Imu_tk算法流程 由于VIO中,普遍使用的是精度较低的imu,所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计.Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果,这里不赘述了.内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk.所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使用时的注意事项.下一篇的内容 计划是imu-camera外参数的标定方法. 首先分步介绍算法流程: 1. 读入数据,将时间单位转化为秒 2. 设置初始参数和标定算法的控制参数 3. 开始标定 3.1

前言       临近毕业,整理一下之前做的东西.这篇博客来自于博主在2016年3月份投的一篇会议论文(论文主要介绍了一个基于手机摄像头和IMU的简单VIO系统,用于AR的Tracking部分,本博文是其中的数据采集部分).      本文的目的是将pc和手机连于同一局域网下,然后手机实时把相机和imu的数据打包成ros的消息格式,pc订阅这些消息,进行进一步的处理.      稍微好的安卓手机都会配备IMU(注意:很多手机只有单纯的三轴加速度计,并没有三轴的陀螺仪).博主用的是华为荣耀7,配备

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf- -*- import rospy import math from sensor_msgs.msg import Imu from geometry_msgs.msg import Pose, Quaternion,PoseWithCovarianceStamped import PyKDL def quat_to_angle(quat): rot = PyKDL.Rotation.Quaternion(quat.

摘要 在我的想象中机器人首先应该能自由的走来走去,然后应该能流利的与主人对话.朝着这个理想,我准备设计一个能自由行走,并且可以与人语音对话的机器人.实现的关键是让机器人能通过传感器感知周围环境,并通过机器人大脑处理并输出反馈和执行动作.本章节涉及到的传感器有激光雷达.IMU.轮式里程计.麦克风.音响.摄像头,和用于处理信息的嵌入式主板.关于传感器的ROS驱动程序开发和在机器人上的使用在后面的章节会展开,本章节重点对机器人传感器和嵌入式主板进行讲解,主要内容: 1.ydlidar-x4激光雷达 2

本文档主要对如何使用GDAL提供的工具对FY3系列卫星数据进行校正处理.FY3系列卫星提供的数据一般是以HDF5格式下发,一个典型的FY3A和FY3B的数据文件名如下: FY3A_MERSI_GBAL_L1_20100321_0150_1000M_MS.HDF FY3B_MERSI_GBAL_L1_20130620_0600_1000M_MS.HDF 下面分为三个部分来对FY3系列数据校正进行处理,分别是数据预处理.构造子数据集和校正三个部分,下面分别进行详述. 该文档用到的GDAL[1]工具主

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

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

  视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压

1.扩展卡尔曼滤波EKF1.1线性化卡尔曼滤波1.2偏差微分方程的推导1.3线性化卡尔曼滤波的流程1.4 离散EKF2.误差状态的运动方程2.1连续时间的IMU系统动态方程2.1.1相关变量2.1.2真实状态运动方程(true-state kinematics equations )2.1.3标称状态运动方程(normal-state kinematics equations )2.1.4误差状态运动方程2.2离散时间的IMU系统动态方程2.2.1离散时间的IMU系统动态方程2.2.2误差状态的

1. 对原始下机fastq文件进行过滤和比对(mapping) 对于Illumina下机数据推荐使用bwa进行mapping. Bwa比对步骤大致如下: (1)对参考基因组构建索引: 例子:bwa index -a bwtsw hg19.fa.最后生成文件:hg19.fa.amb.hg19.fa.ann.hg19.fa.bwt.hg19.fa.pac和hg19.fa.sa. 构建索引时需要注意的问题:bwa构建索引有两种算法,两种算法都是基于BWT的,这两种算法通过参数-a is 和-a bwt

相机IMU融合四部曲(三):MSF详细解读与使用 极品巧克力 前言 通过前两篇文章,<D-LG-EKF详细解读>和<误差状态四元数详细解读>,已经把相机和IMU融合的理论全部都推导一遍了.而且<误差状态四元数>还对实际操作中的可能遇到的一些情况,进行指导. 这些理论都已经比较完整了,那么,该如何在实际当中操作呢?该如何用到实际产品中呢?误差状态四元数,是有开源的程序的,但是它是集成在rtslam( https://www.openrobots.org/wiki/rtsl

1. 研究背景及相关工作 1)研究背景 单目视觉惯性slam是一种旨在跟踪移动平台的增量运动并使用来自单个车载摄像头和imu传感器的测量结果同时构建周围环境地图的技术.视觉相机和惯性测量单元(imu)是slam技术的理想选择,因为这两种传感器模式尺寸小,价格便宜,功耗低,并且可以相互补充.视觉传感器在大多数纹理丰富的场景中效果很好,但是如果遇到玻璃,白墙等特征较少的场景,基本上无法工作:imu长时间使用有很大的累计误差,但在短时间内,其相对位移数据又有很高的精度.所以视觉传感器失效时,融合imu

IMU的数据频率一般远高于视觉,在视觉两帧k,k+1之间通常会有>10组IMU数据.IMU的数据通过积分,可以获取当前位姿(p位置,q四元数表达的姿态).瞬时速度等参数. 在VIO中,如果参考世界坐标系对IMU进行积分,积分项中包含相对于世界坐标系的瞬时旋转矩阵,这样有几个问题: 1. 相对世界坐标系的旋转矩阵有drift,如果一直以其为基准进行积分,必然造成积分误差累积: 2. 在进行优化位姿调整时(通常是调整视觉KeyFrame的pose),相对于世界坐标系的pose会变化,因而优化后的瞬时

地图平移校正,当加载两幅空间参考一样的影像,其中一幅影像有点偏移,这时就以另一幅影像为基准将其进行平移校正,然后保存,再次加载就不会出现偏移了. 下面来介绍下实现的主要代码: 首先通过选中目录树中的要平移的图层,拖动图层进行平移校正,计算出图层平移的偏移量,然后修改栅格数据集的仿射变换参数的坐标即可,核心方法就是PIE SDK的SetOffset 和GetOffset方法: 平移校正的过程主要涉及到鼠标的MouseDown.MouseUp和MouseMove事件. 当鼠标按下,记录鼠标的坐标,为

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

上一节介绍了里程计Odometry传感数据的订阅和发布. 本节会介绍陀螺仪Imu数据的发布和订阅.陀螺仪在cartographer中主要用于前端位置预估和后端优化. 目录 1:sensor_msgs/Imu消息类型 2:发布Imu消息 3:订阅Imu消息 1:sensor_msgs/Imu消息类型 在终端查看消息数据结构: rosmsg show sensor_msgs/Imu Odometry消息类型数据结构如下: Header header geometry_msgs/Quaternion

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12404730.html 本文要点: ROS 配置安装 解决 sudo rosdep init 报错 Website may be down. ORB-SLAM2 ROS 配置安装 解决报错 DSO missing from command line Android 手机摄像头与 PC 进行基于 ROS 的通信 手机摄像头标定 采集标定图像 OpenCV sampl

一.使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法. (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25).下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/downloa