里程计第15页

里程计标定：直接线性方法

里程计标定：直接线性方法通过线性最小二乘的方式标定里程计信息，使其提高精度。

JasonLi0012·2022-02-05 07:59

如何选择ROS机器人平台进行SLAM导航入门：SLAM与ROS的关系

机器人上的配备的常用执行机构有轮式运动底盘、机械手臂、音响和显示屏；机器人上的感知设备通常有激光雷达、声呐、摄像头、IMU、轮式里程计编码盘、麦克风、触摸感应；机器人的决策是机器人智能的体现，机器人通常借助感知装置持续跟外部环境进行交互

成都_冉若愚·2022-02-05 07:19

软件测试实例分析

共享单车主要由普通单车配备GPS定位装置、里程计数装置、限速装置等构成，往往带有不同的色彩和产品logo等。

xioacd99·2021-12-05 09:00

3D激光SLAM--A-LOAM :前端lidar点特征提取部分代码解读

kittiHelper.cpp的作用是将kitti数据集转为rosbag剩下的三个是作为slam的部分,分别是:laserMappin.cpp++++当前帧到地图的优化laserOdometry.cpp++++帧间里程计

月照银海似蛟龙·2021-10-18 09:48

如何从零开始造车

数据去跑感知文章目录1材料bom2造型采购3锻造骨架(买买买)底层和驱动安装（焊接PCB不用可以用杜邦线连接）4注入灵魂（算法工程师）（大脑安装系统，下位机安装软件驱动）5调试配置（最头疼的事情）良好的里程计和

AIchiNiurou·2021-10-17 12:56

3D激光SLAM:LOAM 论文--算法详细解读

3D激光SLAM:LOAM论文--算法详细解读LOAM简介论文里面的符号表示算法部分激光雷达里程计A特征点提取Ｂ找特征点的匹配对C运动估计lidar建图测试结果LOAM是LidarSLAM中非常基础的框架之一

月照银海似蛟龙·2021-10-14 17:43

3D激光SLAM:A-LOAM :前端lidar点预处理部分代码解读

kittiHelper.cpp的作用是将kitti数据集转为rosbag剩下的三个是作为slam的部分,分别是:laserMappin.cpp++++当前帧到地图的优化laserOdometry.cpp++++帧间里程计

月照银海似蛟龙·2021-10-14 14:21

【论文笔记】LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping

Tightly-coupledLidarInertialOdometryviaSmoothingandMapping关键词：紧耦合、惯性测量单元、平滑摘要本文提出了一种通过平滑和映射实现紧密耦合激光雷达惯性里程计的框架

浪里翻滚一只虾·2021-07-11 17:20

[笔记] RGB-D SLAM in Dynamic Environments using Static Point Weighting 使用静态点权重法的动态环境中的RGB-D SLAM

我们的视觉里程计方法基于帧到关键帧的配准（frame-to-keyframeregistration），其中仅使用深度边缘点(depthedgepoints)。

liampayne_66d0·2021-06-27 00:40

跑吧，跑吧！

以前跑步，按里程计，一般跑1-2公里就罢了。虽然轻松，但是很可能效果甚微。因为持续时间超不过半小时。持续时间是体育运动的一个重要指标。

追梦朋友·2021-06-08 18:22

Autolabor SLAM建图导航机器人平台

平台搭载激光雷达、深度相机、惯导、里程计等传感器，可实现SLAM建图导航、视觉SLAM、图像识别等功能。

Autolabor·2021-05-08 12:42

第五届电子设计与创意大赛圆满结束

大赛由参赛选手对项目的介绍及评委提问两个环节组成，分别从救火机器人、电动车车轮转速测量及里程计量、校园铃声控制、水温控制系统

火山火兰·2021-04-29 09:18

基于深度学习的视觉里程计算法

基于深度学习的视觉里程计算法介绍近年来,视觉里程计广泛应用于机器人和自动驾驶等领域,传统方法求解视觉里程计需基于特征提取、特征匹配和相机校准等复杂过程,同时各个模块之间要耦合在一起才能达到较好的效果,且算法的复杂度较高

苏州程序大白·2021-04-23 02:05

基于AT89S51单片机的出租车计价器系统设计

关键词：单片机；霍尔传感器；出租车计价器；数码显示管里程计算．计价电路的设计里程计算是通过安装在车

老班长来了·2021-04-18 03:49

视觉SLAM十四讲从理论到实践第1讲到第2讲的重点探索

目录前言一、何为SLAM1.SLAM初识2.传感器之与视觉SLAM紧密相关的相机（1）.单目相机（2）.双目相机和深度相机3.经典视觉SLAM框架（1）.传感器信息读取：（2）.前端视觉里程计（VisualOdometry

澄渊·2021-03-08 17:35

Robust RGB-D Camera Tracking using Optimal Key-frame Selection

文章目录前端部分视觉里程计特征提取和匹配后端优化关键帧选取优化实验结果 RGBD视觉SLAM，创新点在于自适应的位姿估计和关键帧选择策略。

翡翠之幻·2021-02-23 21:55

安装cartographer，跑官网数据集

cartographer是一个完整的激光SLAM开源项目，属于graphslam，包含了完整的前端里程计和后端地图优化，既能够同时定位建图，又能够基于先验地图进行独立全局定位。

东街听落雨·2021-01-25 17:20

opencv求两张图像光流_基于改进光流算法的SLAM系统有何优异表现？

在视觉SLAM算法中,前端是一个视觉里程计(visualOdometry)，主要是利用相邻图

E-Optimist·2021-01-04 12:53

igxe本地机器人怎么用_Pepper机器人在ROS系统上的应用

该机器人有一个IMU，它与车轮的编码器结合，提供里程计的航位推算(DR，Dead-Reckoni

酥脆金黄的菠萝包·2020-12-30 21:18

LIO-sam：安装 - 运行 - 论文介绍 - 源码阅读

.安装和运行2.1安装gtsam4.0.22.2安装lio-sam2.3运行三.论文介绍3.1背景3.2方法3.2.1Lidar和IMU坐标系3.2.1因子图框架介绍3.2.3IMU因子3.2.4激光里程计因子

非晚非晚·2020-12-30 14:19

通过帧间确定动态障碍物，剔除动态3D点云数据后用于生成栅格地图

中剔除动态障碍物ROS_INFO("x:%fs,y:%fs,z:%fs",iter->second.x(),iter->second.y(),iter->second.z());首先在该cpp文件中确定了里程计

秃头队长·2020-12-29 01:14

从零开始搭二维激光SLAM --- 基于PL-ICP的激光雷达里程计

上篇文章讲了如何用PL-ICP算法做雷达的帧间匹配，知道了每帧雷达数据间的坐标变换，累加起来就可以做成激光雷达里程计。(虽然又是一个失败的里程计…)实现里程计，就不得不提及TF。

李太白lx·2020-12-24 12:18

sift算法双向匹配剔除不匹配点_基于改进光流算法的SLAM系统有何优异表现？

在视觉SLAM算法中,前端是一个视觉里程计(visualOdometry)，主要是利用相邻图

weixin_39856269·2020-11-23 05:42

Ｖ-LOAM ：激光视觉融合 || 一、综述+代码分析

这个方法利用视觉里程计估计机器的运动，高速率低精度的对准点云。然后基于激光雷达的scan-match来优化运动估和点

Discoverhub·2020-10-22 11:20

印度公路远远超越中国，真的假的？

▲看高速公路排名印度仿佛不值一提但看公路排名居然已经世界第二（图片：wikipedia-各国公路里程列表）没错，以里程计，印度拥有世界上第二大的公路网。然而总体发展上，就是另一番景象了。▲这算不算

军武次位面·2020-10-07 00:00

理论与实践ROS笔记_第六节课_机器人SLAM

栅格值越大，障碍物存在的可能性越大与gmapping最大的区别是不需要里程计信息低成本激光雷达演示视频3.ROS中的导航框架白色部分是导航的核心部分，是ROS提供的，不需要自主实现。

每天都在努力学习SLAM的小黑·2020-10-04 14:50

LOAM SLAM之论文原理解读

LOAMSLAM之论文原理解读1.概述2.特点3.术语解释4.介绍5.特征点提取6.寻找特征点关系7.运动估计8.激光里程计算法流程9.建图10.总结11.参考链接1.概述简单整理阅读LOAM论文后对LOAMSLAM

Robots.·2020-09-28 10:09

ROS机器人系统

1、控制系统：tx2或者win中控板--脑2、传感：里程计，陀螺仪，红外。。。

掉队的乌鸦·2020-09-15 03:32

视觉SLAM理论与实践5

视觉SLAM理论与实践-特征点法视觉里程计一、ORB特征点二、从E恢复R,t三、用G-N实现BundleAdjustment中的位姿估计四、用ICP实现轨迹对齐一、ORB特征点1.1ORB提取ORB即OrientedFAST

尹扣0801·2020-09-14 08:48

最小二乘优化问题

这里给大家介绍一下最小二乘优化问题，然后举例里程计校准odometrycalibration加深印象。

taotao1233·2020-09-13 05:25

LIO-SAM: Tightly-coupled Lidar Inertial Odometry via Smoothing and Mapping.md

IMU约束使用IMU预积分作为里程计的初值，并作为因子图的节点。激光里程计 在位移和旋转超过阈值时，创建新的关键帧。使用滑动窗口，利用最近的n个关键帧构筑体素地图。

翡翠之幻·2020-09-12 19:51

Chapter2-传感器数据处理I：里程计运动模型及标定

Chapter2-传感器数据处理I：里程计运动模型及标定如有错误请不吝赐教！！！里程计模型里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。

*空狐。·2020-09-11 11:57

由浅到深理解ROS（6）-坐标转换

取名来源于odometry（里程计），一般这个坐标系的数据也是来源于里程计。对于全局位姿的估计方法很多

yngki·2020-09-10 21:33

【论文笔记】激光里程计网络 LO-Net:Deep Real-time Lidar Odometry2019

厦门大学，路易斯安那州立大学本文提出了激光里程计LO-Net，其通过多任务学习对点云数据同时进行法向量估计、动态区域预测、相机位姿回归。

phy12321·2020-09-07 12:53

V-Loam论文解读

这个方法利用视觉里程计估计机器的运动，高速率低精度的对

木得感情的_coder·2020-09-05 09:21

SLAM入门之视觉里程计(6)：相机标定张正友经典标定法详解

想要从二维图像中获取到场景的三维信息，相机的内参数是必须的，在SLAM中，相机通常是提前标定好的。张正友于1998年在论文："AFlexibleNewTechniquefroCameraCalibration"提出了基于单平面棋盘格的相机标定方法。该方法介于传统的标定方法和自标定方法之间，使用简单实用性强，有以下优点：不需要额外的器材，一张打印的棋盘格即可。标定简单，相机和标定板可以任意放置。标定

weixin_33743703·2020-08-26 23:52

SLAM后端基于扩展卡尔曼、粒子滤波与非线性优化的思路整理

0说点儿什么半个月前利用TUM的测试数据集实现了一个简单的SLAM前段视觉里程计，对前端算法的实现过程理解得比较清楚，于是想尝试一下SLAM后端的算法。

大二哈·2020-08-26 15:00

ros笔记（三）机器人及仿真URDF

执行系统：电机伺服传动机构【人体的手跟脚，直接面向工作对象的机械装置】驱动系统：电驱动液压驱动气压驱动【人体的肌肉和经络，负责驱动执行机构，将控制系统下达的命令转化成执行机构需要的信号】传感系统：内部：里程计陀螺仪加速度计外部

孔小葵要加油·2020-08-24 01:02

slam入门2：轮式里程计与2D激光联合标定及里程计内参校准

一、参考论文（同一个作者的两篇论文）：1、Simultaneousmaximum-likelihoodcalibrationofodometryandsensorparameters（2008）2、SimultaneousCalibrationofOdometryandSensorParametersforMobileRobots（2013）二、开源实现：开源C++实现三、论文简介：论文以差动模型

Zkangsen·2020-08-23 23:34

《视觉SLAM十四讲精品总结》7：VO—— 3D-2D：PnP+BA

单目视觉里程计，首先初始化，然后才能PnP。PnP为（Perspective-n-Point）的简称，即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿Rt。

try_again_later·2020-08-23 11:46

《SLAM 14讲》：第九讲 - 视觉里程计完整实现过程 1.0

《SLAM14讲》：第九讲-视觉里程计完整实现过程1.01.

Bonjour Mlle·2020-08-23 11:10

视觉SLAM十四讲系列之第九讲设计前端0.2版

文章目录前言编译运行安装依赖编译文件编译步骤运行结果算法解析源码解读visual_odometry.hvisual_odometry.cpprun_vo.cpp参考资料前言第九讲设计前端0.2版实现两帧之间的视觉里程计

小秋SLAM笔记·2020-08-23 11:48

视觉SLAM十四讲-第八讲笔记

一、主要内容SLAM中的视觉里程计分为两部分，一是特征点法，先提取特征点，把特征点看做三维空间中的不动点，根据特征点匹配关系进行位姿和深度估计，通过最小化重投影误差优化相机运动；二是不使用特征点，根据图像灰度直接估计的直接法

KylinQAQ·2020-08-23 10:52

视觉slam14讲学习（七）之视觉里程计组成:光流法

文章目录1.简介1.1光流基本知识1.2光流分类3.光流法实战3.1opencv版本3.2手写单层G-N光流法3.3手写多层G-N光流法1.简介1.1光流基本知识1.2光流分类1.四种分类按算法分类，有两种分法:一种可以分为迭加法或组合法（additiveorcompositional）;第二种是向前或者反向算法（forwardsorinverse）.（有人翻译：叠加式(additive)和构造式

su扬帆启航·2020-08-23 10:45

视觉SLAM十四讲之视觉SLAM基础

、远处物体移动慢双目：通过左右相机观测的视差估计距离（深度）--->计算量大RGB(深度相机):物理方法计算深度-->量程小、易受干扰整体SLAM(同时定位与地图构建)流程图：传感器数据->前端(视觉里程计

追枫萨·2020-08-23 10:32

《视觉SLAM十四讲精品总结》5：VO——ORB特征提取和匹配

一、简介视觉里程计法：提取、匹配图像特征点，然后估计两帧之间的相机运动，给后端提供较好的初始值。角点的局限：例如：从远处上看上去是角点的地方，当相机走近后，可能就是角点了。

hltt3838·2020-08-23 10:00

高翔博士SLAM十四讲（第四篇）

（用于查缺补漏，可跳过此节）下文分析的代码为project0.2，两两帧间的视觉里程计。

changshen_xu·2020-08-23 09:25

视觉SLAM十四讲第七讲视觉里程计1 Bundle Adjustment公式推导

PnP问题可构建成一个定义于李代数上的非线性最小二乘问题。线性方法往往是先求位姿，再求空间点位置。非线性优化把它们都看成优化变量，放在一起优化。在PnP中，这个BundleAdjustment问题，是一个最小化重投影误差（Reprojectionerror)的问题。n个三维空间点P及其投影p，希望计算相机的位姿R,t\boldsymbol{R,t}R,t，它的李代数为ξ\boldsymbol\xi

zijingping·2020-08-23 09:51

视觉SLAM十四讲第七讲视觉里程计1 3D-2D位姿求解代码解析

总体思路对两幅图像img_1,img_2分别提取特征点特征匹配通过depth，获得第一幅图像匹配的特征点的深度，由相机内参K恢复这些特征点的三维坐标（相机坐标系）。由第一幅图像中的特征点的三维坐标、第二幅图像中特征点的2D像素坐标，以及相机内参K作为优化函数的输入，分别采用如下方法进行优化牛顿高斯法（1）构建误差方程,由相机位姿、相机内参获得第一幅图像特征点对应的三维坐标到第二幅图像中的投影（像素

zijingping·2020-08-23 09:20

视觉SLAM十四讲学习笔记——第一&二章

课程视频传送门视觉SLAM十四讲学习笔记——第一&二章1基本概念与预备知识1.1.SLAM的基本概念1.2.传感器1.3.摄像机2.经典视觉SLAM框架2.1.概述2.2.视觉里程计2.3.后端优化2.4

HIT_NOVA·2020-08-23 09:22

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