https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149…

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解…

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.…

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象…

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…

预备知识   图像坐标系:   理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,…

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解 用途:各种位姿估计 文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计…

题目:Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets (结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白) 期刊名:Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期:2019.11.1 IF: 4.828 DOI:10.1074/mcp.RA119.001…

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6…

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need…

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数…

前言 Qualoth是韩国FXGear公司推出的一款布料模拟插件,可以计算出很自然的衣褶以及动态效果,并且能应对大幅度动作的碰撞解算,可以和Houdini的Cloth Solver相媲美: 目前这款插件的教程很少,只能找到一个冗长的韩文视频以及官方帮助文档,没有其他更详细的教程: 我下载了for Maya的版本体验了一段时间,摸索出大体的制作流程,现分享如下: 制作流程 Qualoth的制作流程和nCloth差别较大,主要是前期衣物建模流程的不同,前几步类似传统服装制作: 1.先用Curve曲线…

这是一个解算单天的shell脚本,对于初学者很有帮助. 首先就是需要在项目(四个字符)建立rinex brdc igs 还有以年纪日命名的目录,然后提前准备好station.info和lfile.文件,以及将tables表更新,然后将脚本放在以年纪日命名的目录中,执行即可. #!/bin/bash #AUTHOR 王会 #EMAIL wzxwhd@.com #READEME # 在时段文件下执行该脚本 # 需要准别下列文件: # station.info sh_upd_stnfo # lfile…

GPS基线向量是利用2台或2台以上GPS接 收机所采集的同步观测数据形成的差分观测值,通过参数估计得方法所计算出的两两接收机间的三维坐标差.与常规地面测量中所测定的基线边长不同,基线向量是 既具有长度特性又具有方向特性的矢量,而基线边长则是仅具有长度特性的标量.基线向量主要采用空间直角坐标的坐标差的形式. 在一个基线解算结果中,可能包含很多项内容,但其中最主要的只有两项,即基线向量估值及其验后方差—协方差阵. 对于一组具有一个共同端点的同步观测基线来说,由于在进行基线解算时用到了一部分相同的观测…

其中作者:桂. 时间:2017-10-16  07:51:40 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7675380.html 前言 主要记录二维测向中,分别利用两个一维阵联合解算的思路. 一.AP算法思想 信号模型: 对应相关矩阵 假设噪声为遍历.平稳.空时不相关的零均值高斯随机过程,源信号为未知确定信号: 高维正态分布表达式: 由概率论可知,几个独立同高斯分布随机过程的概率密度函数为: 取对数: 观测向量为X(t),对其求偏导: 得到信号s的极大似然估…

单舵轮(叉车)AGV里程计数据解算 2016-07 单舵轮AGV,一般包含一个驱动轮和两个从动轮,驱动轮是同时具备行走和转向两个功能的舵轮,因此,单舵轮AGV的运动学自由度为2个.舵轮线速度V1,舵轮转角θ. AGV机器人里程计一般包含2 个方面的信息: 一.是位姿(位置和转角),即(x,y,θ). 二.是速度(前进速度AGV的线速度V和转向速度AGV的角速度W). 为了建立理想运动学模型,我们需要假设以下情况: 一.舵轮与地面之间行走无滑动摩擦: 二.AGV运行的平面为水平面,没有坡度: 建立…

详解WebService开发中四个常见问题(2)   WebService开发中经常会碰到诸如WebService与方法重载.循环引用.数据被穿该等等问题.本文会给大家一些很好的解决方法. AD:WOT2014:用户标签系统与用户数据化运营培训专场 问题三:循环引用 还是先来看一个例子.下面是WebService的接口: 1 @WebService2     public interface IHello {3     4         @WebMethod5         public S…

详解WebService开发中四个常见问题(1)   WebService开发中经常会碰到诸如WebService与方法重载.循环引用.数据被穿该等等问题.本文会给大家一些很好的解决方法. AD:WOT2014:用户标签系统与用户数据化运营培训专场 任何问题都需要从它的根源说起,所以简单说一下WebService的工作原理.客户端调用一个WebService的方法,首先需要将方法名和需要传递的参数包装成XML(也就是SOAP包),通常是通过HTTP传递到服务器端,然后服务器端解析这段XML,得到…

每次碰到Mat都得反复查具体的用法,网上的基础讲解不多,难得看到一篇,赶快转来收藏~ 原文地址:http://www.opencvchina.com/thread-1039-1-1.html 目标 我们有多种方法可以获得从现实世界的数字图像:数码相机.扫描仪.计算机体层摄影或磁共振成像就是其中的几种.在每种情况下我们(人类)看到了什么是图像.但是,转换图像到我们的数字设备时我们的记录是图像的每个点的数值. 例如在上图中你可以看到车的镜子只是一个包含所有强度值的像素点矩阵.现在,我们如何获取和存储…

1.定义 OpenCV中的C结构体有 CvMat 和 CvMatND,但后续的应用中指出 CvMat 和 CvMatND 弃用了,在C++封装中用 Mat 代替,另外旧版还有一个 IplImage,同样用 Mat 代替(可以参考博文 OpenCV中的结构体.类与Emgu.CV的对应表).矩阵 (M) 中数据元素的地址计算公式:addr(Mi0,i1,-im-1) = M.data + M.step[0] * i0 + M.step[1] * i1 + - + M.step[m-1] * im-1…

视觉SLAM中,通常是指使用相机来解决定位和建图问题. SLAM中使用的相机往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定的速率拍摄周围的环境,形成一个连续的视频流. 相机分类: 单目相机:只是用一个摄像头进行SLAM的做法成为单目SLAM. 单目相机的数据就是照片,照片就是拍照时的场景在相机的成像平面上留下的一个投影,它以二维的形式反映了三维的世界,在这个过程中丢掉了一个维度即深度(距离).我们无法通过单张照片计算场景中的物体与我们之间的距离.(照片:近小远大原理) 如果想要通过单目相机拍摄的照片恢复…

一.重映射及remap()函数介绍 重映射,就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一图像指定位置的过程.即: 在重映射过程中,图像的大小也可以同时发生改变.此时像素与像素之间的关系就不是一一对应关系,因此在重映射过程中,可能会涉及到像素值的插值计算. src:输入图像,灰度图或真彩图均可. dst:输出图像,要求大小和xmap,ymap相同,通道数目及数据类型和src相同. xmap:用于存放图像X方向的映射关系,类型必须是CV_32FC1的. ymap:用于存放图像Y方向的映射关系,类型必须是C…

转自https://blog.csdn.net/u011436429/article/details/80604590 方便查阅…

4 基于3D标定物的标定方法 使用基于3D标定物进行相机标定,是一种传统且常见的相机标定法.3D标定物在不同应用场景下不尽相同,摄影测量学中,使用的3D标定物种类最为繁杂,如图-1的室内控制场,由多条悬垂的杆组成,杆与墙壁不同位置上贴着标志点,并通过精密测量的方法,获得标志点的三维坐标,精度较高,但成本极其昂贵,而且需要定期维护,一般个人或实验室请慎入!计算机视觉中,经典的两种3D标定物,如图-2所示,图-2(a)是INRIA(1993)所使用的,由两个正交的平面组成,棋盘方形格图案被绘制在每个…

HTML 5除了提供用于获取文件信息的File对象外,还添加了FileSystem相关的应用接口.FileSystem对于不同的处理功能做了细致的分类,如用于文件读取和处理的FileReader和FileList对象.用于创建和写入的Blob和FileWriter对象.用于目录和文件系统访问的DirectoryReader和LocalFileSystem对象等,FileSystem功能的出现是浏览器在文件系统上的突破,具有里程碑的意义,虽然目前还尚未完全成熟,但足以让开发者发挥更大的想象空间.…

上一篇:详解 Python3 正则表达式(三) 本文翻译自:https://docs.python.org/3.4/howto/regex.html 博主对此做了一些注明和修改 ^_^ 更多强大的功能 到目前为止,我们只是介绍了正则表达式的一部分功能.在这一篇中,我们学会到一些新的元字符,然后再教大家如何使用组来获得被匹配的部分文本. 更多元字符 还有一些元字符我们没有讲到,接下来博主一一为大家讲解. 有些元字符它们不匹配任何字符,只是简单地表示成功或失败,因此这些字符也称之为零宽断言.例如 \…

TCP握手协议 在TCP/IP协议中,TCP协议提供可靠的连接服务,采用三次握手建立一个连接.第一次握手:建立连接时,客户端发送syn包(syn=j)到服务器,并进入SYN_SEND状态,等待服务器确认: SYN:同步序列编号(Synchronize Sequence Numbers)第二次握手:服务器收到syn包,必须确认客户的SYN(ack=j+1),同时自己也发送一个SYN包(syn=k),即SYN+ACK包,此时服务器进入SYN_RECV状态: 第三次握手:客户端收到服务器的SYN+AC…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary,大家对数组应该比较了解,数组是通过索引快速定位到指定元素的,无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素,所耗费的时间都是一样的,但是数组中的索引却没有实际意义,他只是一个位置而已.而我们在查找某个元素时,一般都会使用有意义的字段来做索引,这就产生啦dictionary.其实dictionary的实现,就是让key跟下标索引有一定的关系,所实现的,让他的查找算法复杂度变为常数O(1). 扯完上面的蛋,我来说下今天要说redis中的Hash命令…

struct PT3 { double x, y, z; }; int solveCenterPointOfCircle(std::vector<PT3> pt, double centerpoint[]) { double a1, b1, c1, d1; double a2, b2, c2, d2; double a3, b3, c3, d3; ].x, y1 = pt[].y, z1 = pt[].z; ].x, y2 = pt[].y, z2 = pt[].z; ].x, y3 = pt…