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VIZ - 1 使用CoordinateSystemWidget在窗口中显示坐标轴

cv::viz::WCoordinateSystem world_coord(1.0), camera_coord(0.5); window.showWidget("Coordinate", world_coord);myWindow.showWidget(“Coordinate Widget”,viz :: WCoordinateSystem());...

2020-02-11 16:08:48

VIZ - 0 创建一个可视化窗口

viz :: Viz3d myWindow(“Viz Demo”);myWindow.spin();cv::viz::Viz3d window("window");window.spin();

2020-02-11 15:49:45

Affine3f

cv::Vec3f r, t;cv::Affine3f T(r, t);translation_phase += CV_PI * 0.01f;translation = sin(translation_phase);Mat rot_mat;Rodrigues(rot_vec, rot_mat);Affine3f pose(rot_mat, Vec3f(translation, tran...

2020-02-09 20:56:24

opencv Rodrigues 函数介绍

处理矩阵三维转换时,通常采用旋转矩阵,但是旋转变换其实只有三个自由度,用旋转向量表达时更为简洁。因此,需要实现从旋转向量和旋转矩阵之间的互转换。opencv中的Rodrigues函数实现,函数原型:void Rodrigues( InputArray src, OutputArray dst, OutputArray jacobian = noArray() );参数:输入src:旋转向...

2020-02-09 11:42:31

evo 输出图 参数含义

绝对轨迹误差直接计算相机位姿的真实值与SLAM系统的估计值之间的差,程序首先根据位姿的时间戳将真实值和估计值进行对齐, 然后计算每对位姿之间的差值, 并最终以图表的形式输出, 该标准非常适合于评估视觉 SLAM 系统的性能。相对位姿误差用于计算相同两个时间戳上的位姿变化量的差, 同样, 在用时间戳对齐之后, 真实位姿和估计位姿均每隔一段相同时间计算位姿的变化量, 然后对该变化量做差, 以获得相...

2020-02-05 22:57:01

第一次作业

安装evo下载evo源代码https://github.com/MichaelGrupp/evo编译evo源代码目录下执行:pip install --editable . --upgrade --no-binary evosudo apt install python-pippip install --upgrade pippip install --edit...

2020-02-05 15:44:50

realsense D435i rtabmap rqt_graph rqt_tf_tree

启动相机roslaunch realsense2_camera rs_camera.launch终端参数输出PARAMETERS * /camera/realsense2_camera/accel_fps: 250 * /camera/realsense2_camera/accel_frame_id: camera_accel_frame * /camera/realsense2_ca...

2020-02-02 19:31:23

turtlebot3 navigation

前期准备工作,创工作空间 共享无线 最重要的是地图。Remote PCmaster是整个ROS运行的核心,它主要的功能就是登记注册节点、服务和话题的名称,并维护一个参数服务器。cd catkin_wssource devel/setup.bashroscoreTurtleBot启动turtlebot3仿真模型, 真实传感器,串口通信等。ssh rp3b@10.42.0.81...

2020-02-02 17:40:57

map_server

map_server 加载地图 <node pkg="map_server" name="map_server" type="map_server" args="$(arg map_file)"/>Usagemap_server <map.yaml>Examplerosrun map_server map_server mymap.yamlPublished...

2020-02-01 23:06:09

卸载 GTSAM

– Install configuration: “Release”– Installing: /usr/local/lib/cmake/GTSAM/gtsam_extra.cmake– Installing: /usr/local/lib/cmake/GTSAM/GTSAMConfig.cmake– Installing: /usr/local/lib/cmake/GTSAM/GTSAM-...

2020-01-29 21:54:19

static_transform_publisher

tf:transform,ROS中管理3D坐标系变换的工具。只要告诉tf两个相关联坐标系的坐标变换信息,tf会帮你一直记录这个两个坐标系的坐标变换,即使两个坐标系处于运动中。tf的命令行用法有以下6种:view_frames: visualizes the full tree of coordinate transforms. 打印当前tf图形化信息,树状结构。tf_monitor: mon...

2020-01-25 18:54:35

depthimage-to-laserscan

ubuntu kinetic 安装sudo apt-get install ros-kinetic-depthimage-to-laserscan

2020-01-22 22:56:39

fake_localization

https://blog.csdn.net/x_r_su/article/details/53395760

2020-01-22 12:53:47

robot state publisher

robot state publisher帮助你把你的机器人状态发布到tf转换库中。robot state publisher内部有一个机器人的运动学模型,所以给定机器人位置,robot state publisher能够计算和发布机器人每一个link的3D位姿。你可以用robot state publisher作为一个单独的节点或者一个库。3.1 作为一个单独的ROS节点运行3.1.1 r...

2020-01-22 11:18:13

CLion工程调用ROS kinetic 安装的opencv3

1、安装桌面完整版的ROS kinetic(Desktop-Full),其中kinetic默认版本为opencv32、第1步完成后,使用下面命令安装OpenCV库和相关的接口功能包:~$ sudo apt-get install ros-kinetic-vision-opencv libopencv-dev python-opencv3、在CLlion中新建opencv工程,其中CMake...

2020-01-21 20:38:05

蒙特卡罗定位(Particle Filter Localization)

所谓蒙特卡洛算法,实际上就是用频率估计概率。蒙特卡洛方法可以用来求出积分,使用积分区域的面积比的方式估算。这个算法的核心思想是用高斯分布描述机器人位置信息的噪音,用大量的粒子来描述机器人可能的位置。有人会说,定位是不需要地图信息的。机器人知道初始位置,知道左右轮的速度,就可以算出在一段时间内左右轮分别走了多少距离,进而算出机器人的转角和位移,以便更新位置信息。但是显然,这种方法存在很大的问题...

2020-01-19 12:14:38

odometry encoder

ROS里程计的学习(odometry) (一)ROS里程计的学习(odometry) (二)ROS里程计的学习(odometry) (三)什么是里程计?为什么需要里程计?里程计是衡量我们从初始位姿到终点位姿的一个标准,通俗的说,我们要实现机器人的定位与导航,就需要知道机器人行进了多少距离,是往哪个方向行进的。...

2020-01-18 17:04:31

旋转编码器(rotary encoder)也称为轴编码器

旋转编码器(rotary encoder)也称为轴编码器,是将旋转位置或旋转量转换成模拟或数字信号的机电设备。一般装设在旋转物体中垂直旋转轴的一面。旋转编码器用在许多需要精确旋转位置及速度的场合,如工业控制、机器人技术、专用镜头、电脑输入设备(如鼠标及轨迹球)等。旋转编码器可分为绝对型(absolute)编码器及增量型(incremental)编码器两种。增量型编码器也称作相对型编码器(rel...

2020-01-18 10:15:08

Autoencoders(自编码器)

Autoencoder 的基本概念之前的文章介绍过机器学习中的监督学习和非监督学习,其中非监督学习简单来说就是学习人类没有标记过的数据。对于没有标记的数据最常见的应用就是通过聚类(Clustering)的方式将数据进行分类。对于这些数据来说通常有非常多的维度或者说Features。如何降低这些数据的维度或者说“压缩”数据,从而减轻模型学习的负担,我们就要用到Autoencoder了。用Auto...

2020-01-18 09:53:12

视觉SLAM总结

https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/87214464#16_SLAM_226整理的很全面

2020-01-17 14:42:32

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