imu_tk标定算法原理

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imu_tk标定算法原理

imu_tk代码地址 https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk II. S ENSOR E RROR M ODEL 对于理想的IMU,加速度计三元组的3个轴和陀螺仪三元组的3个轴定义单个共享的正交3D帧. 每个加速度计检测沿一个不同轴的加速度,而每个陀螺仪测量围绕同一轴的角速度. 不幸的是,在实际IMU中,由于组装不准确,两个三元组形成两个不同的(即,未对准的)非正交的帧. 此外,单个传感器并不完美:通常,用于以实际物理量转换传感器的数字输出的比例因…

imu_tk标定算法

IMU(惯性测量单位)是机器人中非常流行的传感器:其中,它们被用于惯性导航[1],姿态估计[2]和视觉惯性导航[3],[4],也使用智能手机设备[5]. 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS(微机电系统)技术. 它们由一组三轴簇组成:加速度计,陀螺仪和磁力计簇. 在理想的IMU中,三轴簇应共享跨越三维空间的相同3D正交灵敏度轴,而比例因子应将每个传感器测量的数字量转换为实际物理量(例如,加速度和陀螺率). 遗憾的是,低成本的基于MEMS的IMU通常受到非精确缩放,传感器轴未对准,跨轴灵…

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法原理

Atitit 图像清晰度模糊度检测识别评价算法原理 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的1 1.2. Remark: 1 1.3. 1.失焦检测. 衡量画面模糊的主要方法就是梯度的统计特征,通常梯度值越高,画面的边缘信息越丰富,图像越清晰.1 1.4. 利用边缘检测 ,模糊图片边缘会较少2 1.5. 通过dct比较.Dct分离出的低频信号比较2 1.6. 参考资料2 1.1. 图像边缘一般都是通过对图像进行梯度运算来实现的 1.2. Remark: 1)肉眼可…

摄像头Camera 标定Calibration原理Theory

摄像头Camera 标定Calibration原理Theory cv2.cameraCalibration Pinhole camera calibration calls camera vision from 3D objects in the real world and transforms them into a 2D image. 摄像头标定这里指利用常规(小孔成像)摄像头观察真实三位物体对二维图像的矫正转换. We named points from objects as objec…

Bagging与随机森林算法原理小结

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习有两个流派,一个是boosting派系,它的特点是各个弱学习器之间有依赖关系.另一种是bagging流派,它的特点是各个弱学习器之间没有依赖关系,可以并行拟合.本文就对集成学习中Bagging与随机森林算法做一个总结. 随机森林是集成学习中可以和梯度提升树GBDT分庭抗礼的算法,尤其是它可以很方便的并行训练,在如今大数据大样本的的时代很有诱惑力. 1. bagging的原理在集成学习原理小结中,我们给Bagging画了下面一张原理图. 从上图可以看出,…

RSA算法原理

一直以来对linux中的ssh认证.SSL.TLS这些安全认证似懂非懂的.看到阮一峰博客中对RSA算法的原理做了非常详细的解释,看完之后茅塞顿开,关于RSA的相关文章如下 RSA算法原理(一) RSA算法原理(二) RAS算法原理…

LruCache算法原理及实现

LruCache算法原理及实现 LruCache算法原理 LRU为Least Recently Used的缩写,意思也就是近期最少使用算法.LruCache将LinkedHashMap的顺序设置为LRU顺序来实现LRU缓存,每次调用get并获取到值(也就是从内存缓存中命中),则将该对象移到链表的尾端.调用put插入新的对象也是存储在链表尾端,这样当内存缓存达到设定的最大值时,将链表头部的对象(近期最少用到的)移除. 基于LinkedHashMap的LRUCache的实现,关键是重写LinkedH…