建模仿真 - 古月居

SLAM第三讲实践：相机位姿 VisualizeGeometry的实现（Pangolin安装以及cpp实现）

一、安装Eigen 执行命令: sudo apt-get install libeigen3-dev 虽然安装了Eigen库，但是编译时找不到相应文件：因为我们默认的安装地址是/usr/include/eigen3/Eigen，我们可以把它映射到/usr/include下执行命令： sudo ln -s /usr/include/eigen3/Eigen /usr/includ

机器人 ROS SLAM 自动驾驶相机位姿

老张高手
16 小时前
18 0 0
关于机器人状态估计(1)-高斯分布应用

知识主要来源于对Barfoot教授“机器人学中的状态估计”的分析总结理解以及工程实践，感谢高翔博士及其他译者。今天写了2篇基础文，决定认真抽时间写一篇干货，是整个系列的第一篇，也是整个团队过去这大半年对整个VSLAM、VIO的全面理解与落地，同时也为后续DIO/VDIO相关的工作做一些记录与整理。全项工作的起源来自于我们过去6年对整个机器视觉领域的研究和我过去19年对整个EEE相关工作的感

机器人建模仿真状态估计高斯分布

紫川Purple River
16 小时前
10 0 0
关于机器人状态估计(2)-大白话贝叶斯与概率

继续感谢Barfoot教授与高翔博士及小伙伴们最近项目组项目攻关的过程中又卡住了，问题成因一层层地扒基本也拿住了，实验也在疯狂地做，一般到了这个阶段我又没啥事干了，于是开始码字写正经事前开始惯常性吐槽，同事和学弟们说写文章一定要多发图多放式子多放代码和链接。。。但是作为一个刚满40的老工程师，实在是不擅长这些，如何用最简单的语言和标注把事情说明白，我觉得是一件更加有意义的事情。今天

机器人建模仿真状态估计贝叶斯

紫川Purple River
2 天前
21 0 0
SLAM第八讲实践：【前端2】基于Slambook2的LK光流，G-N实现单层光流以及多层光流以及直接法做VO的超详细实践

22.10.11 18.04如果你之前看了我前面的所有实践过程，正确配置了相关库版本文件，那么可以继续看下去目录一.LK光流 1 在data中解压文件 2 下面进入LKFLOW文件夹内 3 实现：`./useLK +data的文件目录地址` 二.高斯牛顿法实现单层光流和多层光流 1 optical_flow.cpp 2 CMakeLists.tx

机器视觉 SLAM 建模仿真图像处理光流

老张高手
3 天前
32 0 0
SLAM第九讲实践：【后端1】基于slambook2 的ceres的BA优化以及g2o的BA优化

2022 10.17 bionic一切必要的库文件例如 ceres fmt 等等安装完成之后再继续往下看具体步骤 1 安装MeshLab 2 修改CMakeLists.txt文件 3 实现结果（ceres） 4 使用meshlab 5 基于g2o的BA优化 1 安装MeshLab sudo apt install meshlab

SLAM 建模仿真后端 Ceres slambook2

老张高手
3 天前
27 0 0
关于机器人状态估计(3)-卡尔曼滤波

继续感谢Barfoot教授与高翔博士及小伙伴们这篇算是大通稿了，写卡尔曼和讲过卡尔曼的资料，文章均不及其数。要想写出新意来，感觉还是从多传感器融合融态的方向来写大白话比较好，这篇整体偏向本科生和初学者。基于这个思路，先列一下运动方程与观测方程(来自于机器人学中的状态估计，下标不会弄截图了)：这2个方程可以说是机器人状态估计中的核心了，整体以及变量对应的含义都有了，注意除了vk是确定

机器人建模仿真卡尔曼滤波状态估计

紫川Purple River
3 天前
22 0 0
关于机器人状态估计(4)-成长路径与能力提升

今天突然想起应该补充一下正确的成长路径和需要掌握的技能机器人状态估计是一门学习曲线陡峭的学科，总体来说需要大量的数学知识，以及较强的代码能力。很多工程师总是会在这个领域开始时就容易放弃，这里我总体描述一下应该如何有效地提升能力，无论是未来考研，还是从事机器人行业(如自动驾驶)，还是从事XR或元宇宙行业，相信都会有较大的作用。 1.首先第一步，机器人状态估计数论入门整体是由50%的线性代数，2

机器人建模仿真状态估计

紫川Purple River
4 天前
33 0 0
精选SLAM第七讲实践：【前端1】对极约束求解相机运动，三角测量triangulation详细实现（单目2D-2D-估计深度）

22.10.5 1对极约束求解相机运动 1 这里选择重新建一个文件包，新建CMakeLists.txt 里面有src目录，目录下放咱们的cpp文件以及图像1，2文件 cpp代码如下所示 #include <iostream> using namespace std; #include <opencv2/core/core.hpp> #include &l

机器视觉 SLAM 图像处理自动驾驶三角测量

老张高手
5 天前
81 0 0
关于机器人状态估计(5)-前端里程计的发展

机器人状态估计总体由如下三部分构成： 1.前端里程计 2.后端优化 3.回环约束目前总体的研究重心在后端优化，但本质上无论是光束平差法BA(或称为集束调整)还是卡尔曼滤波，慢慢现在差异都变得越来越小了。这个在后续再详解。今天重点聊聊前端。前端里程计总体来说是比较简单的部分，描述常用的3种，有部分前端涉及到专利壁垒，提及的主要都是公开和方便使用的。先从提取说起： 1. ORB OR

机器人里程计建模仿真状态估计

紫川Purple River
5 天前
50 0 0
精选SLAM第六讲实践： gaussNewton ，ceres库，g2o库, g2o_viewer可视化优化超详细安装与使用

2022.10.1国庆 bionic基于slambook2 1.更新cmake版本千万不要卸载删除ubuntu原有的cmake，否则之前经过原有cmake编译过的文件将也会被删除，比如 ros 因为需要glog,而glog的cmakelists对于cmake的版本要求卡的很死，要3.16以上，那么原先自带的cmake只有3.10显然不够用了我这里附上我安装的某云包，需要的自取

SLAM 建模仿真自动驾驶 G2O

老张高手
6 天前
79 0 0
关于机器人状态估计(6)-关于后端优化BA

一看标题就知道，又是一篇基础科普整个机器人状态估计一般由视觉前端/后端优化与回环约束构成。今天重点谈一下后端优化，很多是个人的一些感悟。后端优化无论是使用卡尔曼滤波还是光束平差法BA，到最后都是一个非线性最小二乘问题。卡尔曼滤波之前详细写过，就不赘述了。写到这里的时候加几个有意思的知识点，关于距离： 1.欧氏距离：这个代表了两个点之间的真实距离，在坐标系中无论正负，取绝对值

机器人建模仿真状态估计后端优化

紫川Purple River
6 天前
74 0 0
关于机器人状态估计(7)-感知真的需要那么重吗？

今天这篇是近期工作的一个思考，有待完善。同时非常偏商业，技术干得再好不也还是得考虑吃饭问题撒。。。总体不是太务虚首先从个人立场来说，我并不是一个L4自动驾驶的拥护者，但是对无人驾驶(尤其是特定行业的)我很认同。现在总体机器人状态估计领域，具备以下的一些基本情况： 1.复杂场景感知端极重，一般都以一个或多个线扫雷达，结合强算力平台与一大堆的视觉传感器完成。先不讨论成本，这一系列基础设计

机器人建模仿真传感器状态估计

紫川Purple River
2023-05-31 09:19
111 0 0
SLAM第四讲实践：李代数Sophus库的安装和使用

2022 9.26 bionic 1.fim8.1.1 安装自取一波链接：https://pan.baidu.com/s/1S5DB6nO86bg_FyPhvxLb8Q 提取码：mc33 1.1 安装命令 cd fmt-8.1.1/ mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 2 Sophus库安装

SLAM 建模仿真 Sophus 李代数

老张高手
2023-05-31 09:19
83 0 0
【机器人仿真Webots教程】-控制器编程指南

Webots controller编程指南文章目录 Webots controller编程指南 1. controller程序设计流程 1.1 controller与场景树节点 1.2 进程角度分析 1.3 仿真时间步长与控制器程序更新延时步长 2. 例解控制器编程 2.1 Hello world 实例 2.2 传感器读取实例 2.3 执行器的使用

机器人人工智能 webots 建模仿真

Moresweet猫甜
2023-05-30 09:19
83 0 0
obj文件格式详解及示例

转一些obj文件格式的说明，顺带把需要用的东西做了标注！ ========================================================================= OBJ文件是一种文本文件，可以直接用写字板打开进行查看和编辑修改。1、OBJ文件的特点OBJ3.0文件格式支持直线(Line)、多边形(Polygon)、表面(Surface)和自由形态

经验分享模型文件 OBJ

秦伟H
2023-05-24 09:15
173 0 0
精选自动驾驶自主避障概况

文章目录前言 1. 自主避障在自动驾驶系统架构中的位置 2. 自主避障算法分类 2.1 人工势场法（APF） 2.1.1引力势场的构建 2.1.2斥力势场的构建 2.1.3人工势场法的改进 2.2 TEB（Timed-Eastic-Band, 定时弹性带） 2.3 栅

人工智能建模仿真无人驾驶自动驾驶自主避障

yuan〇
2023-05-20 09:17
188 0 0
精选自动驾驶路径规划概况

文章目录前言介绍 1. 路径规划在自动驾驶系统架构中的位置 2. 全局路径规划的分类 2.1 基础图搜索算法 2.1.1 Dijkstra算法 2.1.2 双向搜索算法 2.1.3 Floyd算法 2.2 启发式算法 2.2.1 A*算法

人工智能建模与仿真路径规划无人驾驶自动驾驶

yuan〇
2023-05-19 09:17
202 0 0
精选无人驾驶虚拟仿真（十五）--障碍物检测与识别1

简介：无人驾驶虚拟仿真环境中，道路障碍物默认有3种，路障、小鸭子（模拟行人）和小车，其中路障是静止状态，小鸭子和小车可以是静止状态，也可以是运动状态。障碍物色彩复杂多变、在道路中的位置随机且动态变化，普通的图像处理手段不再适用于障碍物的检测，在这里我们利用机器学习的手段来进行障碍物的检测。目录 1、模型训练环境部署 2、制作训练数据集 3、模型训练 4、模型验证 5、模型导

人工智能建模仿真目标检测无人驾驶自动驾驶

溪风沐雪
2023-05-18 09:22
229 0 0
精选点云有用的操作　

前言：最近在做点云的工作，通过资料及其他网页，总结一些比较常用且实用的操作，留给自己查看，同时也希望能给别人带来方便。１. 两片点云cloudA、cloudB，若在cloudB中找到cloudA的数据点，则从cloudB中删除该点。 #include <pcl/point_cloud.h> //点类型定义头文件 #include <pcl/kdtree

点云建模仿真数据处理

LeonHuo
2023-05-13 09:20
251 0 0
PX4-mavros之Roslaunch使用及流程介绍

首先在Ros工程目录src下，创建新的功能包。使用命令 catkin_create_pkg px4_launch 注意此处不需要添加任何依赖了。然后建立一个launch文件夹，如下图所示 2. 改写launch文件即可，如下面所示。 <launch> <arg name="world_path" default="$(find simula

ROS gazebo PX4 经验分享环境设置

Chasing中的小强
2023-05-12 09:18
177 0 0

1
2
3
4
5
...
53
下一页

想获取更多信息和操作，请移步电脑网页版