遇到的问题 今天用orbslam2跑euroc数据集,将结果和真实轨迹用evo测评,发现差别特别大: evo_traj tum data.tum CameraTrajectory.txt --plot --plot_mode=xy 最后发现两组数据没有对齐,evo提供了自动对齐与尺度校正功能,正确的用法如下:(需要指定参考数据--ref=data.tum) evo_traj tum CameraTrajectory.txt --ref=data.tum -p --plot_mode=xy --a

zn@buaa:~$ evo_ape euroc m1/state_groundtruth_estimate0/data.csv pl-svo-master2/trajout.txt -angle_deg -as --plotusage: evo_ape euroc [-h] [-r {full,trans_part,rot_part,angle_deg,angle_rad}]                     [-a] [-s] [--align_origin] [-p]        

SLAM:使用EVO测评ORBSLAM2 EVO是用来评估SLAM系统测量数据以及输出估计优劣的Python工具,详细说明请参照: https://github.com/MichaelGrupp/evo 一. 系统环境 Ubuntu16.04 二. 安装和更新EVO 第一种方式: git clone https://github.com/MichaelGrupp/evo.gitcd evopip install --user . --upgrade 第二种方式: sudo apt-get ins

http://www.liuxiao.org/2017/11/%E4%BD%BF%E7%94%A8-evo-%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%AF%84%E6%B5%8B-vi-orb-slam2-%E5%9C%A8-euroc-%E4%B8%8A%E7%9A%84%E7%BB%93%E6%9E%9C/

前言 2016.11 更新 增加了对16.04的支持. 整理了过时的代码. SLAM,即Simultaneous Localization and Mapping,中文译作同时定位与地图创建,是近几十年里机器人领域有重大发展的研究方向.作为自主机器人的核心技术,SLAM在机器人导航.控制.生产等方面都有着重要的研究意义.尤其在二十一世纪,以视觉传感器为中心的视觉SLAM技术,在理论和方法上都经历了明显的转变与突破,正逐步从实验室研究迈向成熟的市场应用.在国外研究如火如荼之际,它在国内的研究尚处于

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

imu标定 工具包:imu_utils,   imu_tk,   kalibr 用kalibr做标定,相机和imu的采样频率要求:相机20,imu100.kalibr也可以做鱼眼相机+imu的联合标定. 用imu_utils做标定,launch文件中的参数max_time_min指的是rosbag的时间,必须大于等于这个时间. imu_utils源码及使用说明: https://github.com/gaowenliang/imu_utils imu_tk源码及使用说明: https://bit

首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain

计算机视觉life为读者整理了国内几十家涉及SLAM的优秀公司,涵盖自动驾驶.仓储机器人.服务机器人.无人机.AR.芯片相机等领域. 一 自动/辅助驾驶: 1.百度: 主要产品:自动驾驶软件 百度智能汽车开启未来之路.基于SD地图.ADAS地图.高精地图.人工智能.大数据, 向国内外车企提供自动驾驶系统解决方案和HMI人机交互平台:与车企.Tier1厂商.芯片厂商以及服务提供商等共同打造智慧汽车新生态自动驾驶软件服务自动驾驶软件服务,是面向汽车企业提供包括感知.自定位和决策在内的应用级自动驾驶辅

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测

前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语,更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检.比如我们在购买手机.显卡.CPU等的时候,可能会更加的关注于这样指标,所以本篇就来做一个性能评测. 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标,我们在做语言选择,平台选择,架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量. 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的,一项新技术的诞生,除了对生产力的提高,还有技术团队对性能的追求. 今天,我们就来做一个对比测试,来看看微软的这样新技术性能到底怎么样,俗话

FineBI和Tableau是比较好的自助式商业智能软件,功能都很强大,是企业数据可视化不可或缺的利器,但两款产品还是有非常大的区别的,例如Tableau的功能全面且深入,更适合专业的数据分析人员,而FineBI则是面向普通的业务人员,数据分析过程更人性化,更简单和易用,并为企业提供了全面的数据管理和用户管理策略.下面对这两款商业智能软件做个对比评测. 一.产品理念 FineBI是帆软公司推出的自助式商业智能软件,通过大数据引擎FineIndex,可以自动建模,傻瓜式操作,用户只需在Dashbo

K米软件测评个人作业结果统计如下: 评分标准: 按照栋哥布置的第三次个人作业--K米测评制定评分标准如下: 第一部分:调研.评测 下载并使用,描述最简单直观的个人第一次上手体验. 0.5 按照描述的bug定义,找出几个功能性的比较严重的bug.至少两个.用专业的语言描述(每个bug 不少于 40字),如有必要,可以配图. 1 你觉得为什么这个产品组的人没有发现这些bug?? 0.5 整体排版美观 1 介绍采访对象的背景和需求(他们有没有用过这个APP或类似的APP,除了现有的功能还有别的需求么)

linux平台下的gprof评测工具可以对程序进行分析,需要在编译时加上-pg选项,如上一章的二叉树代码: gcc -pg main.c ArrayBinaryTree.h ArrayBinaryTree.c 先运行一下,然后就会生产gmon.out文件,该文件用于分析程序执行: ./a.out 再次执行进行分析: gprof ./a.out gmon.out 然后就可以看到具体的程序分析了,如下: 更多可以参考官方文档:https://sourceware.org/binutils/docs/

本文是最初是来自国外的这篇:PHP Performance Evolution 2016, 感谢高可用架构公众号翻译成了中文版, 此处是转载的高可用架构翻译后的文章从PHP 5到PHP 7性能全评测(含未发布的JIT版PHP 8对比), 稍微调整了格式而成. 导读:PHP 是 Web 开发最常用的语言,每个大版本的更新都带来不少新特性和性能提升.特别是 PHP 7.0 的发布,带来 PHP 性能飞跃.本文作者对各个 PHP 版本进行了 CPU 性能基准测试,并且带来了PHP下个大版本的消息.本文

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Slam即时定位与地图构建 技术解释 同步定位与地图构建(SLAM或Simultaneous localization and mapping)是一种概念:希望机器人从未知环境的未知地点出发,在运动过程中通过重复观测到的地图特征(比如,墙角,柱子等)定位自身位置和姿态,再根据自身位置增量式的构建地图,从而达到同时定位和地图构建的目的. 使用情景 一个由德国达姆施塔特理工大学研发的机器人正使用激光成像探测与测距技术来给迷宫绘图. 上图的机器人描绘出的地图. 操作性定义 这里说的地图,是用来在环境中

K米APP评测 产品简介 K米点歌是一款免费的社交K歌手机应用,其手机点歌功能主要在KTV.夜总会,酒吧等K歌场所中使用,当前提供iPhone版本及安卓版本下载使用.——百度百科 评测版本 K米点歌4.2.1版本 UI评测 下载K米APP,点击安装,要的权限还挺多,图标设计的还好吧,点进去进入启动界面,启动界面的几张图不错,第一印象好评. 启动界面完之后就没了...按套路不是应该是引导注册吗?黑人问号.jpg . 点进来后看到底部的五个导航栏,从左到右分别是附近.聊天.K歌.发现.我.默认打开的

第一部分 调研,评测 评测 1.上手体验: 软件欢迎界面,色彩对比鲜明,前三图深色调,最后一条则充满了艳丽的色彩,让人对这个产品突然充满了期待. 软件界面加载速度慢,很多地方点击进去要等好久才能出现界面. 软件加载数据的方式和显示太过繁杂,有加载条.下拉刷新."○"按钮刷新.图标跳动加载. 虽然功能好像很多,但并不是用户所迫切需要的,没有连上KTV包厢,整个产品就等同于空气. 2.感兴趣的功能点: K米软件遥控KTV 直播 可能付费的功能: 10块钱包月,定向流量:K米免流量开直播 K

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