里程计第8页

全局定位问题初总结

因此，基于里程计系统近年来备受关注。自给式（就是没有GPS也能计算出车辆自身的位姿）里程计方法分为五种主要类型，即车轮、惯性、激光、雷达（毫米波雷达？）

蚜虫终结者·2023-01-04 14:28

三.全局定位--LIO-SAM在RTK全局约束下建图和定位（1）

goldqiu·2023-01-04 14:27

vio-视觉与IMU融合实现里程计（第三章）——基于优化的IMU和视觉信息融合

基于BundleAdjustment的VIO融合通过调整q,p,使得预测值与观测值的平方误差或带权重的平方误差最小。∑\sum∑范数是调节各个误差分量的权重的矩阵_BA问题。归一化平面：三维的空间中的点投影到相机平面上，就是像素坐标，是二维的，当三维空间中的点投影到像素平面时，首先会打到归一化平面上，再从归一化平面通过单位(米)的映射投影到像素平面(像素单位）。相机坐标系和IMU(body）坐标系

思考之路·2023-01-04 09:16

vio-视觉与IMU融合实现里程计（第一章）—— vio概述和预备知识

VIO概述我们之前学过的slam十四讲中相邻相机位姿的估计是由图像(视觉)来估计的，为了更好的进行里程计的状态估计引入互补的IMU单元(惯性测量单元)。

思考之路·2023-01-04 09:46

vio-视觉与IMU融合实现里程计（第一章)——作业

1视觉与IMU进行融合之后有何优势？IMU的缺点：加速计和陀螺仪均会受到零偏的影响，导致长时间积分后位姿会发生较大的漂移。相机的缺点：易受周围环境的影响，如弱纹理环境，光照明显的环境，多动态物体的环境，还会受到运动模糊的影响。相机和IMU是互补的关系，融合后会有以下优点：-融合IMU可以恢复尺度，解决了单目尺度不确定的问题。-融合IMU可以提供一个较为准确的初始估计，防止非线性优化问题陷入局部最优

思考之路·2023-01-04 09:46

VIO的IMU旋转运动学与误差模型和标定

Section1VIO概述VIO：（Visual-InertialOdometry）以视觉与IMU融合实现里程计IMU（InertialMeasurementUnit），惯性测量单元典型6轴IMU以较高频率

秃头队长·2023-01-04 09:02

vins-回环检测单独剥离运行

由于前端如果单纯依靠视觉+imu作为里程计,效果经常不稳定。因此最近做项目的过程中，将前端转化为以里程计（码盘编码器）来进行，相对比较鲁棒。

乌龟抓水母·2023-01-04 02:06

无人车之美——外参标定方法汇总（激光雷达）

写在前面我们都知道，无人车上有很多状态检测装置，典型的有里程计、毫米波雷达、激光扫描器、相机和GPS。为了有效地进行数据融合，这些装置之间的相对位姿标定，具有重要的意义。

腾腾任天真·2023-01-03 18:08

多激光雷达的在线外参标定

简化版在线标定方案3.1手眼标定获得初始外参3.1.1可观性3.2转化为匹配问题求解1、简介本文对多激光雷达在线标定进行学习，主要学习MLOAM中多激光在线标定解决方案，MLOAM是港科大刘明教授团队开源的多激光雷达里程计方案

SLAM||DUNK·2023-01-03 18:38

VINS-Fusion-RGBD在双轮差数轮小车上配置并进行稠密建图

VINS-Fusion-RGBD在小车上进行稠密建图1.轮式里程计代替视觉里程计2.其他获得更为鲁棒性建图效果的做法3.点云地图及栅格地图的获得4.多个参数可配置VINS-Mono由于存在运动初始化过程

尘归尘-北尘·2023-01-03 13:23

odom坐标系的理解

3.odom里程计坐标系，这里主要区分odomtopic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码里程计计算得到

春至冬去·2023-01-02 16:55

IMU与里程计

IMU与里程计1.里程计（轮式里程计odometry）1.1在ROS当中，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。

??(lxy)·2023-01-02 16:25

SVO: 视觉SLAM中特征点法与直接法结合

VSLAM前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利用滤波或非线性优化理论，得到最优的位姿估计和全局一致性地图。

小白学视觉·2023-01-02 16:04

ROS里程计坐标系odom

dom：里程计坐标系，这里要区分开odomtopic，这是两个概念，一个是坐标系，一个是根据编码器（或者视觉等）计算的里程计。但是两者也有关系，odomtopic转化得位姿矩阵是odom-->b

在路上@Amos·2023-01-02 16:34

里程计

很多SLAM的论文中涉及到里程计这个概念。下面是从一篇论文中有关里程计的一段解释：里程计作为移动机器人相对定位的有效传感器，为机器人提供了实时的位姿信息。

Lei_yiyi·2023-01-02 16:33

SLAM学习——视觉里程计中位姿估计，PnP、ICP问题的本质描述

SLAM中的前端也称为视觉里程计，本质在于利用计算计算机视觉图像中的特征点的距离，进而估算相机的旋转R和位移t，即计算相机的姿态变化。

abunwpu·2023-01-02 16:03

GroundTrue和里程计输出的位姿的参考坐标系不一致的情况

这里写目录标题前言数据集描述使用TF工具包获取使用Eigen库计算置换输出误差对比没做转换之前转换之后前言最近遇到一个数据集的groundtrue参考坐标和vSLAM输出的位姿的参考坐标不一样的问题，记录一下。在之前参加的一个PRCV2022的多传感器融合SLAM挑战赛中也同样遇到类似的问题：因为之前一直忙于其他事情没有记录，这里记录一下，其实解决办法很简单，就是在最后输出的位姿做一个坐标变换即可

linzs.online·2023-01-02 16:01

KITTI数据集激光雷达坐标系下的里程计真值

知乎同款由KITTI数据集Odometry模块的devkit_odometry\devkit\readme.txt所述，KITII数据集提供里程计的真值是在左相机表坐标系下的，并没有提供激光雷达坐标系下的真值

无偏估计·2023-01-02 16:01

四元数转欧拉角

1、四元数：ROS使用四元数表示里程计orientation（odom）信息，来跟踪和表示旋转。

X uuuer.·2023-01-01 23:16

(Lidar SLAM论文)LeGO-LOAM

摘要我们提出了一种轻量级和地面优化的里程计和建图方法，LeGO-LOAM，用于地面无人车的实时六自由度位姿估计。LeGO-LOAM是轻量级的，因为它可以在低功耗嵌入式系统上实现实时位姿估计。

weixin_44035919·2023-01-01 23:15

【论文阅读】LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain

LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain文章摘要I.简介II.硬件系统III.轻量级激光雷达里程计和建图

MIKingZCC·2023-01-01 23:15

Lego-LOAM文章详细解读

Lego-LOAM文章详解文章/代码下载地址一、框架概述（SystemOverview）二、Segmentation1.rangeimage2.地面点云分割3.不同类的分割4.保存的信息三、特征提取四、雷达里程计五

SLAM小白菜·2023-01-01 23:44

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】【1OpenCV的ORB特征】【2手写ORB特征】【3对极约束求解相机运动】【4三角测量】【5求解PnP】【3D-3D:ICP】

【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】【1OpenCV的ORB特征】【2手写ORB特征】【3对极约束求解相机运动】【4三角测量】【5求解PnP】【3D-3D:ICP】前言1OpenCV

踏破万里无云·2023-01-01 17:23

【解决问题】【SLAM十四讲第7讲】【关于solvePnP()函数采用P3P方法解决报错的问题】

solvePnP函数采用P3P方法解决报错的问题】0错误提示1解决方案在尝试使用P3P方法解决solvePnP的问题时，如果你好奇是什么代码，可以参考我的文章：【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计

踏破万里无云·2023-01-01 17:23

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】

【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】0前言1课后习题1.1.除了本书介绍的ORB特征点外，你还能找到哪些其他的特征点？

踏破万里无云·2023-01-01 17:18

深蓝学院-多传感器融合定位课程学习分享-专栏汇总

专栏文章汇总:深蓝学院-多传感器融合定位课程-第1章-概述_goldqiu的博客-CSDN博客深蓝学院-多传感器融合定位课程-第2章-3D激光里程计I_goldqiu的博客-CSDN博客深蓝学院-多传感器融合定位课程

goldqiu·2023-01-01 08:10

odom 里程计轨迹的代码

在C++中预测odom里程计轨迹的代码可能需要使用一些库来帮助处理数据和进行计算。

再遇当年·2022-12-31 17:29

九.激光SLAM框架学习之LeGO-LOAM框架---速腾Robosense-16线雷达室外建图和其他框架对比、录包和保存数据

专栏系列文章如下：一：TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二

goldqiu·2022-12-31 08:55

loam_velodyne使用速腾聚创16线激光雷达建图和计算激光雷达里程计

topic/526loam_velodyne是业界比较有名的一个3d激光雷达slam包，它不以常规的3dicp策略而以3d雷达点云特征点为主要匹配方式结合IMU，实现实时地计算高精度的6自由度激光雷达里程计

AndyCheng_hgcc·2022-12-31 08:52

激光SLAM面试合集

先把问题简单记一下，最近两天慢慢填回答某机器人公司：先自我介绍1、轮式里程计标变方法，标定的参数，为什么标定内参标定：基于模型法标定，假设激光位于车体的正中心，将里程计积分值与激光雷达的匹配值构建线性方程

zzr1024·2022-12-30 21:40

第二讲初识SLAM

ch02初识SLAM经典视觉SLAM框架视觉SLAM流程包括以下步骤:传感器信息读取:在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理.如果是在机器人中,还可能有码盘、惯性传感器等信息的读取和同步.视觉里程计

oyou-2021·2022-12-30 21:31

阿克曼结构移动机器人的gazebo仿真（八）

阿克曼结构移动机器人的gazebo仿真（八）第八章、实现小车自主导航0.前言上一节通过配置小车的里程计，用gmapping算法建了房间的二维栅格地图；这一节通过配置AMCL定位以及move_base实现小车在房间中的自主导航

Lord_ZYX·2022-12-30 20:46

基于EKF（拓展卡尔曼滤波器）与里程计算法的机器人定位的MATLAB程序

基于EKF（拓展卡尔曼滤波器）与里程计算法的机器人定位的MATLAB程序使用EKF模型与里程计模型（Odometry）对机器人进行定位，定位的结果跟GPS定位的真实值作比较，验证两种算法的可行性。

「已注销」·2022-12-30 11:41

视觉里程计第二部分：匹配、鲁棒、优化和应用

视觉里程计第二部分：匹配、鲁棒、优化和应用VisualOdometry：PartII:Matching,Robustness,Optimization,andApplicationsTaylorGuo,

新新大熊·2022-12-30 08:50

视觉SLAM的前段后端最详细的梳理（硕士入门知识框架更新）

文章目录视觉SLAM的组成结构视觉里程计（VO）-特征点法-构建稀疏点云地图-直接法-构建稠密或半稠密的地图--需要使用RGB-D传感器视觉里程计--总结：SLAM后端研究滤波器法非线性优化后端方式的差异

兜兜有糖_DC·2022-12-30 08:19

opencv学习笔记十一：相机模型与标定（一：理论部分）

相机模型标定是我们抛去图像处理后接触的第一个比较“高级点”的东西，也是深入学习视觉其他东西的基础，比如做双目测距或者VO里程计。除此，相机标定也涉及一些好玩的数学方法，好好钻研一下也是很有好处和乐趣。

周旋机器视觉·2022-12-30 04:28

Invalid roslaunch XML syntax: not well-formed (invalid token): line 10, column 98 The traceback for

最近想要驱动激光雷达的时候，利用laser_scan_matcher实现无里程计建图的时候，编写launch中的节点信息后启动发现报错查看launch文件发现１０行９８列是一段下的注释去除后报错解除原因不明

K.Y.Wunderismmm·2022-12-29 20:05

卡尔曼滤波器预测 odom 里程计轨迹的代码

卡尔曼滤波器预测odom里程计轨迹的代码首先，你需要包含必要的头文件，包括Eigen库，这是一个线性代数库，你可以使用它来表示矩阵和向量，以及cmath库，它包含数学函数。

再遇当年·2022-12-29 13:49

VIL-SLAM论文翻译:Stereo Visual Inertial LiDAR Simultaneous Localization and Mapping

JaydenQ·2022-12-28 22:32

特征点法里程计（笔记）

注：该博客是在学习过程中对知识点的整理以方便日后查阅**本篇小结**2个单目相机图像——2D-2D间关系——对极几何帧和地图——3D-2D间——PnpRGB和地图——3D-3D间——ICP一）特征点提取特征点要求：可重复性可区别性高效（时间快）本地特征点信息：关键点：位置大小方向评分等描述子：特征点周围图像信息ORB特征点关键点：OrientedFAST（连续n个点亮度比中间点大或小m则认为是特征

F-study·2022-12-27 22:50

【论文阅读】MSC-VO: Exploiting Manhattan and Structural Constraints for Visual Odometry

一、MSC-VO系统简介MSC-VO是在ORBSLAM的基础上，添加了线特征的一个视觉里程计，不含有回环检测的部分，在线特征的部分中使用了曼哈顿坐标系与结构化约束来体现人造环境下线的特征。

林北不要忍了·2022-12-27 20:07

LDSO: Direct Sparse Odometry with Loop Closure（翻译）

KL_Li·2022-12-27 20:36

《论文阅读》LO-Net: Deep Real-time Lidar Odometry

留个笔记自用LO-Net:DeepReal-timeLidarOdometry做什么LidarOdometry激光雷达里程计，里程计作为移动机器人相对定位的有效传感器，为机器人提供了实时的位姿信息。

未知丶丶·2022-12-27 20:36

CT-ICP

qq_26697045·2022-12-27 20:06

【论文阅读】CT-ICP: Real-time Elastic LiDAR Odometry with Loop Closure

一、激光里程计CT-ICP本身属于一个对ICP的改进，其主要的改进其实体现在前端的部分。

林北不要忍了·2022-12-27 20:35

《视觉SLAM十四讲》笔记（ch7）

ch7视觉里程计1本章目标：1.理解图像特征点的意义，并掌握在单副图像中提取出特征点及多副图像中匹配特征点的方法2.理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运动3.理解PNP

bill_live·2022-12-27 17:49

视觉SLAM ch7 ORB特征点

一、视觉里程计方法：特征点法和光流法。（视觉里程计的核心是如何根据图像估计相机运动）1.1特征点法：提取和匹配特征点，然后根据配对的特征点估计相机的运动。特征点由关键点和描述子组成。

雨幕丶·2022-12-27 17:18

视觉slam十四讲个人理解(ch7视觉里程计1)

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3ICP是指，利用点云的匹配关系，来求解相机的三维运动。PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系，来求解相机的三维运

dibuxue3246·2022-12-27 17:46

【视觉SLAM十四讲】第7讲视觉里程计1

7.1特征点法前面提到过，SLAM中主要分为前端和后端，前端主要是根据相邻图像的信息，粗略估计相机的运动，从而给后端一个比较好的初始值。前端的实现，根据是否需要提取特征，分为特征点法和直接法。对于特征点法，首先需要的就是定义什么是特征点。图像本身就是一个矩阵，如果直接从矩阵的层面考虑运动的估计，相当于用图像中全部的数据去估计，这样做的运算量必然是很大的。一般我们都会采用选代表的方法，也就是选取图像

林北不要忍了·2022-12-27 10:55

slam第六讲(视觉里程计1_1)

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。对极几何：根据2D-2D特征点对求解R,t。三角测量：根据2D-2D特征点求深度。PnP：根据3D点云和匹配的2D图像求R,t。ICP：求两个点云之间的R,t。关系是：特征点法找到2D图像的匹配点对，用于对极几何和pnp对极几何求出2D-2D的位姿。根据对

bestrivern·2022-12-27 09:43

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