惯导系统 一个激光惯导系统。 下面是LVI-SAM的整体流程图,通过视觉里程计和激光里程计两个子系统紧
inertial部分的对比 ORB_SLAM3 VINS IMU的偏差 同时考虑了加速度计和陀螺仪的偏差,并且将其放在目标函数中与重力方向,尺度因子等待优化变量共同优化,在inertialoptimization函数 只估计了陀螺仪的偏差,并且是将其考虑成非线性的,将其独立出来单独优化,没有采用g2o求解器,而是直接一次高斯牛顿迭代解决
之前的文章介绍过卡尔曼滤波算法进行定位,我们知道kalman算法适合用于线性的高斯分布的状态环境中,我们也介绍了EKF,来解决在非高斯和非线性环境下的机器人定位算法。但是他们在现实应用中存在计算量,内存消耗上不是很高效。这就引出了MCL算法。 粒子滤波很粗浅的说就是一开始在地图空间很均匀的撒一把粒子,然后通过获取机器人的motion来移动粒子,比如机器人向前移动了一米,所有的粒子也就向前移动
前言:在做实验言过程中遇到了想要使用kitti数据集,而我想要的输入数据为bag包文件,故而需要将kitti数据集转化为rosbag包,经过查找相关资料终于实现,现分享出来yon供大家一起交流使用,如有不当之处,欢迎评论交流。 运行系统:Ubuntu18.04 运行环境:python2.7.17 一、安装kitti2bag包 该kitti2bag包为kitti官方出品的的一
ORB_SLAM3的一些分析 前言 在大学这一年多的学习过程中,因为学习和项目、比赛的需要,渐渐学习了ORB_SLAM3,在此将学习到的心得体会逐渐记录下来,不断深化理解ORB_SLAM3。 1.ORB_SLAM3的创新点 ORB_SLAM3是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统,仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)代码部分对应于MLPNP部分,在IMU的初始化部
申明:从KITTI官网下载到的激光雷达点云数据为.bin格式,为此找到了三种方法,现在分享出来大家一起讨论。 程序运行环境 运行测试系统:Ubuntu16.04 运行环境:python3.6 方法一:使用numpy库读取.bin数据并使用mayavi.mlab来可视化点云数据 1、安装通过下属命令安装依赖库 pip install numpy -i https://py
之前的我们介绍过卡尔曼滤波的一维和多维的基础知识。传送门。 今天我们来看看什么是EKF。在了解EKF具体算法之前,先要知道为什么需要EKF。 1.非线性问题: 我们都知道卡尔曼滤波算法是让预测和更新都建立在线性计算基础上的,比如一个小车我们知道状态是{x,v}。我们预测在下一秒的位置是 然后直接套用一维或多维公式就可以了。但是在现实世界中,往往都是非线性的。比如小车在环岛移动,或者是不
1 EKF原理 EKF是在KF的基础上,增加了对线性要求的拓展,即可以采用非线性函数表示运动方程和观测方程。EKF的基本思想如下: 2 程序结果 Odometry表示里程计模型。 3 程序代码 function [] = ekf_localization() close all; clear all; disp('EKF Start!')
前言 ICP全称 Iterative Closest Point ,翻译过来就是迭代最近点.ICP在点云配准领域应用的非常广泛,因此基于深度相机\激光雷达的算法使用ICP的频率比较高. ICP的目的是用来求解两个点云集合转换关系,也是目前的最通用的方法。 最基本的ICP是通过对应点去求解点云的对应关系,后期演变出点线ICP\点面ICP等等众多的方法. 本篇博客主要来探究下ICP家族的师祖,
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