最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149

参考博客园的一篇文章: https://www.cnblogs.com/flyinggod/p/8470407.html#commentform

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

单目摄像头检测6D姿态 CVPR2019: ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要 本文提出了一种端到端单目三维目标检测和度量形状检索的深度学习方法,将二维检测.定位和尺度估计提升到三维空间,提出了一种新的损失公式.三维实例化不需要单独优化这些数量,而是允许正确测量框的度量偏差.实验表明,本文提出的稀疏二

Python绘制六种可视化图表详解,三维图最炫酷!你觉得呢? 可视化图表,有相当多种,但常见的也就下面几种,其他比较复杂一点,大都也是基于如下几种进行组合,变换出来的.对于初学者来说,很容易被这官网上众多的图表类型给吓着了,由于种类太多,几种图表的绘制方法很有可能会混淆起来. 因此,在这里,我特地总结了六种常见的基本图表类型,你可以通过对比学习,打下坚实的基础. 私信回复[数据分析]可获取数据分析相关书籍 1. 折线图 绘制折线图,如果你数据不是很多的话,画出来的图将是曲折状态,但一旦你的数据集

在比较的魔法方法中,我们讨论了魔法方法其实就是重载了操作符,例如>.<.==等.而这里,我们继续讨论有关于数值的魔法方法. 1.单目运算符或单目运算函数 __pos__(self) 实现一个取正数的操作(比如 +some_object ,python调用__pos__函数) __neg__(self) 实现一个取负数的操作(比如 -some_object ) __abs__(self) 实现一个内建的abs()函数的行为 __invert__(self) 实现一个取反操作符(-操作符)的行为.

单舵轮(叉车)AGV里程计数据解算 2016-07 单舵轮AGV,一般包含一个驱动轮和两个从动轮,驱动轮是同时具备行走和转向两个功能的舵轮,因此,单舵轮AGV的运动学自由度为2个.舵轮线速度V1,舵轮转角θ. AGV机器人里程计一般包含2 个方面的信息: 一.是位姿(位置和转角),即(x,y,θ). 二.是速度(前进速度AGV的线速度V和转向速度AGV的角速度W). 为了建立理想运动学模型,我们需要假设以下情况: 一.舵轮与地面之间行走无滑动摩擦: 二.AGV运行的平面为水平面,没有坡度: 建立

ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图. 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿. 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要点: ORB-SLAM2 单目初始化部分 论文内容介绍 ORB-SLAM2 单目初始化部分 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程做了介绍,但是当时我们跳过了 Tracking 线程中一个很重要的部分 -- 单目初始化.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的单目初始化

GPS基线向量是利用2台或2台以上GPS接 收机所采集的同步观测数据形成的差分观测值,通过参数估计得方法所计算出的两两接收机间的三维坐标差.与常规地面测量中所测定的基线边长不同,基线向量是 既具有长度特性又具有方向特性的矢量,而基线边长则是仅具有长度特性的标量.基线向量主要采用空间直角坐标的坐标差的形式. 在一个基线解算结果中,可能包含很多项内容,但其中最主要的只有两项,即基线向量估值及其验后方差—协方差阵. 对于一组具有一个共同端点的同步观测基线来说,由于在进行基线解算时用到了一部分相同的观测

无论单目.双目还是RGB-D,首先是将从摄像头或者数据集中读入的图像封装成Frame类型对象: 首先都需要将彩色图像处理成灰度图像,继而将图片封装成帧. (1) 单目 mCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp, mpIniORBextractor, mpORBextractor, mpORBVocabulary, mK, mDistCoef, mbf, mThDepth); 下面详细介绍一下单目创建帧的过程,首先来看Frame的数据结构,它有三个构造函数,

单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器,只有连续的两帧特征点均>100个才能够成功构建初始化器. ); 若成功获取满足特征点匹配条件的连续两帧,并行计算分解基础矩阵和单应矩阵(获取的点恰好位于同一个平面),得到帧间运动(位姿),vbTriangulated标记一组特征点能否进行三角化.mvIniP3D是cv::Point3f类型的一个容器,是个存放3D点的临时变量. 该函数对应Initialize.cpp文件,需要完成较多工作,后面再介绍. mpInitializer

一.摘要 当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行,但是由于缺乏明显的动态异常处理能力,在动态场景变化与运动中往往会失败.作者为解决高度动态环境中的问题,提出一种语义单目SLAM架构,结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性.作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息,使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分.在KITTI和Synia数据集上,作者展示了在动态环境中更稳定的姿态估计效果以及相比当前最好静态场景下不错的表现. 二.贡

这是一个解算单天的shell脚本,对于初学者很有帮助. 首先就是需要在项目(四个字符)建立rinex brdc igs 还有以年纪日命名的目录,然后提前准备好station.info和lfile.文件,以及将tables表更新,然后将脚本放在以年纪日命名的目录中,执行即可. #!/bin/bash #AUTHOR 王会 #EMAIL wzxwhd@.com #READEME # 在时段文件下执行该脚本 # 需要准别下列文件: # station.info sh_upd_stnfo # lfile

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个