里程计第16页

视觉SLAM十四讲-第七讲笔记

主要内容本章开始进入视觉里程计(VO)部分，VO按是否需要提取特征，分为特征点法的前端和不提特征的前端。这一章讲的是基于特征点法的前端，分为以下内容。特征点法：找到两张2D图像上的匹配点。

KylinQAQ·2020-08-23 09:49

ROS成长-搭建属于自己的hrobot机器人三、里程计及tf 反馈分析

这节将添加里程计和tf反馈的内容。这部分内容是导航节点需要用到的信息。

hant1216·2020-08-23 05:52

ROS成长-搭建属于自己的hrobot机器人一、框架分析

机器人导航运行起来的最基本节点如下：(1)、核心：导航包节点（gmapping、map、amcl，其他导航算法自行学习）-订阅里程计信息、深度信息、发布运动信息(2)、里程计节点：发布里程计信息、发布车的

hant1216·2020-08-23 04:32

ros机器人搭建总纲

1.关于ROS机器人的硬件：1）主控板是RK3399处理器，运行ubuntu16.04.2）差分驱动机器人，左右两轮由步进电机直接驱动.3）里程计由两个独立编码器组成，每转脉冲5000.4）激光器一个

SuperDevloper·2020-08-23 04:41

零基础视觉SLAM（一）

传感器VSLAM架构视觉里程计后端优化SLAM应用自学参考书预备知识SLAM简介什么是SLAM？SLAM从本质上来说它要实现的就是通过传感器去实时地估计自身位置及经过的轨迹。

wings0728·2020-08-23 03:14

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲　视觉里程计1 ( 中 )

上一篇博客《解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM——第7讲视觉里程计1(上)》，我解读了特征点，讲述了关键点的提取和描述子的计算，以及特征点的匹配。

一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:10

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 12 讲回环检测

在视觉里程计（VO）中，我们说到因为误差的累计效应，所以会导致我们的因为轨迹累计，误差越来越大，这个是视觉里程计没法避免的，即使我们采用了效果显著的后端优化，也依然不能彻底解决误差累计的问题。

一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:39

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲视觉里程计1 ( 上 )

解读《十四讲》到现在已经是第七讲了，基本上用于SLAM的数学知识已经差不多够了。我相信如果你先前没有接触过开源的SLAM框架的话，前面学习的这些数学知识的应用，可能你不会有一个很深刻的认识，但是往后的内容我们会一点一点的用上这些数学知识。这一讲我们要开始接触到SLAM的前端了，作者在这一讲中提到了很多细小的知识点，但是很多却一句话带过，并没有进一步的介绍，这一讲我也要着重介绍一下这些被一句话带过的

一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:38

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲　视觉里程计1 ( 下 )

上一篇博客我解读了如何根据已经匹配上的特征点对求解相机的运动《解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM——第7讲视觉里程计1(中)》，这一篇博客我们来看一下如果通过已经求得的相机运动恢复出特征点的空间位置

一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:38

视觉SLAM综述（入门篇）

目录SLAM的研究背景与研究方法视觉SLAM前端里程计后端优化回环检测构图参考文献SLAM的研究背景与研究方法研究背景 SLAM全称为同步构图与定位，其基本问题可描述为：对于一个带有传感器的机器人

宅男不宅·2020-08-23 02:19

《视觉SLAM十四讲》学习系列（1）—经典视觉SLAM框架

《视觉SLAM十四讲》学习系列（1）—经典视觉SLAM框架视觉SLAM十四讲学习系列1经典视觉SLAM框架视觉里程计后端优化回环检测建图度量地图拓扑地图SLAM问题的数学表述本文主要内容来自《视觉SLAM

风中之萍·2020-08-23 02:15

特征点法视觉里程计

特征点提取与匹配根据几何关系建模相机运动2D-2D对极几何3D-2DPnP代数方法：DLT优化方法3D-3DICP三角化与深度估计声明：本文是深蓝学院高翔博士主讲的《SLAM理论与实践》的学习笔记。特征点提取与匹配经典SLAM模型中以位姿(x)、路标Landmark(y)来描述SLAM过程。路标点的作用主要是，建立同一点在不同图像上的匹配关系，它一般满足如下性质：三维空间中固定不变的点能够在特定位

andylei777·2020-08-22 01:26

ROS里程计的学习(odometry) (二)

我采用增量式编码器来实现odometry的计算，首先采用编码器对脉冲进行采样实现左右轮运动状态的获取，然后再利用增量式测程法得到机器人车体当前坐标系的位姿，位姿上一章节就提到位姿包括位置和偏航角theta，即(x,y,θ)增量式测量法是使用从编码器采样到的数据并依据起始位姿来确定机器人当前位姿的一种方法。作为一种增量式航迹推算的方法，每一个新的位姿是基于上一次的位姿得到的，所以每次错误发送都会造成

zhu751191958·2020-08-21 07:34

关于视觉里程计以及VI融合的相关研究（长期更新）

1.svo源码：https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo国内对齐文章源码的研究：(1)冯斌：对其代码重写https://github.com/yueying/OpenMVO对原理的一步步分析http://fengbing.net/(2)白巧克力：对文章的具体分析：http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083

weixin_30642561·2020-08-21 06:11

差速驱动机器人的里程计信息计算（一）

最近做一个机器人采用差速驱动的原理，故总结一下关于差速驱动相关计算。下图是移动机器人在两个相邻时刻的位姿，其中是两相邻时刻移动机器人绕圆弧运动的角度，是两相邻时刻移动机器航向角（朝向角head）的变化量。Ldist（Vl*△t）表示左轮移动距离，Rdist（Vr*△t）代表右轮移动的距离，d是右轮比左轮多走的距离，是左右轮之间的间距。是移动机器人圆弧运动的半径移动机器人前进速度等于左右轮速度的平均

huawwenwnewn·2020-08-21 05:36

【 rbx1翻译第七章、控制移动基座】第九节、使用里程计走正方形

7.9NavigatingaSquareusingOdometry(使用里程计走正方形)就像我们使用基于里程表的往返脚本一样，我们将使用/odom和/base_link（或/base_footprint

猪猪传奇·2020-08-21 05:58

工程测量学学习题目大纲

地形图在工程勘测设计中的应用：工程勘测设计阶段对地形图比例尺的要求道路中线桩点里程计算方法6.2曲线放样点统一坐标的计算方法6.3竖曲线高程改化的方法水下地形测绘的特点土方量的计算方法实地怎样测

前行_Doraemon·2020-08-21 05:02

算法分析：光流测速和视觉里程计

两种已经比较成熟的视觉感知系统：光流测速模块和视觉里程计。光流测速模块顾名思义，只能测速度。

通哈膨胀哈哈哈·2020-08-21 04:45

如何理解SLAM用到的传感器轮式里程计IMU、雷达、相机的工作原理与使用场景？

视觉惯性里程计综述VIOVisualInertialOdometrymsckfROVIOssfmsfokvisORB-VINSVINS-Monogtsam文章目录里程计（Odometry）视觉里程计（VisualOdometry

小秋SLAM笔记·2020-08-21 04:34

SLAM+语音机器人DIY系列：（三）感知与大脑——3.轮式里程计与运动控制

SLAM+语音机器人DIY系列：（三）感知与大脑——3.轮式里程计与运动控制摘要在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去，然后应该能流利的与主人对话。

小虎哥哥爱学习·2020-08-21 03:19

编码器解算ROS里程计数据

编码器解算ROS里程计数据小狼@http://blog.csdn.net/xiaolangyangyangdefpoll(self):now=rospy.Time.now()ifnow>self.t_next

SmileFox2017·2020-08-21 02:16

潮流 | 率先预览 Virgil Abloh x Mercedes-Benz 联乘 G-Class 车款设计

能够大致看到车款整体轮廓，包括内外装皆以浅灰白色调车漆涂装现身，并换上复古里程计，在车胎表面印上鲜明黄色GELNDEWAGEN字样，象征德文中的越

潮人·2020-08-21 00:00

amcl中三个类（AMCLLaserData,AMCLSensorData,AMCLOdomData）

在ROS的amcl的节点中，传感器数据有激光传感器数据，里程计传感器数据。传感器的数据结构主要有三个数据内心进行存储。

H-T-TYSK·2020-08-20 20:06

Auterion PX4 VIO代码分析

github里面搜PX4T265搜到的https://github.com/Auterion/VIO/blob/master/src/nodes/px4_realsense_bridge.cpp这里写着发布里程计话题消息这个函数的输入是里程计信息

诗筱涵·2020-08-20 18:59

SLAM图优化poseGraph-(2)优化推导

文章目录1.误差函数2.待优化的目标函数3.优化方法(GN为例)4.slam中对应公式1.误差函数其中：f(x)是状态函数，比如机器人的里程计状态，Zi是雷达观测或雷达与地图的匹配结果，两者误差为e。

明夷TEC·2020-08-20 17:50

SVO详细分析解读

转载自：SVO详细解读-极品巧克力SVO（Semi-DirectMonocularVisualOdometry）是苏黎世大学Scaramuzza教授的实验室，在2014年发表的一种视觉里程计算法，它的名称是半直接法视觉里程计

马克西姆0·2020-08-20 10:01

词袋模型（BoW）在视觉SLAM中的应用

机器人能通过附近的环境对自身进行定位，并绘制出附近环境的地图，当然这个地图不是说我们常常看的那种地图，而是一些能够被机器人用来定位的数据点，我们也把它们叫做点云右边这个图是视觉SLAM的一个主流框架，其中在前端视觉里程计这部分

正一番薯·2020-08-20 08:32

如何理解视觉SLAM视觉里程计VO：如何从图片中还原计算出相机的三维位姿算法教程Python代码实践

视觉里程计是什么？视觉里程计有什么用？需要我们求解什么？视觉里程计（VisualOdometry,VO）算法是什么？

司南牧·2020-08-20 07:37

图像特征提取（七）——几种特征提取的优缺点对比

2015年GLentaris等人对软硬件协同工作的图像处理系统进行了深入研究，并分别论述了三条不同的可用于视觉里程计的流水线图像处理结构。

马大哈先生·2020-08-20 06:26

视觉里程计（二）

对象：双目或RGB-D视觉里程计原理：如果俩张图像中其中一张特征点已知，那么最少只需要3个点对（一个额外点验证结果）优势：对比对极约束而言，PnP只需要3个点即可估计其相机的位姿PnP求解问题的方法：3

Hansry·2020-08-20 05:54

ros之odom发布

ros之odom的发布odom就是所谓的里程计，是根据你所获得的线速度，角速度，积分获得机器人实际走的距离，里程计存在累计误差，用于后面多传感器输入，为建图，导航提供参数。

Abril_·2020-08-20 05:17

（每日一读2019.10.25）一种基于通用优化方法的多传感器局部里程计估计框架（VINS-Fusion）

摘要为了提高机器人的鲁棒性和自主性，越来越多的传感器被安装在机器人上。我们已经看到了不同平台上安装的各种传感器套件，例如地面车辆上的立体摄像机、手机上带有IMU（惯性测量单元）的单目摄像机以及空中机器人上带有IMU的立体摄像机。虽然过去已经提出了许多状态估计算法，但它们通常应用于单个传感器或特定的传感器套件。它们中很少有能用于多传感器的情况。本文提出了一种通用的基于优化的多传感器里程估计框架。在我

南山二毛·2020-08-20 01:33

视觉−惯性里程计(VIO)融合SLAM方案

VIO融合方案第一章1.视觉与IMU融合后的优势？2.常见的视觉和IMU融合方案？工业界的应用例子3.学术界VIO研究进展如何？将学习的方法用到VIO的例子4.使用右乘so(3)so(3)so(3)，推导下面导数第一章1.视觉与IMU融合后的优势？传感器融合是一个趋势，也或者说是一个妥协的结果。主要的原因还是由于单一的传感器不能适用所有的场景，所以寄希望于通过多个传感器的融合达到理想的定位效果

w风的季节·2020-08-19 23:05

自动驾驶（四十一）---------视觉SLAM（视觉里程计）

视觉里程计主要介绍什么是特征点，如何提取和匹配特征点，以及如何根据配对的特征点估计相机运动。

一实相印·2020-08-19 06:34

从零开始做激光SLAM|从零开始做自动驾驶定位

从零开始做自动驾驶定位(一):开篇从零开始做自动驾驶定位(二):数据集从零开始做自动驾驶定位(三):软件框架从零开始做自动驾驶定位(四):前端里程计之初试从零开始做自动驾驶定位(五):前端里程计之代码优化从零开始做自动驾驶定位

jack_201316888·2020-08-19 04:31

机器人里程计下的粒子滤波相关介绍~~，持续更新(gmapping)

看了一段时间的粒子滤波这一块的内容，感觉很高sen，但是国外对该算法的推动和运用比较多~~希望我写的能对一些人有用处~如果发现文章有什么差错，请亲们立即指出，咱们共同学习~好了，废话少说，直接开干~1.粒子滤波是一种蒙特卡洛算法，需要一定的计算量2.粒子滤波解决的是贝叶斯计算后验概率时无法求解积分的问题，即使用平均值来代替积分~不知道有没有说明白，这个我们记住就可以，下文我会拿出一个公式来对应~进

LIUSK_A·2020-08-19 03:08

slam_gmapping学习

官方源码https://github.com/ros-perception/slam_gmapping利用turtlebot仿真教程，但是我没有成功，貌似是时间戳或者里程计的问题，/map主题没有数据，

DeanJJJ·2020-08-19 02:46

ros amcl参数

5000//真实分布和估计分布之间的最大误差，默认0.01//上标准分位数（1-p），其中p是估计分布上误差小于kld_err的概率，默认0.99//在执行滤波更新前平移运动的距离，默认0.2m(对于里程计模型有

zlb_zlb·2020-08-18 07:45

Serverless无服务器架构详解

通俗来说，如果将购买一台物理服务器比作买车，购买云服务器就类似于租车（租赁期间需要驾驶和维护，且即使闲置也需付费），那么Serverless则类似于出租车（只需乘坐，按里程计费）。从技术

Physicaloser·2020-08-18 07:08

SLAM的傻瓜教程 SLAM for Dummies

英文版很好找，词汇也都还挺简单的，就看了一下，作为本人有生以来第一个博客发一下，哈哈（师兄教的，发博客还有利于自己理解和记忆，哈哈）那个傻瓜教程介绍了很多东西，我按照自己的整理了一些WHYSLAM 里程计

出击桃子·2020-08-18 00:39

发布导航需要的传感器信息和里程计消息---21

ROS使用tf来决定机器人的位置和静态地图中的传感器数据，但是tf中没有机器人的速度信息，所以导航功能包要求机器人能够通过里程计信息源发布包含速度信息的里程计nav_msgs/Odometry消息。

weixin_33711647·2020-08-17 16:48

nav2_amcl 代码算法总结

文章目录1.粒子滤波概括2.程序逻辑3.算法3.1粒子滤波基本算法3.2根据odom和旧粒子采样得到新粒子3.2.1介绍里程计运动模型

ErinLiu❤·2020-08-17 13:14

二轮差动模型，机器人底盘chassis里程计计算。

二轮差动模型的机器人底盘，是最常见的机器人底盘，像扫地机器人，循迹小车等。作为机器人的移动部件，它需要实现输入输出两大功能。输入：接收控制指令速度V和角速度W（v,w）--单位m/srad/s输出：机器人相对位姿x、y轴坐标，角度th（x,y,th）--单位mmrad必要时反馈当前机器人速度CV和角速度CW以上定义把机器人抽象成一个移动的质点，中心为机器人原地旋转时的旋转中心（非机械或物理上的中心

王凌·2020-08-17 13:55

SLAM+语音机器人DIY系列：（四）差分底盘设计——6.底盘里程计标

SLAM+语音机器人DIY系列：（四）差分底盘设计——6.底盘里程计标摘要运动底盘是移动机器人的重要组成部分，不像激光雷达、IMU、麦克风、音响、摄像头这些通用部件可以直接买到，很难买到通用的底盘。

小虎哥哥爱学习·2020-08-17 12:54

Ros By example-第七章控制移动底座

7.1单位和坐标系统7.2不同层次的移动控制内部运动数据统称为里程计7.2.1电机,轮子和编码器7.2.2电机控制器和驱动ROS核心包不包括具体电机控制器的驱动。

damifeng2018·2020-08-17 12:01

基于SLAMWARE的服务型机器人底盘电机里程计说明及代码示例

对于需要自主定位导航的服务型机器人而言，电机里程计的精准度影响着整个机器人的定位精度，电机部分的控制是实现机器人底盘中最为主要的部分。

cuizhang1938·2020-08-17 12:23

SLAM方案选型

依赖里程计（odometry）优点：在长廊及低特征场景中建图效果好；https://www.cnblogs.com/qcloud1001/p/7978238.htmlHectorslam需要雷达（LRS

acuteracuter·2020-08-17 11:59

深度视觉里程计DeepVO(ICRA)的运行笔记

DeepVO:TowardsEnd-to-EndVisualOdometrywithDeepRecurrentConvolutionalNeuralNetworks（基于深度循环卷积神经网络的端到端视觉里程计

小风风风风风·2020-08-16 14:02

RF2O

里程计是

Mr-Xavier·2020-08-16 11:27

GMapping-粒子滤波-学习

缺点：依赖里程计（odometry），无法适用无人机及地面小车不平坦区域；无回环；优点：在长廊及低特征场景中建图效果好；（

yoga_wyj·2020-08-16 04:12

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