功能包名称:lidar_aligngit网址:链接 功能介绍 一种 校准 3D 激光雷达和 6 自由度位姿传感器 外参 的 方法 适配的ROS版本有 Indigo、Kinect、Melodic 准确的结果需要 大量 非平面的运动,这使得该方法不适合 校准 安装在汽车上的传感器以为只有在那个方向上有数据的变化才能计算出最终的结果。 整个功能包大体上实现了下面的功能:1、读取lidar和位姿传感器的数
看这篇之前建议先看这篇,里面讲了非线性优化的原理即相关名词的概念,然后介绍了NLopt的使用方法,这个方法是基于C语言的,本片介绍一个NLopt的实例,用的C++语言。 在实例之前,先介绍下NLopt支持的算法,以及算法使用的注意事项 NLopt 支持的算法 NLopt 包含很多种不同的优化算法。 在头文件里面算法名称的枚举类型为 enum algorithm { GN_DIRECT
前言 什么是NLopt ?NLopt(nonlinear optimization)是一个免费的开源的库,提供了很多种非线性优化算的使用接口。 NLopt的优点:1、其中非常大的优势就是提供多种支持的语言,包括C/ C++/ Julia/ Python/ R/ Fortran/ Lua/ OCaml/ Octave等都支持2、它还可以让你对一个问题尝试不同的算法,调整一个参数就行\3、支持一些高维
0.目的 A*在搜索过程中对对称路径的搜索,造成了算法的效率低下。JPS的提出就是为了打破搜索过程中的对称路径,从而提高搜索算法的效率。 1.概述 JPS算法里只有跳点才会被加入openlist里,排除了大量不必要的点,最后找出来的最短路径也是由跳点组成。这也是 JPS高效的主要原因。 除了扩展节点的方法不同,JPS 算法流程和 A* 算法流程几乎是一样的: 李忠:路径规划学习笔记之二—Dljks
0 概述 基于搜索路径规划算法最常用的是Dljkstra(迪杰斯特拉)和A算法,A*算法可认为是迪杰斯特拉算法的扩展。这两种算法流程基本相同,唯一的区别是A*在代价值计算中增加了启发函数 1. 区别 Dijkstra算法的实质是广度优先搜索(队列的先入后出),是一种发散式的搜索。 A*=Dijkstra+贪心算法(启发式函数) 2. A*算法原理 2.1 算法流程 A*算法流程 首先A*算法使
搜素关键词:"indoor location", "indoor localization", "indoor tracking" and "indoor positioning" 对于移动机器人,定位技术是保证移动机器人轨迹/运动作业的前提技术,特别是跟踪作业的基础。与自动驾驶车辆定位不同,小型移动机器人所需要的定位精度。根据作业环境,小型移动机器人定位技术可以视为室内定位系统(Indoor
0. 前言 该系列笔记主要是记录在学习路径规划中的知识,其中主要侧重实际的应用,会记录实际中遇到的问题,对于细节部分介绍有些欠缺,力求能够将学习到的知识应用到实际中。 ROS导航包 整体的导航框架如上图所示,有感知、建图、定位、规划等模块,而规划还分成:全局规划和局部规划,该文所讨论的内容主要是其中的规划部分,着重是关于全局规划的 在规划模块中首先明确经常容易混淆的几个概念: 运动规划Mot
0. 前言 随着路径的不断延伸,机器人的建图过程会存在不断地累计误差。而传统的以gmapping为代表的使用粒子滤波进行定位的slam建图方式。以及ORB-SLAM为代表包含的局部优化和全局优化来调整外。但是这些处理方式只能减缓误差累计的程度,无法消除,而现在最为常用消除累计误差的方法就是利用回环检测来优化位姿。 当新的关键帧加入到优化模型时,在关键帧附近进行一次局部优化。在全局优化中,所有的关键
恭喜你发现宝藏 前言终于来到了心心念念的SLAM学习环节,相信看到这篇文章的你也和我一样按耐不住心中的紧张与激动,那就一起开始卷吧!在本篇我将简单概述SLAM14讲各个环节的最基本的知识,主要是帮你看看14讲都讲了啥。想要进一步学习还是看书吧!Let’s 冲冲冲! 第一讲 预备知识SLAM:Simultaneous Localization and Mapping中文名:同时定位与地图构建基本定
gazebo+ORB-SLAM仿真教程 介绍仿真环境搭建ORBSLAM2安装与配置运行仿真环境: 介绍 开发环境:本博文实现了ORB-SLAM在gazebo环境下的仿真,环境为:ubuntu 16.04 + ROS + gazebo 7.0 + ORB-slam2预备知识:ROS,gazebo,ORB-SLAM的相关知识参考链接:运行效果:https://www.bilibili.com/vide
GPS信息是无法直接绘制轨迹的,因为其x,y为经纬度,z为高度,单位不一样,本程序实现了以下功能: 1.将GPS轨迹,从经纬度WGS-84坐标转换到真实世界xyz坐标系下(思路:计算出每个gps坐标相对与第一个坐标的位置(m为单位),然后累加得到轨迹)2.在ROS框架在,读取GPS信息,并发布真实坐标系下的坐标话题(用Rviz可显示) #include <ros/ros.h> #inc
文章目录 前言 标定过程 双目相机标定 imu标定 imu+双目联合标定 前言 标定的目的是获取双目参数,imu参数以及二者直接之间的转换矩阵,分为三个阶段: 1双目标定获取双目相机内参以及双目直接的转换矩阵, 2 imu标定获取噪声密度、随机游走, 3 imu+双目联合标定获取imu与双目之间的转换矩阵。 需要用到的知识包括(ros的基本操作:工作空间与功能包,rosbag记录数据
ROS入门:ORB_Slam2踩坑,RGBD无法获取数据 问题描述: 学习ORB_SLAM2时,想测试一下ROS+RGBD的代码修改源程序的所订阅话题的名称后,编译ros工作空间,运行时程序捕获不到图像信息 思考: 查看一下话题列表试一试: /camera/rgb/image_color和/camera/depth/image是我的数据集发布的话题消息 /camera/rgb/image_rawh
@[toc] 一、ceres::Problem Problem包含两个主要的成员函数Problem::AddResidalBlock() and Problem::AddParameterBlock() Problem::AddResidualBlock() Problem::AddResidualBlock()顾名思义,就是向问题中添加一个残差块。它添加了一个CostFunction和一个可选的
介绍: 最近在学习slam,想将其应用在ros平台上,故跑了orb-slam2的代码。这里粗略总结一下"ROS下使用电脑相机运行ORB_Slam2"的过程。本人菜鸟一枚,如有问题欢迎交流。 创建ros工作空间 参考博文:https://blog.csdn.net/qinqinxiansheng/article/details/106768491 编译usb摄像头驱动 网上有很多博文:https:/
@[toc] 一、ceres::LocalParameterization 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
@[toc]官方教程的中文精简版,方便自己和已经有一定基础的同学查看 一、介绍 Ceres 可以解决以下形式的边界约束鲁棒化非线性最小二乘问题$f_i(.)$是CostFunction。也就是误差函数,也叫代价函数。$\rho_i$是LossFunction。LossFunction 是一个标量函数,用于减少异常值对非线性最小二乘问题的解决方案的影响。 二、简单的例子 f(x)=\frac{1}{
实时三维重建介绍 实时三维重建与SLAM技术有很大的关联性,不同之处在于三维重建更加关注建图的完整性和精度,适用场景一般很小,而SLAM技术更加关注定位精度,可用于室外大场景环境。除此之外二者计算位姿的方法也不相同,SLAM一般采用特征点法和直接法,三维重建以点云ICP算法为基础(此处的ICP算法没有特征点的匹配),有时会融合光度、语义等信息。 最为经典开源的实时三维重建系统是KinectF
0. 前言 在了解SLAM的原理、流程后,个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免,而作者在此之前已经对Ceres、Eigen、G2O做了详细的介绍,目前仍剩下Sophus还未进行详写,所以这篇文章作为这个系列的最后一篇文章,主要对Sophus函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。
声明: 1.本文主要针对IMU&GPS融合定位仿真环境的搭建过程进行讲解,而没有对具体原理的介绍2.本人作为技术小白,完全参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/152662055的内容(其对环境的搭建讲的较少),对原理感兴趣的童鞋可以参考;若搭建环境的过程中遇到任何问题,也随时欢迎与本人交流。 先放一张运行结果: 知识准备: 1.电脑装有ubuntu系统,2.已经
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