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RSS订阅原创 SLAM 之四元数转欧拉角再理解
SLAM 之四元数转欧拉角再理解 我们知道在SLAM中，经常会用到旋转，平移等坐标变换，平移的话，相对来说比较好理解，但是旋转就会比较复杂，通常旋转可以有很多种表示方法，像是旋转矩阵，四元数，欧拉角，欧拉轴角，李代数(SO3)等，但是万变不离其宗，都是为了表达两个坐标系之间的相对角度关系。 最近重新回顾欧拉角这些基础知识的时候有了一些新的体会，这篇博文主要是为了记录一下最近的总结。 首先，参考了网上很多博客和资源，以前在脑子里记得的欧拉角都是Z-Y-X这种常用的欧拉角转换，但是都知道欧拉角
2021-07-10 22:27:17
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原创 LOAM系列之点云预处理理解
LOAM系列之点云预处理理解文章目录LOAM系列之点云预处理理解1 上代码2 多线激光雷达简简单单介绍3 代码解读3.1 起始结束点3.1 中间点-未过半3.2 中间点-过半4 总结5 参考 LOAM作为一个非常经典的3D激光SLAM算法，一直被各种模仿和升级(Lego−LOAM,a−loam,floam,livox−loam,Lio−mapping,lio−SAMLego-LOAM,a-loam,floam,livox-loam,Lio-mapping,lio-SAMLego−LOAM
2021-05-30 16:18:25
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原创 基于高斯牛顿的点-点，点-线，点到面ICP过程推导
基于高斯牛顿的点-点，点-线，点到面ICP过程推导简介最近在学习深蓝学院的<<多传感器融合定位>>这一课程，本身也是个半路出家的SLAM小白，也挺感兴趣的，就尝试一下了，目前做了两章作业，其中第一章有道题需要自己手写ICP或者NDT的匹配，因为PCL_ICP默认是使用SVD分解的，所以这里尝试使用高斯牛顿的迭代法来求解点-点的ICP匹配，同时结合之前看的LIVOX-LOAM里面的匹配，有个用点到面，点到线的匹配，在这里做个总结。自己也是个小白，如果这里有什么地方错误的还请大家指
2020-10-26 16:58:23
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原创 从零开始手写VIO 第5期(Lesson 3)
从零开始手写VIO 第5期(Lesson 3)呀，之前有别的事情，所以更新被耽误了，本文是VIO课程的第三节课，权当自己的总结，由于github可能比较慢，所以放在了gitee，链接参见之前的博文，欢迎大家参考，更新不易，如需转载，请著名出处，谢谢。课程内容回顾 第三节主要讲解了VIO中基于优化的 IMU 与视觉信息融合，首先回顾了最小二乘问题，包括最速下降法，牛顿法，高斯牛顿，LM等；然后讲解了VIO残差函数的构建，以及预计分量的构建和模型；最后推导了残差Jacobian1 作业1作业1是
2020-10-25 19:07:38
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原创 从零开始手写VIO 第5期(Lesson 2)
从零开始手写VIO 第5期(Lesson 2)本文是VIO课程的第二节课，权当自己的总结，由于github可能比较慢，所以放在了gitee，链接参见下方源码位置，欢迎大家参考，更新不易，如需转载，请著名出处，谢谢。课程内容回顾 第二节主要讲解了VIO中用到的IMU噪声相关的知识以及标定方法1 作业1设置 IMU 仿真代码中的不同的参数，生成 Allen 方差标定曲线:作业采用kalibr_allan标定工具1.1 参数1gyro_bias_sigma = 0.00005 \quad
2020-10-08 16:25:58
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原创 深蓝学院第5期VIO课程总结
从零开始手写VIO 第5期(Lesson 1)从本文开始会陆续将VIO课程的作业进行一个总结，记录下之前的作业，权当自己的总结，不做任何商用，如需转载，请著名出处。课程内容回顾 第一讲的内容主要是对课程的介绍，VIO的概述，以及一些基础数学知识的回顾，相对来说比较简单 这里直接贴上作业。## 1 文献阅读1.1 视觉与IMU进行融合后有何优势？a. 视觉信息分析 传统的单目视觉SLAM存在尺度问题，无法直接获取深度信息，需要进行三角化等方法来进行估计，此外，单目视觉
2020-10-08 15:49:07
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原创 ubuntu开机脚本自启动(含ROS程序启动)方法
ubuntu开机脚本自启动(含ROS程序启动)方法 平时有用到一些机器人或者带有ubuntu系统的移动设备,比如NVIDIA TX2,NVIDIA XAVIA, Jetson NANO,秒算,工控机等等,写好了程序后,如果想要运行,开机之后还得连接键盘鼠标,显示器,等程序运行之后还需要重新拔掉键盘鼠标显示器等等,步骤繁琐是一部分,还有可能因为反应不及时发生危险,尤其对于无人机,强扭矩的机器人等设备.之前在网上也找了很多,各种方法都有,这里总结一下自己常用的,方便日后查找. 如果哪里写得不正确
2020-05-31 15:59:59
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空空如也
空空如也
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