宛如新生
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3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录

  • 1. 公式推导
  • 2. GNSS+IMU+Odom融合定位
  • 3. 利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性
  • 4. 也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”

1. 公式推导

3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第1张图片

2. GNSS+IMU+Odom融合定位

3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第2张图片
程序实现以及运行效果：
①首先是在预积分程序中记录了预积分积累的IMU数据个数（用来保证相邻两关键帧之间要有IMU预积分量来做约束）
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第3张图片
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第4张图片
②然后，参考addGnss部分代码修改addOdom部分代码：
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运行效果：
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第7张图片
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第8张图片
上图显示开始一段轨迹平滑性不好，应该是odom与GNSS之间的IMU数据限制较少导致的，下面是修改了一下阈值，平滑性明显转好。
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第9张图片
3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第10张图片

3. 利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性

利用g2o的自动求导功能来验证解析解对不对。

3. 【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统_第11张图片
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