原创文章,来自“博客园,_阿龙clliu” http://www.cnblogs.com/clliu/,转载请注明原文章出处.           不能说webots的学习资料少,只能说它的中文资料少.但是英文资料也的看呀,毕竟要深入了解这款软件,看官方的帮助文档是最好不过的了. 官方参考文档地址https://www.cyberbotics.com/doc/reference/index,其实也是可以离线查看的,但是离线是英文,本人的英文水平也不咋地,所以就投机取巧了,浏览器是有

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

原创文章,来自"博客园,_阿龙clliu" http://www.cnblogs.com/clliu/,转载请注明原文章出处.       用Webots软件做机器人仿真时,可以编辑自己的控制器,比较灵活,和现实中烧单片机的过程更接近,这一次介绍比较常用的函数.       1.玩机器人的时候都会用到手柄或者其他设备来控制机器人,使它完成不同的指令,在webots仿真中,可以用键盘输入来控制机器人.(这个代码来着例程 GhostDog)如下: //原创文章,来自"博客园,_阿

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

一.基本信息 http://www.alubi.cn/lpms-b2/ 安装ros教程 http://wiki.ros.org/lpms_imu https://lp-research.com/ros-and-lp-research-imus-simple/ Note: IMU坐标系方向与重力加速度的方向无关.切勿以重力加速度方向推断IMU坐标系方向. 二.使用方法 在system setting中打开蓝牙,连接IMU. rosrun rqt_plot rqt_plot & rosrun lpm

(1)用IMU来进行预测 读入一个10/20帧的数据集,通过IMU来初步预测出位姿以及显示其路径. Christian Forster, Luca Carlone, Frank Dellaert, Davide Scaramuzza, "IMU Preintegration on Manifold for Efficient Visual-Inertial Maximum-a-Posteriori Estimation," Robotics: Science and Systems (

1.参考资料2.相关定义3.IMU 的噪声模型3.1噪声的建模3.2白噪声和随机游走噪声的离散化3.3如何获取传感器噪声参数4.随机噪声和扰动的积分4.1建立模型4.2噪声的离散化模型推导4.3系统的状态误差方程4.4状态误差方程的积分4.4.1 第一项-状态误差4.4.2 第二项-测量白噪声4.4.3 第三项-扰动噪声离散化(随机游走噪声)4.5 离散的系统误差方程4.6 误差状态方程的其他说明4.7 Full IMU example 1.参考资料 <1>Kalibr IMU Noise M

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{

1.传统undo块 在传统情况下Oracle对待undo表空间和普通表空间是一视同仁的,一个事务开始的时候,在相对空闲的undo回滚段的段头块的事务表获取一个槽位,把事务信息写上,有可能: 1.1.段头块发生IO,这个段不在内存里面,就需要通过IO把他放到内存里 1.2.新的回滚块发生IO,又获得一个undo回滚块,有可能undo回滚块不在内存里面,需要发生IO 1.3.正在使用的回滚块发生IO,开始修改数据库,把信息写到回滚块里 在以上这个时候可能出现rollback或者一致性读,要读数据块和

http://qgroundcontrol.org/mavlink/start mavlink协议介绍https://pixhawk.ethz.ch/mavlink/ 消息简介 MAVLink简介 Mavlink协议最早由 苏黎世联邦理工学院 计算机视觉与几何实验组 的 Lorenz Meier于2009年发布,并遵循LGPL开源协议.Mavlink协议是在串口通讯基础上的一种更高层的开源通讯协议,主要应用在微型飞行器(micro aerial vehicle)的通讯上.Mavlink是为小型飞

周围很多朋友开始做vio了,之前在知乎上也和胖爷讨论过这个问题,本文主要来自于知乎的讨论. 来自https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/137726592 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/,如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 如有问题,请及时反馈给我,博客会持续更新.

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016

GNSS常用的缩略语汇总,可能不全,但会不断丰富,欢迎各位批评指正!! 1|01.大表格 缩略语 全称 中文 ADOP ambiguity dilution of precision 模糊度精度因子 AFIF ambiguity-fixed ionospheric-free 模糊度固定-无电里层组合 APC Antenna Phase Center 天线相位中心 ARNS Aeronautical Radio Navigation Services 航空无线电导航服务 ARP Antenna R

0.预备知识 我们的手机屏幕的布局其实是嵌套的,最外层是一个phoneWindow,这个view和手机屏幕一样大,里面是一个frameLayout,再里面才是我们自己写的布局文件. 我们在绘制控件前必须要经历measure的过程,这个过程需要从最外层的PhoneWindow开始进行.phonewindow调用内部frameLayout的measure,frameLayout又调用内部view的onMeasure,依次类推.总之就是不断的调用自己内部view的measure方法(measure中会

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO. 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要.没有闭环,没有mapping thread.经常存在误差会残留到下一时刻. 我试了一些设备,要是精度在几十厘米,设备运动不快的,一般摄像头加一般imu,不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间,也能达到. 代码主要分为EKF实现的部分,和算法相关的部分,EKF是作者自己写的一个框架.先分析EKF代码 lightweight_filteri

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial

原理说明 Kossel/Rostock等Delta(并联/三角洲)类型的机器,可以参考:http://learn.makerlab.me/guides/11 3d打印打印时最重要的是第一层的效果,如果第一层能够很好的粘在打印平台上,后面的如果不出意外,都可以顺利完成.但是第一层的打印并没有那么容易,其中一个原因就是打印平台是否水平的问题.如果平台不水平,可能导致模型的第一层在一个位置非常牢固,在另一个位置却根本没有粘上.甚至会损坏打印头(平台不平,由低的位置运动到高的位置可能会撞坏打印头). 本

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主

声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没有就看看,能不能看懂,呵呵). 5)此属于第一版本,若有