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SLAM小结——求解退化问题解析(F、H、E)

总结:1EssentialMatrixE=t^R为3*3的矩阵,奇异值为[u,u,0]^T的形式。为本质矩阵的内在性质。性质:理论上综合旋转、平移共有6个自由度,因尺度等价,E有5个自由度。求解:一般使用8点法,通过SVD分解,恢复出R,t。...

2019-09-19 22:43:30

ca

节点(Node)可以用来提供某种数据或能力,比如读取某Sensor数据。也可以是一个获取这些数据并处理的节点(Node),例如从别的节点那拿到Sensor并处理。但他们之间如何知道对方存在与否呢?哪些node需要哪种数据呢?这就需要有个管理者,它就是NodeMaster/NodeCore。每个Node启动时,需要向它注册,申明自己提供什么服务或需要什么数据。Node是ROS package...

2019-09-18 16:02:59

AGV&&导航技术

五种导航三代技术基于整个智能制造的发展,市场上较常见的导航方式通过技术大致可分为三代:第一代是电磁和磁导航,第二代是现在行业主流的二维码导航,第三代分为两大类,分别是基于激光与视觉的两种SLAM算法导航。第一代导航技术主要是被动的接受信息,较为传统,需要对应用场景进行改造。如电磁导航,其导航原理是在AGV行驶路径上埋置金属线,然后给金属线加载导航频率,通过AGV上的电磁感应线圈来感应磁场...

2019-09-06 14:21:11

AGV选型 RFID标签可以分为低频(LF)、高频(HF)、超高频(UHF)

对一个RFID系统来说,它的频段概念是指读写器通过天线发送、接收并识读的标签信号频率范围。从应用概念来说,射频标签的工作频率也就是射频识别系统的工作频率,直接决定系统应用的各方面特性。在RFID系统中,系统工作就像我们平时收听调频广播一样,射频标签和读写器也要调制到相同的频率才能工作。射频标签的工作频率不仅决定着射频识别系统工作原理(电感耦合还是电磁耦合)、识别距离,还决定着射频标签及读...

2019-09-06 10:05:27

镜头评价指标及测试方法

一、前言监控是CCD成像器件诞生后最早进入现实应用的领域之一。早期,由于监控目的和成本约束,对成像分辨率和像质要求均比较低。随着CCD器件发展以及周边电子产品(记录、存贮、处理等)性能提升和价格平抑,高品质的监控需求逐步实现技术可行,从标准视频格式到标清格式,再到目前的高清格式,高清监控已经成为主流发展趋势。分辨率不断提高带来的好处是可以看到更多细节,为后期的处理、识别等应用带来更多信息素...

2019-09-04 21:17:09

3D相机调查

3D相机调查 双目相机: Intel系列:https://store.intelrealsense.com/(D415,D435,D435iT265)CarnegieRobotics:https://bitbucket.org/crl/multisense_rosNERIANsceneScan:https://nerian.com/produc...

2019-08-16 15:05:32

双目相机与IMU camera IMU 联合标定工具箱使用方法——Kalibr

Overviewethz-asl/kalibrisatoolboxthatsolvesthefollowingcalibrationproblems:Multiplecameracalibration:intrinsicandextrinsiccalibrationofacamera-systemswithnon-globallyshare...

2019-08-14 15:23:45

毫米波雷达、ADAS中的应用以及毫米波雷达的检测、测距、测速和角度测量

毫米波雷达的检测、测距、测速和角度测量毫米波(Millimeter-Wave,缩写:MMW),是指长度在1~10mm的电磁波,对应的频率范围为30~300GHz.根据波的传播理论,频率越高,波长越短,分辨率越高,穿透能力越强,但在传播过程的损耗也越大,传输距离越短;相对地,频率越低,波长越长,绕射能力越强,传输距离越远。所以与微波相比,毫米波的分辨率高、指向性好、抗干扰能力强和探测性能好。与红...

2019-08-11 23:53:34

USB获取图像实时处理

手写VO的准备工作,调用UAB或者本地相机获取视频图像,读取并保存视频。#include"opencv2/core/core.hpp"#include"opencv2/highgui/highgui.hpp"#include"opencv2/imgproc/imgproc.hpp"#include<iostream>usingnamespacecv;usin...

2019-08-02 13:12:28

TermCriteria模板类

学习写vo过程中遇到的   类功能:模板类,作为迭代算法的终止条件。构造函数:TermCriteria(inttype,intmaxCount,doubleepsilon);参数说明:type迭代终止条件类型type=TermCriteria::MAX_ITER/TermCriteria::COUNT迭代到最大迭代...

2019-08-01 09:23:09

VINS-Mono学习记录

1.CMakeUnabletofindtherequestedBoostlibraries. CMakeErrorat/opt/cmake-3.9.1/share/cmake-3.9/Modules/FindBoost.cmake:1879(message):UnabletofindtherequestedBoostlibraries.Bo...

2019-07-29 21:47:03

Ubuntu 18.04 LTS安装ROS Melodic版机器人操作系统+Jetson Nano刷机教程-开机配置及Melodic ROS install

PARTONE:https://developer.nvidia.com/embedded/learn/get-started-jetson-nano-devkiticroSDcardslotformainstorage 40-pinexpansionheader Micro-USBportfor5Vpowerinputorfordata ...

2019-07-09 14:31:36

ROS

rosRESOURCE:http://wiki.ros.org/cn/ROS/Tutorials/CreatingPackagesudosh-c'echo"debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu$(lsb_release-sc)main">/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'...

2019-07-02 16:44:24

orb-slam2(学习笔记)+相机

单目(Monocular)、双目(Stereo)、深度相机(RGB-D)深度相机能够读取每个像素离相机的距离,单目相机只使用一个摄像头进行SLAM的做法叫做单目SLAM(MonocularSLAM),结构简单,成本低。照片拍照的本质,就是在相机平面的一个投影,在这个过程当中丢失了这个场景的一个维度,就是深度(距离信息)单目视觉丢失深度导致无法判断场景物体的具体情况单目SLA...

2019-06-18 17:49:56

ORB + OPENCV

一、介绍假如有两张人物图片,我们的目标是要确认这两张图片中的人物是否是同一个人。如果人来判断,这太简单了。但是让计算机来完成这个功能就困难重重。一种可行的方法是:分别找出两张图片中的特征点 描述这些特征点的属性, 比较这两张图片的特征点的属性。如果有足够多的特征点具有相同的属性,那么就可以认为两张图片中的人物就是同一个人。ORB(OrientedFASTandRot...

2019-04-16 13:19:52

TUM数据集RGBD-Benchmark使用(ate/rpe)

TUM数据集RGBD-Benchmark工具使用官方文档:https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools#evaluation标准库测试工具:https://svncvpr.in.tum.de/cvpr-ros-pkg/trunk/rgbd_benchmark/rgbd_benchmark_tools/src/rgbd_b...

2019-04-06 19:50:36

C++(1)

ios学习(一):教你如何在iOS开发中使用C++转载自:https://www.2cto.com/kf/201609/546146.htmlObjective-C可以和C和C++代码无缝集成。因此,对于iOS开发者来说,学习一些C++是有好处的,具体理由如下:你需要在你的app中调用C++写的库。可以将app中的一部分代码用C++来写,这样便...

2019-03-19 21:01:24

OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception

我在实现《OpenCV2计算机视觉编程手册》第2章2.2节存取像素值中的椒盐噪声例子中遇到的程序错误。记录一下

2019-03-19 20:59:27

SURF与SIFT比较分析

opencv3.2SURF实现特征点匹配opencv3.2中SurfFeatureDetector、SurfDescriptorExtractor、BruteForceMatcher这三个的使用方法已经和原先2.4版本前不一样了。使用方法示例如下:Ptr<SURF>detector=SURF::create(minHessian);detector-&...

2019-03-19 20:58:11

客户端与服务器的数据交互

毕设需要接粗到一些关于app和前端后端的东西,学习记录一下。首先不要管安卓端还是苹果端,现在一般都是响应式的app,放到安卓或者苹果或者pc或者平板都是没有问题的。一般采用的是http接口通讯,或者socket连接。具体你要去查资料找Demo了。现在主流是采用html5开发或者混合开发了。所以最好是服务器提供appAPI接口,通过http或者https访问服务器,获取数据,数据一般是jso...

2019-03-19 20:56:34

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