T265位置数据的原点不是T265上电的点，而是启动librealsense，realsense2_camera功能包时T265的位置点。

有一个地方没弄明白 xff0c 相机的内参不就是畸变参数么 xff1f xff08 现在明白了 xff0c 可以看这篇博文 xff1a https blog csdn net sinat 16643223 article details 1

下图拍自 OpenCV4快速入门 下图拍自 视觉SLAM十四讲 拍自 视觉SLAM十四讲

我理解错了 xff0c 相机内参矩阵和相机畸变参数是两个东西 xff0c 而且好像实际pnp好像没有用到相机的外参矩阵 内参我觉得主要就是指畸变参数 畸变又分为径向和切向畸变 畸变应该是比较好理解的对吧 https blog csdn ne

刚刚发现 OpenCV4快速入门 里面有讲到pnp

概述 xff1a 瑞利衰落 xff08 Rayleigh Fading xff09 在无线通信信道中 xff0c 由于信号进行多径传播达到接收点处的场强来自不同传播的路径 xff0c 各条路径延时时间是不同的 xff0c 而各个方向分量波的

我忽然想到 xff0c 标定的原理是不是就是利用的pnp 就是已知另外的一些 xff0c 反推出相机的参数 那几个数总可以已知一些 xff0c 推出另一些

这篇写得不错 xff0c 教会了我怎么自己建一个gazebo的功能包 xff0c 建立世界模型 xff0c 导入机器人模型 xff0c 通过roslaunch启动 xff0c 值得细读真正学会 xff01 让我大体有点感觉了现在 看来应该P

这里很好的一点就是给出了标定结果的各个参数的含义 xff0c 这个很多都没讲 转载自 xff1a https blog csdn net artista article details 51125560 ROS摄像机的标定 ArtistA

首先我看pnp的函数输入是相机内参矩阵和畸变参数 https blog csdn net sinat 16643223 article details 115197899 ROS标定出来的结果实际上也是内参矩阵和畸变参数 https blo

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这个我觉得说清楚了 xff0c 说相机内参包括内参矩阵和畸变矩阵 xff0c 这样就好理解了 xff0c 我之前把内参等同于内参矩阵了 转载自 xff1a https blog csdn net weixin 42872123 articl

我感觉我自己基于pnp原理可以自己写个简单的SLAM了 xff0c 而且还是VIO的 是的 xff0c 可以自己推出 我们就把二维码泛化成普通的东西 xff0c 只是我们不知道边长 xff0c 如果我们知道了 xff0c 那就可以用pnp的

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kubernetes节点与节点之间的通信是如何弄的 xff1f 我想和ROS的对比一下 xff0c 是不是两者有相似之处 xff1f 你会发现两个都有yaml文件 xff0c 两个都要namespace 还有你看这个是不是和ros打印的消息

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我看Kubernetes的操作不需要图形界面 xff0c 只需要命令行就可以了 xff0c 所以买个云服务器就可以弄了应该 当初陈导也是命令行操作

现在来看 xff0c 做个普罗米修斯的docker镜像对我而言并不难 xff0c 我可以直接在XTDrone的odcker镜像基础上操作 xff0c 也可以直接在那个有图形界面的Linux的基础上操作 xff0c 并不难 xff0c 我现在