SLAM -- 仿真 定位 构建题图。地图对去机器人的定位是很重要的,我们只有在有地图的情况下才可以进行MCL定位。但是在比较宽广的区域下,去预先的得到地图数据又不make sense,尤其是在自动驾驶领域,不肯能让我们的车永远都在我们设定好的地方活动,我们需要他们能够跑到世界各地。所以,在运动过程中创建地图数据的能力就显得很重要。 Thanks GOD!!! 大牛们为我们带来了slam算法
之前在基础kalman介绍了一维的情况,但是在现实世界中,是很少存在一维情况的,比如一辆自动驾驶汽车停在马路上,它的当前状态是由 这样的思维坐标表示的。x,y,z是三维坐标值, 是方向。更有一种情况是 ,x表示的位置(类似一维坐标中的坐标位置), 代表的是速度。这种情况很适合分析介绍多维卡尔曼的应用情况和分析其优势。下面我们就这个位置速度的2维状态进行介绍。 kalman是建立在线性
申明:本内容完全基于(https://blog.csdn.net/AdamShan/article/details/84837211 )《无人驾驶汽车系统入门(二十八)——基于VoxelNet的激光雷达点云车辆检测及ROS实现 》 博客后面提供的代码实现的。代码请前往上面博客地址自行下载!(下面执行步骤均为本人亲自走过的流程,如有疑问可以相互讨论,谢谢!至于坑就不说了,说多了都是泪,直接上
因为好几个小工程项目是在假期2020年4月份-2020年6月份学习完成的,包括激光雷达和毫米波雷达融合的项目、粒子滤波定位的项目、无迹卡尔曼滤波算法、轨迹控制预测等,重新每一个都写一篇博客太多了,最近课题也有点忙。Ps:昨天刚进行完华为公司的2021届的自动驾驶算法工程师技术的一面二面,害,不太好~ 接下来几个月要努力了! 我把工程源码上传到
前言 在之前博客中梳理了 ALOAM:激光雷达的运动畸变补偿 链接 在ALOAM中由于仅用激光雷达作为传感器,所以只能用帧间匹配的位姿,去补偿下一帧的数据.举个例子:通过帧间匹配 得到了 k-1 帧到k帧的位姿变换.那么当k+1帧来的时候,就把那个位姿变换认为是k+1帧的起始点和结束点之间的位姿变换,然后通过每个点的时间去线性插值每个点的位姿,最后做补偿计算. 直接匹配的算法就要做一个假设,
0. 前言 最近空闲时间在看点云地图的动态加载,这部分在自动驾驶领域是非常有必要的。由于点云地图的稠密性,导致我们在大场景中没办法一次性加载所有的地图,这就需要我们将地图切分成多个子地图。 1. NDT降维 建立好的点云文件中,有很多点是重合的,需要通过采用合适的downsample_resolution以减小点云文件体积,便于传输和加载,通常降采样后体积可以降到原来的一半以下。同时由于ND
(注:以下过程是本人亲自走过的过程,使用的是清华源,Ubuntu1604,ROS Kinetic,CPU版本的,安装的Autoware.AI为1.12.0版本,参考官方网址为https://gitlab.com/autowarefoundation/autoware.ai/autoware/wikis/Source-Build,如果需要其他版本的亲自行去官方按照步骤进行安装,这里不再提供。
原理 卡尔曼滤波器是一种基础预测定位算法。原理非常简单易懂。核心过程可以用一个图说明: 本质上就是这两个状态过程的迭代,来逐步的准确定位。 预测:当前状态环境下,对下一个时间段t的位置估计计算的值。 更新:更具传感器获取到比较准确的位置信息后来更新当前的预测问位置,也就是纠正预测的错误。 你可能要问为什么有传感器的数据了还要进行更新? 因为在现实世界中传感器是存在很多噪声干扰的,
轮式里程计定义 什么是轮式里程计:利用轮子转速来测量机器人行程的装置原理如下图,简单直接实物就张这个样子机器人领域通常使用光电编码器来测量轮子转速,轮子转动时光电编码器接收到脉冲信号,脉冲数乘以系数可以得知轮子转了多少圈。 两轮机器人,通过轮速不断的积分运算,可以得知机器人前进了多少,同时可以利用两轮速之差,算出机器人转了多少度,从而实现机器人的航迹推算定位。 轮式里程计与激光SLAM的关系 激光
1.简介 本文使用手机采集视频数据,制作TUM通用格式的数据集,并用ORB-SLAM2系统运行测试了该数据。需要注意的是,由于无法获得手机相机的真实轨迹,故所制作数据集不包含Groundtruth.txt。将录制好的视频制作成数据集的格式调用,也可以:1.调用ROS接口获取电脑相机的图像topic话题实时运行(需要安装相机的ROS驱动);2.直接用opencv调用电脑相机实时运行(需要在主函数
@[toc] 原项目地址 数据类型声明 using PointType = pcl::PointXYZ; // PointVector = pcl::PointCloud.points using PointVector = std::vector<PointType, Eigen::aligned_allocator<PointType>>; struct BoxPoi
视觉SLAM理论与实践学习笔记(三)二 群的性质三 验证向量叉乘的李代数性质四 推导 SE(3) 的指数映射五 伴随六 轨迹的描绘七 轨迹的误差二 群的性质课上我们讲解了什么是群。请根据群定义,求解以下问题: {Z; +}是否为群?若是,验证其满⾜群定义;若不是,说明理由。{N; +}是否为群?若是,验证其满⾜群定义;若不是,说明理由。其中 Z 为整数集, N 为⾃然数集。 三 验证向量叉乘的李代
视觉SLAM理论与实践二 熟悉 Eigen 矩阵运算1. 在什么条件下, x 有解且唯⼀?2. ⾼斯消元法的原理是什么?3. QR 分解的原理是什么?4. Cholesky 分解的原理是什么?5. 编程实现 A 为 100 × 100 随机矩阵时,⽤ QR 和 Cholesky 分解求 x 的程序。你可以参考本次课⽤到的 useEigen 例程。三 几何运算练习四 旋转的表达1. 设有旋转矩阵 R
视觉SLAM理论与实践学习笔记(一)二 熟悉linux1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令行界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅?2. linux 的环境变量是什么?我如何定义新的环境变量?3. linux 根目录下⾯的目录结构是什么样的?至少说出 3 个目录的用途。4. 假设我要给 a.sh 加上可执行权限,该输入什么命令?5. 假设我要将 a.sh ⽂件的所有者改成 xiang:xiang
@[toc] 偏心率e和平面性f: 笛卡尔坐标系下,地球表面上的点\mathbf{r}_{e S}^{e}=\left(x_{e S}^{e}, y_{e S}^{e}, z_{e S}^{e}\right)到地心的距离: 由几何关系有: 由椭圆公式有: 由三角函数和上式有: 纬度latitude(符号$L$) 地心纬度geocentric latitude 大地纬度geodeti
@[toc]物体系\alpha, 参考系\beta, 解析轴\gamma, 惯性系i 笛卡尔坐标系下的位置(Cartesian Position) $\alpha关于\beta$的位置表示为$\mathbf{r}_{\beta \alpha}^{\gamma}=\left(x_{\beta \alpha}^{\gamma}, y_{\beta \alpha}^{\gamma}, z_{\beta
笔者比较懒,就直接采用图片的形式将公众号《混沌无形》中的文章以图片的形式搬运过来了,喜欢的读者可以关注“混沌无形”,阅读原文(原文提供PDF下载链接) 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/Zd0IUibn5_Tsah3CFtjYrg 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦! 喜欢的话,请关注公众号《混沌无形》哦!
前言 上一次的分享里,我介绍了一个重要的感知传感器——摄像机。摄像机作为视觉传感器,能为无人车提供丰富的感知信息。但是由于本身感知原理的缺陷,导致摄像机的测距并不是那么准确。 工程师们为了解决测距的问题,引入了激光传感器。这就是我们常在Level 3级别以上的无人车上看到的设备。比如通用用于研究Level 4级别自动驾驶技术的Bolts,就在车顶上顶了好多激光雷达。 图片出处:http:/
前言 上一次的分享里,我介绍了GPS+IMU这组黄金搭档,这两个传感器的组合能够实现城区道路自动驾驶的稳定定位功能,解决了第一个大问题“我”在哪的问题。 为了能让无人车能像人一样,遇到障碍物或红灯就减速,直到停止;遇到绿灯或前方无障碍物的情况,进行加速等操作。这就需要车载传感器去周围的环境进行感知。 应用于无人车上的传感器目前有四大类,分别是摄像机,激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达。不同的
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