下载链接:点击 为了提高机器人状态估计的准确性和鲁棒性,越来越多的应用依赖于来自多个互补传感器的数据. 为了在传感器融合中获得最佳性能,这些不同的传感器必须在空间上和时间上相互对准.为此,已经开发了许多方法来在两阶段过程中估计这些系统参数,首先估计时间偏移 并随后解决传感器之间的空间转换. 在这项工作中,我们提出了一个新的框架,用于联合估计不同传感器的测量之间的时间偏移及其相对于彼此的空间位移. 该方法通过连续时间批量估计实现,并通过在最大似然估计的严格理论框架内无缝地结合时间偏移来扩展先前的工…

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu…

单目相机IMU标定 该论文将相机IMU标定分为两个大方面: 一. 使用基函数来估计时间偏差 二. 相机和IMU的空间位置转换 校准变量:重力.外参旋转和平移.时钟偏移.IMU位姿.加速度计偏置.陀螺仪偏置. 校准过程: (1) 校准前有如下假设: a. 相机内参已知 b. IMU噪声和偏置模型已知 c. 对重力有个初始猜测值 d. 对外参有个初始估计值 e. 标定板的参数是知道的,所以我们可以算出每个标志点的空间位置 f. 知道像素点和空间点的对应关系 (2) IMU位姿使用6阶B样条来表示,首…

In particular embodiments, a method includes, from an indexer in a sensor network, accessing a set of sensor data that includes sensor data aggregated together from sensors in the sensor network, one or more time stamps for the sensor data, and metad…

.1.高通为什么引入adsp? 2.adsp sensor 是如何工作起来的? 3.adsp 和ap 是如何通信的? 4.adsp 架构组成 解答: 1.高通在msm8960之前sensor 是挂在proccessor 上的,sensor驱动上报的数据是写到节点里的,上层app直接从节点里去拿数据.这样做的一个不好地方是:sensor一般一直处于一个工作的状态,所以会导致cpu无法休眠,进而导致芯片功耗偏高. 为了解决以上问题,高通在msm8960以后的芯片推出了sensorhub 架构,即se…

eRTIS - A Fully Embedded Real Time 3D Imaging Sonar Sensor for Robotic Applications eRTIS  - 用于机器人应用的全嵌入式实时3D成像声纳传感器 链接:https://pan.baidu.com/s/1493U3I3mO5TVUB7ne9jjaw 提取码:ivj5 Robin Kerstens, Dennis Laurijssen, Jan Steckel Abstract—Many popular adva…

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj…

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别…

IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2017, Venice, Italy, October 22-29, 2017. IEEE Computer Society 2017, ISBN 978-1-5386-1032-9 Oral Session 1 Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Corre…

中国计算机学会推荐国际学术会议 (计算机系统与高性能计算) 一.A类 序号 会议简称 会议全称 出版社 网址 1 ASPLOS Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems ACM http://www.acm.org/pubs/contents/proceedings/series/asplos 2 FAST Conference on File and Storage Technologies US…