前言 通过实物模型产生数字模型的逆向工程应用越来越广泛,SLAM就是其中之一。 该技术在应用中,由于点云的 不完整、旋转错位、平移错位等,使得要得到_完整点云_就需要对_局部点云进行配准_。 点云配准定义:为了得到物体的完整数据模型,需要确定一个合适的坐标变换,将从各个视角得到的点集合并到一个统一的坐标系下,形成一个完整的数据点云,这就是点云数据的配准。其实质就是:把在不同坐标系中测量得到的数据点
首先,概率滤波的思想目的是为求变量X的概率分布函数(一般情况下为条件概率分布) F(x)=P(ξ<x) (-∞<x<+∞),变量X最优估计值U即指满足公式F(U)=Max。 1.卡尔曼滤波(EKF,UKF先不说)只考虑高斯噪声,线性模型,因此变量X的后验概率分布肯定也为高斯分布(高斯分布经过线性变换还是高斯分布,只是参数改变),因此只需要利用预测(先验)和量测(似然)更新后验概率
前言 在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本,样本不同对应的应用不同。 其功能例如 剔除错误的配准点对,分割出处在模型上的点集 PCL中以随机采样一致性算法(RANSAC)为核心,同时实现了五种类似与随机采样一致形算法的随机参数估计算法,例如随机采样一致性算法(RANSAC)最大似然一致性算法(MLESAC),最小中值方差一致性算法(LMEDS)等,所有估计参
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 3D Harris 角点检测 角点概念
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,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。作者分别从Ceres和Eigen两个函数进行了深入的解析,这一篇文章主要对G2O函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1.
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 SIFT关键点检测 SIFT(Scal
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,尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。所以作者已从Ceres作为开端,这一篇文章主要对Eigen函数库进行详细的阐述,来方便各位后续的开发。 1. Eigen示例 相较
前言 什么是关键点?关键点定义: 关键点也称为兴趣点,它是2D图像、3D点云或曲面模型上,可以通过定义检测标准来获取的具有稳定性、区别性的点集。 关键点的意义?加快后续识别、追踪等数据的处理速度 具备该意义原因?关键点的数量相比于原始点云或图像的数据量小很多,它与局部特征描述子结合在一起,组成关键点描述子,常用来形成原始数据的紧凑表示,而不失代表性与描述性。 NARF 关键点 NARF(Norma
ROS导航功能包:ros-planning/navigation 中国大学mooc:Navigation 工具包说明 一、csdn:ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 有一个imu,而且校准的好(博主使用的是razor 9dof的imu,通过ros包pub一个Imu的data类型) 原先的tf_tree中可以看到这
1 简介: 2011年所开源的KinectFusion是第一个使用RGBD相机进行实时稠密三维重建的系统(需要GPU,甚至多个GPU或者高性能GPU),当时具有重大的开创意义;其所用的地图为TSDF地图,也对后续稠密地图的发展有着重大的意义。目前很多动态环境下的实时三维重建系统都是在KinectFusion或者ElasticFusion基础上扩展的。 实时三维重建技术与SLAM有很大的相关性
前言 各种光学传感器技术的发展,包含物体三维结构信息的深度图像数据获取开始普及。尤其时kinect等设备的出现。 什么是深度图像?定义:深度图像(Depth Images),也被称为距离影像(Range Images),是指将图像采集器到场景中各点的距离(深度)值作为像素值的图像。 它直接反应了景物可见表面的几何形状,利用它可以很方便的解决3D目标描述中的许多问题。 获取深度图像的方法: 激光雷
9.自主驾驶 在接下来的环节中,我们要实现漫游者号的自动驾驶功能。 完成这个功能我们需要四个程序,第一个为感知程序,其对摄像头输入的图片进行变换处理和坐标变换使用。第二个程序为决策程序,功能是帮助漫游者号根据当前条件和状态进行相应的决策,以实现漫游者号前进,后退,转向等功能。第三个是支持程序,来定义一些关于漫游者号状态的类等。最后为主程序,来调用三个函数对漫游者号进行控制的。 Udacity提供的
7.做出决策 我们已经建立了感知步骤Perception.py,接下来要构建决策函数decision.py 。 我们利用一个基础的人工智能模型——决策树模型。其结构如下: 由于我们采用一个非常简单的模型,所以我们只需要编码一系列可能的场景与每种场景相关的决策。 我们在这个项目中会接收很多信息,比如漫游者号当前状态的信息,比如当前位置,速度、方向、转向角等等。我们只需要给出相应的条件,然后给出如何
6.方法测试在这个部分我们要整体的测试我们的程序,对前面的知识和内容有一个整体的应用和概括。 这是Udacity提供的相应资料,在code文件夹中有一个Rover_Project_Test_Notebook.ipynb文件,提供了输出视频的笔记本文件。 由于个人喜好的原因,我选择了pycharm2019来运行此程序。 (1)方法测试程序概述在这个部分我们需要完成的项目如下 首先运行笔记本中的每个单
Robotics Software engineer编程笔记(二) 5.确定漫游者号的行进方向 (1)漫游者号如何确定自己的行进方向? 我们已经有了一个由前置摄像头得到的图像,然后可以通过对图像进行处理,来确定漫游者号应该转动的方向。 通过将漫游者坐标转换成极坐标,我们就能确定小车应该前进的方向,其中每个像素位置由距离原点的距离和从正x方向逆时针的角度表示。 如图所示, 漫游者号能行驶的范围只有在
Robotics Software engineer编程笔记(一) 使用Udacity提供的漫游者号模拟器创建环境地图,寻找样本。 该项目是根据美国国家航空航天局(NASA)的样本返回挑战进行建模的。我使用的windows平台下的模拟器,也是基于windows平台下的模拟器进行学习。 所使用的环境是python3.6, IDE为pycharm 2019。下面提供其他两种平台的模拟器的下载链接。Li
目录 1.归一化和切割 2.均值滤波和二值化 3.细化 4.找中心点 5.找端点和分叉点 6.匹配(未完待续) 主函数代码 close all clear all clc im1=imread('108_4.tif'); figure imshow(im1);title('原图像'); I=normalize2(im1);%归一化和切割 figure imshow(uint8(I));
本文总结了一些经典开源的动态slam论文,后续会更新TUM数据集的介绍、经典论文的汇总、Dyna-SLAM源码讲解等内容。 1.DynaSLAM(IROS 2018) 论文:DynaSLAM: Tracking, Mapping and Inpainting in Dynamic Scenes代码:https://github.com/BertaBescos/DynaSLAM主要思想:(语义
RTK+GPS提高定位精度原理解析(一个小白写给另一个小白系列) GPS定位原理回顾 RTK基本概念 RTK组成 RTK传输差分示意 RTK数据链接 坐标转换 RTK应用 后记 我们在上一篇文章导航定位系统的原理解析(一个小白写给另一个小白)中跟大家介绍了GPS定位的基本原理,但是实际情况是,GPS单独使用的精度非常低,因此需要配合其他的辅助技术提高定位精度,今
导航定位系统的原理解析(写给小白) 前言 ‘三星’定位基本原理(导航定位的原理) 传输误差 后记 前言 无人驾驶是这几年大火的一个研究方向,研究无人驾驶需要了解的知识非常多,但是导航定位技术一定是其中必不可少的一环。 本篇文章主要就GNSS系统如何实现定位进行一个简单的介绍,通过阅读本篇文章,你将了解: l 卫星导航实现定位的原理; l 辅助增强系统如何实现厘米级定位。 本篇文章
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