视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

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

1. 第一步初始化imu外参(可以从参数文档中读取,也可以计算出),VINS中处理如下: # Extrinsic parameter between IMU and Camera. estimate_extrinsic: # Have an accurate extrinsic parameters. We will trust the following imu^R_cam, imu^T_cam, don't change it. # Have an initial guess about e

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{

环境:RHEL 6.4 + Oracle 11.2.0.4 准备模拟环境 1. 验证表空间的依赖性 2. 确定执行TSPITR后会丢失的对象 3. 自动执行TSPITR Reference 准备模拟环境 0.1 初始化表空间,用户,表,数据 初始化参考 模拟业务最小测试用例01 文章中的第1,2,3,4,5步骤初始化模拟环境. 0.2 再建立一个表空间,模拟生产环境其他表空间 -- 创建表空间 conn /as sysdba create tablespace dbs_d_test datafi

回到目录 空间与时间 空间换时间是在数据库中经常出现的术语,简单说就是把查询需要的条件进行索引的存储,然后查询时为O(1)的时间复杂度来快速获取数据,从而达到了使用空间存储来换快速的时间响应!对于redis这个k/v存储系统来说,复杂的查询不是它所建议的,它的优势在于通过key快速定位数据,它定位数据的速度与数据多少没有直接关系,无论是1万还是1亿数据,它定位的时间复杂度都是O(1),而在实际使用中,可能不简单使用key定位数据就够了,可能还需要数据里的某个属性去定位数据,这种情况第一感觉不能用

空间与时间 空间换时间是在数据库中经常出现的术语,简单说就是把查询需要的条件进行索引的存储,然后查询时为O(1)的时间复杂度来快速获取数据,从而达到了使用空间存储来换快速的时间响应!对于redis这个k/v存储系统来说,复杂的查询不是它所建议的,它的优势在于通过key快速定位数据,它定位数据的速度与数据多少没有直接关系,无论是1万还是1亿数据,它定位的时间复杂度都是O(1),而在实际使用中,可能不简单使用key定位数据就够了,可能还需要数据里的某个属性去定位数据,这种情况第一感觉不能用redis

5.2  内联函数 通过5.1节的学习我们知道,系统为了实现函数调用会做很多额外的幕后工作:保存现场.对参数进行赋值.恢复现场等等.如果函数在程序内被多次调用,且其本身比较短小,可以很快执行完毕,那么,在完成这个函数调用的时候,系统花在完成这些幕后工作上的时间将远大于最核心的函数本身执行的时间,这就像好钢用在了刀背上,将极大地减低程序的性能.为了解决这个问题,C++提供了内联函数的机制,通过将函数代码内联到函数调用的地方,避免函数调用过程中的那些幕后工作,从而提高这种短小的函数被重复多次调用的性

计数排序就是利用空间换时间,时间复杂度O(n+k) n是元素个数,k是最大数的个数: 统计每个数比他小的有多少,比如比a[i]小的有x个,那么a[i]应该排在x+1的位置 代码: /* * @Author: LyuC * @Date: 2017-10-11 21:24:27 * @Last Modified by: LyuC * @Last Modified time: 2017-10-11 21:39:36 */ #include <bits/stdc++.h> #define MAXN 1

我们知道,AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量,当多线程并发自增,自减时,均通过CAS 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性. // setup to use Unsafe.compareAndSwapLong for updates private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe(); private static final long valueOffset; /** * Records whether the

1 . 偏函数 (partial) from functools import partial def func(*args,**kwargs): a=args b=kwargs return a,b new_func=partial(func,1,2,3,4,a=3,b=5) ret=new_func() print(ret) 最终得到的结果为: ( (1, 2, 3, 4) , {'a': 3, 'b': 5} ) 我理解的意思为: 将1,2,3,4,a=3,b=5传入func中去执行函数.

记一次优化过程中:一次误操作,在不影响其他表空间的情况下:采用表空间基于时间点的恢复(TSPITR)方法恢复数据的过程. 1.TSPITR恢复原理    TSPITR目前最方便的方法是使用RMAN进行自动的恢复.其使用前提为两个,一个是必须存在相应的备份集合,另一个是表空间对象是“self-contain”,也就是其他表空间中不包括与这个表空间对象相关的对象数据. 恢复步骤和原理如下: RMAN三个对象集合:catalog.target和auxiliary.其中auxiliary就是用于辅助ta

题目描述: Given an arbitrary ransom note string and another string containing letters from all the magazines, write a function that will return true if the ransom note can be constructed from the magazines ; otherwise, it will return false. Each letter i

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

相机IMU融合四部曲(一):D-LG-EKF详细解读 极品巧克力 前言 前两篇文章<Google Cardbord的九轴融合算法>,<Madgwick算法详细解读>,讨论的都是在SO3上的传感器融合,即,输出的只是纯旋转的姿态.只有旋转,而没有位移,也就是目前的一些普通的VR盒子的效果. 而<相机IMU融合四部曲>要讨论的是,在SE3上面的传感器融合,在既有旋转又有位移的情况下,该如何对多传感器进行融合.也就是,工程实践中的,如何把基于相机算出来的位姿,与IMU的位姿融

1.应用场景 实时数据流通过kafka后,根据业务需求,一部分直接借助kafka-connector入Elasticsearch不同的索引中. 另外一部分,则需要先做聚类.分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中.如下图所示: 业务系统的分层结构可分为:接入层.数据处理层.数据存储层.接口层. 那么问题来了? 我们需要基于聚合(数据处理层)的结果实现检索和聚合分析操作,如何实现更快的检索和更高效的聚合分析效果呢? 2.方案选型 方案一: 只建立一个索引,aggs_index. 数据处

[RMAN]TSPITR--RMAN表空间基于时间点的自动恢复 一.1  BLOG文档结构图 一.2  前言部分 一.2.1  导读 各位技术爱好者,看完本文后,你可以掌握如下的技能,也可以学到一些其它你所不知道的知识,~O(∩_∩)O~: ① TSPITR表空间基于时间点的自动恢复 ② logminer的简单应用 本文如有错误或不完善的地方请大家多多指正,ITPUB留言或QQ皆可,您的批评指正是我写作的最大动力. 一.2.2  实验环境介绍 目标库:11.2.0.3  RHEL6.5 ORAC

对于数论的学习比较的碎片化,所以开了一篇随笔来记录一下学习中遇到的一些坑,主要通过题目来讲解 本题围绕:素数筛选法与空间换时间 HDU4548美素数 题目描述 小明对数的研究比较热爱,一谈到数,脑子里就涌现出好多数的问题,今天,小明想考考你对素数的认识.问题是这样的:一个十进制数,如果是素数,而且它的各位数字和也是素数,则称之为“美素数”,如29,本身是素数,而且2+9 = 11也是素数,所以它是美素数.给定一个区间,你能计算出这个区间内有多少个美素数吗? 输入 第一行输入一个正整数T,表示总共

我们怎么衡量一个函数/代码块/算法的优劣呢?这需要从多个角度看待.本篇笔记我们先不考虑代码可读性.规范性.可移植性那些角度. 在我们嵌入式中,我们需要根据实际资源的情况来设计我们的代码.比如当我们能用的存储器空间极其有限的情况,我之前就有遇到这样子的情况,我能用的flash空间只有4KB,但是要实现的功能很多,稍微不注意就会超了,这种情况下我们就得多考虑程序占用方面的问题.如果我们的存储器空间很足,有时候可以牺牲一些存储器空间来换取我们程序的运行速度.查表法就是 以空间换取时间 的典型例子.下面

Spark高级数据分析--纽约出租车轨迹的空间和时间数据分析 一.地理空间分析: 二.pom.xml 原文地址:https://www.jianshu.com/p/eb6f3e0c09b5 作者:IIGEOywq 一.地理空间分析: object RunGeoTime extends Serializable { val formatter = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss", Locale.ENGLISH) def main(ar