前面我们已经得到了当前底盘在世界坐标系中的位姿,这个位姿是通过融合ORB_SLAM2位姿和IMU积分得到的,在当前位姿已知的case下,给SLAM小车设置一个goal,我这里是通过上位机设置,然后使用上篇文章中的轨迹规划方法就可以得到一个路径Queue. 依次执行这个队列里的离散点,就可以到达设置的目标点了.本篇文章主要内容分享一下我是如何通过闭环控制使得小车在实际环境中从A点运动到目标点B点,才疏学浅,抛砖引玉.本文没有使用ROS里的Navigation包,而是自己封装了一个Navigat

融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

一年后再读SLAM~ 行业有了不少工程实践方面的突破 一.链接:https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/176732257 目前来说,受到业界肯定的比较成熟的主要是: 1.西班牙Universidad de Zaragoza的ORB_SLAM2:raulmur/ORB_SLAM2 2.港科大的VIO:HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile 3.Google的SLAM:googlecartographer/carto

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

摘要: ORB-SLAM2是基于单目,双目和RGB-D相机的一套完整的SLAM方案.它能够实现地图重用,回环检测和重新定位的功能.无论是在室内的小型手持设备,还是到工厂环境的无人机和城市里驾驶的汽车,ORB-SLAM2都能够在标准的CPU上进行实时工作.ORB-SLAM2在后端上采用的是基于单目和双目的光束法平差优化(BA)的方式,这个方法允许米制比例尺的轨迹精确度评估.此外,ORB-SLAM2包含一个轻量级的定位模式,该模式能够在允许零点漂移的条件下,利用视觉里程计来追踪未建图的区域并且匹配特

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12347171.html *** 本文要点: ORB-SLAM2 简介 ORB-SLAM2 实体对象之间的关系 ORB-SLAM2 系统概览 (参考论文 + 代码) 以思维导图形式绘制的 ORB-SLAM2 程序导图 写在前面 最近准备开始做本科毕业设计,准备对 SLAM 系统中的回环检测模块下手.因为新冠疫情不知道什么时候才能返校,这次放假回家就带了个 mat

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12360913.html 本文要点: ORB-SLAM2 LocalMapping 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LocalMapping 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程和其中的单目初始化部分进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LocalMapping 线程进

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12369339.html 本文要点: ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程和 LocalMapping 进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LoopClosing 线程

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块

缓存融合技术和主要后台进程(四) 概述:写下本文档的初衷和动力,来源于上篇的<oracle基本操作手册>.oracle基本操作手册是作者研一假期对oracle基础知识学习的汇总.然后形成体系的总结,一则进行回顾复习,另则便于查询使用.本图文文档亦源于此.阅读Oracle RAC安装与使用教程前,笔者先对这篇文章整体构思和形成进行梳理.由于阅读者知识储备层次不同,我将从Oracle RAC安装前的准备与规划开始进行整体介绍安装部署Oracle RAC.始于唐博士指导,对数据库集群进行配置安装,前

Redis与KV存储(RocksDB)融合之编码方式 简介 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.Redis 作为内存数据库,所有的数据全部都存在内存中,特别适合处理少量的热数据.当有巨量数据超过内存大小需要落盘保存时,就需要使用 Redis + KV存储的方案了. 本文涉及的Ardb就是一个完全兼容Redis协议的NoSQL的存储服务.其存储基于现有成熟的KV存储引擎实现,理论上任何类似B-Tre

在现有的图像处理软件中融合dxf格式输出 dxf格式是autocade的支持格式.如果将现有图像识别的结果导出到dxf格式,就能够使用autocad的强大功能进行后续处理. dxf的格式比较复杂,开源支持库为libdxf,使用起来也比较复杂.经过一段时间融合,我将其修改为vs2012(mfc)能够直接调用的模式. 包含的类库都保存在一个文件夹下 调用方式 void testWriting() {     DL_Dxf* dxf = new DL_Dxf();     DL_Codes::vers

链接在此:https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1．按照要求下载数据集,我下载的是rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360,将其解压到你喜欢的目录．我个人放在了orbslam2工程目录下面了． 2．下载 associate.py．放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面． 3．打开终端,进入到associate.py所在目录,即/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/,之后运行 python as

用opencv3.1.0做ORBSLAM2运行一下命令时cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh出错:/usr/bin/ld: CMakeFiles/mono_tum.dir/Examples/Monocular/mono_tum.cc.o: undefined reference to symbol '_ZN2cv6String10deallocateEv'/usr/local/lib/libopencv_core.so.3.1: error addi

业务运维并不是一个新概念,针对传统信息架构提出的业务服务管理就是把以业务为核心的IT系统与IT基础设施性能进行整合运维的解决方案.然而随着互联网+转型的不断推进,基础设施的智能化和广泛云化成为IT发展的"新常态",只关注IT基础设施.系统与应用软件的稳定性与性能状况的传统运维手段,越来越难以满足企业业务高速发展的需求. 互联网+时代的业务运维是IT运维与互联网深度融合的产物,是运维管理在云计算.大数据技术推动下的必然结果.业务运维是以用户体验为核心,以业务价值为导向,严格遵循业务运维监

云端融合真的来了?快听CTO们怎么讲云端融合下,技术创新怎么破? 快听CTO箴言  云喊了很多年,对于很多普通的技术人,心中有很多疑问:云端融合到底意味着什么,对公司的技术体系有什么影响,未来又会走向何方,有哪些技术上的创新机会正在发生和将要发生?在2016AppCan移动开发者大会上,5位奋战在技术和用户需求第一线的CTO和CEO们,进行了一场深入的对话,将云端融合的前世今生,娓娓道来. 近9千字分享,相信会给你一些启发: 独立CIO.<移动平台>主编 陈其伟开场白:我们在座的,有做移动开发

#main img{width:100%;} 简介 理清 Native 和 Web 的亮点和痛点,借鉴对方亮点解决自身的痛点,并给出淘系 App 在这些方面的实践. Mobile Web 的协作能力底层来自 Webkit,上层有 html/js/css 控制页面的结构/行为/样式,URI 连接不同的资源,这样的机制可以被 Native 借鉴,构建 Native 的分层架构. 资源 PPT 内容 天猫移动端GMV42% 年底推达 70% Native 和 Web 的亮点和痛点 Native 融合

上一节,总计了spring和mybaits的融合,这一节,我们来学习springmvc和mybatis融合 最近在弄一个SSM的项目,然后在网上找资料,将资料总结如下 一,开发环境的配置 MyEclipse+Tomcat+MAVEN+SVN项目完整环境搭建 二,mybatis和spring的整合 三,mybatis和springMVC的整合

mybatis学习一夯实基础 上文介绍了mybatis的相关知识,这一节主要来介绍mybaits和spring的融合 一,环境搭建 1,jar包下载,下载路径为jar包 2,将包导入到java工程中 3,新建两个源文件夹,分别为spring和mybatis用来放置各自的xml文件 4,新建一个db.properties文件,用来配置数据库相关信息 最终的效果如下所示: 二,配置文件 1,数据库配置相关信息db.properties driver=com.mysql.jdbc.Driver url

1:基于泊松方程的图像融合方法,利用偏微分方程实现了不同图像上区域的无缝融合.比较经典的文章: P. Pérez, M. Gangnet, A. Blake. Poisson image editing. ACM Transactions on Graphics (SIGGRAPH’03), 22(3):313-318, 2003. 下载地址(paper+matlab代码): 泊松融合 2:泊松融合的一个基本介绍          http://blog.sina.com.cn/s/blog_4

一.卡尔曼滤波九轴融合算法stm32尝试 1.Kalman滤波文件[.h已经封装为结构体] /* Copyright (C) 2012 Kristian Lauszus, TKJ Electronics-> All rights reserved-> This software may be distributed and modified under the terms of the GNU General Public License version 2 (GPL2) as publish