联合标定三维雷达和IMU,第一步要先对齐两种传感信息的时间戳. ros官网提供了message_filters用于对齐多种传感信息的时间戳. http://wiki.ros.org/message_filters#Time_Synchronizer 需要提示一点,对齐时间戳有两种方式,一种是时间戳完全对齐 ExactTime Policy ,另一种是时间戳相近 ApproximateTime Policy ,前者更为严格. 本人选用时间戳相近的对齐方法,代码如下: #include <messa

From Wikipedia, the free encyclopedia 来自维基百科,免费的百科Sensor fusion is combining of sensory data or data derived from disparate sources such that the resulting information has less uncertainty than would be possible when these sources were used individua

参考:https://blog.csdn.net/young_gy/article/details/78468153 Extended Kalman Filter(扩展卡尔曼滤波)是卡尔曼滤波的非线性版本.在状态转移方程确定的情况下,EKF已经成为了非线性系统状态估计的事实标准.本文将简要介绍EKF,并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用. KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF,若不熟悉请参考卡尔曼滤波简介. KF与EKF的区别如下: 预测未来:x′=Fx+u用x′=f(x,u)代替:其余F用F

导读 高德定位业务包括云上定位和端上定位两大模块.其中,云上定位主要解决Wifi指纹库.AGPS定位.轨迹挖掘和聚类等问题:端上定位解决手机端和车机端的实时定位问题.近年来,随着定位业务的发展,用户对在城市峡谷(高楼.高架等)的定位精度提出了更高的要求. 特别是车机端定位,由于定位设备安装在车上,一方面,它可以搭载更丰富的定位传感器来解决特殊场景的问题,另一方面,各个传感器之间相互固连,有利于高精度的算法设计.这两点为车机端进一步提高导航精度的提供了可能. 城市峡谷一直是车机端定位的痛点.原因是

思考问题: 1. 如何实现传感器数据的融合,或者说时间同步? 比如里程计读数和雷达数据融合? void SlamGMapping::startLiveSlam() { entropy_publisher_ = private_nh_.advertise<std_msgs::Float64>("entropy", 1, true); sst_ = node_.advertise<nav_msgs::OccupancyGrid>("map", 1

1.Kinect 1)安装 sudo apt-get install ros-indigo-openni-camera sudo apt-get install ros-indigo-openni-launch 2)驱动 https://github.com/avin2/SensorKinect 运行之后添加PointCloud2在该框架下的主题选择为/camera/depth_register ,以及把Fixed Frame改成camera_link 以后尽量不使用虚拟机,因为它对真实设备的支

Authors: Joong-Tae Park, Jae-Bok Song Department:Department  of  Mechanical  Engineering,  Korea  University,  Anam-ro  145,  Seongbuk-gu,  Seoul,  South  Korea(机械工程系,高丽大学,韩国) Exploration is one of the most important functions for a mobile service ro

ROS官网有一个叫robot_pose_ekf的包,是专门处理传感器融合的包,具体介绍:http://wiki.ros.org/robot_pose_ekf 其中主要功能是订阅主题包括odom(里程计).imu_data(姿态传感器).vo(视觉里程计)输入,三者或是其中两者融合后,输出合成的里程计主题odom_combined并发布出去.第二是提供一个TF变化. 配置文件如下和注释如下: <launch> <node pkg="robot_pose_ekf" typ

ROS机器人程序设计(原书第2版)补充资料 (肆) 第四章 在ROS使用传感器和执行器 书中,大部分出现hydro的地方,直接替换为indigo或jade或kinetic,即可在对应版本中使用. 第四章主要介绍外设,之前博客内容中介绍过一些,比如手机,手柄,Arduino,rplidar,xtion,kinetic2等. 补充参考: ROS外设:http://wiki.ros.org/Sensors 1 http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/detail

https://blog.csdn.net/yangziluomu/article/details/79576508 https://answers.ros.org/question/60239/how-to-extract-and-use-laser-data-from-scan-topic-in-ros-using-c/ https://answers.ros.org/question/149256/subscribe-laserscan/ 目录 目录 ROS 传感器消息 ROS 传感器消息

Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera data 照相机数据遇到的挑战: ① 没

案例教学,把“问题”讲清楚了,赞 Pony.ai 在多传感器感知上积累了很多的经验,尤其是今年年初在卡车上开始了新的尝试.我们有不同的传感器配置,以及不同的场景,对多传感器融合的一些新的挑战,有了更深刻的认识,今天把这些经验,总结一下,分享给大家,与大家一起讨论. 本次分享分为三部分: 为什么需要多传感器融合? 传感器融合的一些先决条件 如何做传感器融合? ▌为什么需要多传感器融合? 首先,单一传感器在自动驾驶中,都有各自的挑战,所以先了解下常用的传感器的挑战是什么: 1. Camera dat

写在前面: 这是这个系列的第一篇 本系列主要从零开始深入探索ROS(机器人操作系统)的导航和规划. 这个系列的目标,是让大家了解: 1.ROS的导航是怎么实现的 2.认识ROS里各种已有的导航算法,清楚的了解到每一个参数的作用,以及ROS的源码是怎么设计的 3.和大家一起看看学术界和工业界在导航领域的相关发展.学会如何重写ROS的源码,使用ROS的接口来实现一些导航算法/论文 本篇目标: 1.了解什么是导航(主要是室内导航) 2.游戏世界中的导航是怎么样的 3.游戏世界的导航在真实世界会遇到哪些

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所

<Android传感器高级编程> 基本信息 原书名:Professional Android Sensor Programming 原出版社: Wrox 作者: (美)米内特(Greg Milette)    (美)斯川德(Adam Stroud) 译者: 裴佳迪 丛书名: 移动开发经典丛书 出版社:清华大学出版社 ISBN:9787302340775 上架时间:2013-12-3 出版日期:2013 年11月 开本:16开 页码:481 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设

相机IMU融合四部曲(二):误差状态四元数详细解读 极品巧克力 前言 上一篇文章,<D-LG-EKF详细解读>中,讲了理论上的SE3上相机和IMU融合的思想.但是,还没有涉及到实际的操作,以及实际操作中会遇到的一些问题.所以,本文开始讲实际操作,包括,在相机和IMU融合的过程中,IMU速度的计算,加速度计和陀螺仪的使用,偏移的处理,重力的滤波等. 本文的主要参考文献为John sola的<Quaternion kinematics for the error state Kalman&g

相机IMU融合四部曲(一):D-LG-EKF详细解读 极品巧克力 前言 前两篇文章<Google Cardbord的九轴融合算法>,<Madgwick算法详细解读>,讨论的都是在SO3上的传感器融合,即,输出的只是纯旋转的姿态.只有旋转,而没有位移,也就是目前的一些普通的VR盒子的效果. 而<相机IMU融合四部曲>要讨论的是,在SE3上面的传感器融合,在既有旋转又有位移的情况下,该如何对多传感器进行融合.也就是,工程实践中的,如何把基于相机算出来的位姿,与IMU的位姿融

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

自动驾驶传感器比较:激光雷达(LiDAR) vs. 雷达(RADAR) 据麦姆斯咨询报道,2032年全球范围内自动驾驶汽车的产量将高达2310万辆,未来该市场的复合年增长率(CAGR)高达58%.届时,与自动驾驶汽车生产相关的市场营收将达到3000亿美元,而其中26%将来自激光雷达(LiDAR).雷达(RADAR).摄像头.惯性测量单元(IMU)等. 激光雷达(LiDAR)成像(左) vs. 高分辨率雷达(RADAR)成像(右) RADAR和LIDAR区别分析 如果一直关注自动驾驶汽车的新闻,可

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云

CEVA引入新的可配置传感器集线器DSP架构 CEVA introduces new configurable sensor hub DSP architecture 在一个将多个传感器设计成几乎所有东西的世界中,所有数据输入的处理,或传感器融合,正在成为系统中越来越重要的一部分.为了解决这个问题,CEVA引入了一种称为SensPro的高性能传感器集线器DSP架构,它是可配置的,结合了浮点和整数数据类型的标量和并行处理,以及深度学习和推理. CEVA所说的现代系统的发展需要从根本上解决各种各样的