VINS 图像 IMU 对齐 bias

2024-08-23

VINS（七）estimator_node 数据对齐 imu预积分 vision

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

CSS 图像左右对齐

左右对齐图像使用的技术是浮动div元素. float:left 左对齐 float:right右对齐示例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>图像左右对齐</title> <meta charset="UTF-8"> <style type="text/css">

CSS 图像居中对齐

CSS 图像居中对齐我们在<CSS 内外边距>学过内容居中,它的原理是将外边左右设置为auto.图像居中也是这个原理. 示例 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>图像居中</title> <meta charset="UTF-8"> <style type="text/css"&g

tf.image.resize_bilinear 图像缩放，双线性插值-图像中心对齐

http://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html 双线性插值算法及需要注意事项 input = tf.placeholder(tf.float32, shape=(1,2, 2,1)) image = np.ndarray(shape=(1,2,2,1),dtype='float32') image[0,0,1,0] = 1 image[0,1,0,0] = 2 image[0,1,1,0] = 3 resize = tf.image.resize_

从零开始一起学习SLAM | 用四元数插值来对齐IMU和图像帧

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

VINS 估计器之结构初始化

为什么要初始化非线性VINS估计器的性能对于初始的速度,尺度,重力向量,空间点3D位置,以及外参等非常敏感.在很多场合中,能做到相机和IMU即插即用,线上自动校准与初始化,将会给用户带来极大的方便性.VINS里面分四步进行,第一个就是上次讲的旋转外参校准,第二个就是找到某帧作为系统初始化原点,计算3D地图点,第三就是将相机坐标系转到IMU坐标系中,第四就是相机与IMU对齐,包括IMU零偏初始化,速度,重力向量,尺度初始化初始化系统原点与转换到IMU坐标系 bool Estimator::in

转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2

本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的

相机IMU融合四部曲（三）:MSF详细解读与使用

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

HTML第三耍图像标签

复习一下第二耍: <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>复习二列表的使用</title> <ul

CSS 图像

CSS 图像 <上一节下一节> 通过CSS可以控制图像的大小和对齐方式. 图像大小虽然在HTML中,img标签有属性height.width设置高和宽,在工作中却使用得非常少,通常使用CSS来控制大小. 给盒子设置属性height.width限制大小.单位通常是像素. 示例 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 <!DOCTYPE html> <html> <head

IMU Noise Model

1.参考资料2.相关定义3.IMU 的噪声模型3.1噪声的建模3.2白噪声和随机游走噪声的离散化3.3如何获取传感器噪声参数4.随机噪声和扰动的积分4.1建立模型4.2噪声的离散化模型推导4.3系统的状态误差方程4.4状态误差方程的积分4.4.1 第一项-状态误差4.4.2 第二项-测量白噪声4.4.3 第三项-扰动噪声离散化(随机游走噪声)4.5 离散的系统误差方程4.6 误差状态方程的其他说明4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise M

OpenCV学习(10) 图像的腐蚀与膨胀(1)

建议大家看看网络视频教程:http://www.opencvchina.com/thread-886-1-1.html 腐蚀与膨胀都是针对灰度图的形态学操作,比如下面的一副16*16的灰度图. 它每个像素对应的值为(每个像素值范围都在0-255之间)为: 我们定义一个5*5的结构元素,该结构元素用5*5的矩阵表示,其中为1的单元,表示该单元在结构元素中有效,另外还定义一个锚点,坐标为(2,2),在单元格中用蓝色表示. 腐蚀/膨胀的操作就是用结构元素的锚点位置对齐图像的像素,然后

大型图像数据聚类匹配：ICCV2019论文解析

大型图像数据聚类匹配:ICCV2019论文解析 Jointly Aligning Millions of Images with Deep Penalised Reconstruction Congealing 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Annunziata_Jointly_Aligning_Millions_of_Images_With_Deep_Penalised_Reconstruction_Co

从零开始一起学习SLAM | 学习SLAM到底需要学什么？

SLAM涉及的知识面很广,我简单总结了 “SLAM知识树” 如下所示: (公众号菜单栏回复 “树” 可获得清晰版) 可以看到涉及的知识面还是比较广的.这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下: 每个学SLAM的小伙伴可以说都是冒着“头顶凉凉”的巨大风险,勇气可嘉.下面结合SLAM知识树展开具体说说. 编程环境首先先说电脑环境和编程. 1.电脑环境:Linux环境,推荐Ubuntu16.04. 有人问Windows行不行?这么说吧,如果你是一位SLAM领域的大

三维重建7：Visual SLAM算法笔记

VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接一.Visual-Inertial Odometry算法笔记名字缩写太多,我有点凌乱了

Image Processing and Analysis_15_Image Registration：a survey of image registration techniques——1992

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

行人重识别(ReID) ——基于深度学习的行人重识别研究综述

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31921944 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,本文简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术.广泛被认为是一个图像检索的子问题.给定一个监控行人图像,检索跨设备下的该行人图像. 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片.当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技术.ReID有一个非常

Recurrent Neural Network系列1--RNN（循环神经网络）概述

作者:zhbzz2007 出处:http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 本文翻译自 RECURRENT NEURAL NETWORKS TUTORIAL, PART 1 – INTRODUCTION TO RNNS . Recurrent Neural Networks(RNNS) ,循环神经网络,是一个流行的模型,已经在许多NLP任务上显示出巨大的潜力.尽管它最近很流行,但是我发现能够解释RNN如何工作,以及如何实现RNN的资料很少

[HTML/HTML5]6 使用图像

6.1 将图像作为Web页面的前景元素使用img元素,就可以在Web页面中添加图像.img是image的缩写.只需在img元素中添加src(source的缩写)属性,并为该属性设置相应的值,就可以将图像显示在Web页面上. <img src="photo.jpg">  src属性的值应该包含文件的正确路径名和位置. 如果想使用的图像与当前HTML页面不在同一个文件夹中,那么需要告诉浏览器图像位于哪一个文件

HTML 图像显示

HTML 图像显示:图像标签:<img>,源属性:Src<img>是空标签,没有闭合标签,它只包含属性:显示图像时需要调用源属性src:src的值是图像的地址:语法:<img src="url" /> 替换文本属性(alt)<img src="boat.gif" alt="big boat">在浏览器无法载入图像时,替换文本属性告诉读者她们失去的信息.此时,浏览器将显示这个替代性的文本而不是图像.为

objective-c常用方法列表(总结)

第1章 Objective-C学习环境准备 1.1 Objective-C基础 1.1.1 Objective-C的发展历程 1.1.2 Objective-C语言的特点 1.1.3 技术架构 1.2 开发环境 1.2.1 注册开发者账号 1.2.2 下载安装Xcode 1.2.3 更新帮助文档 1.3 编写第一个Objective-C程序 1.3.1 创建项目 1.3.2 编写程序 1.3.3 运行程序 1.3.4 使用帮助 1.4 小结第2章数学运算(math)函数 2.1 算术运算函数

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