里程计第16页

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

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

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