aruco_calibration相机标定（ARUCO二维码是可以用来进行相机标定的）

忽然感觉TBUS牛逼 xff0c 真的是深钻了一些算法 xff0c 真正解决了些问题 xff0c 单靠IMU实现定位都做出来了 xff0c 牛逼 最新的他们好像是用中心差分卡尔曼滤波了 xff0c 可以看到他们在状态估计上花了很大的力气 转

SLAM后端的状态估计用的EKF xff0c PX4内部用的状态估计也是EKF 那我要融合VIO和GPS的位置数据是否也是用EKF或者其变种呢 xff1f 是啊 xff0c 我感觉就可以用EKF融合啊 xff0c 卡尔曼滤波不是会自动改变权

vins fusion也符合这个称谓 xff0c 里面确实有多种融合 视觉SLAM十四讲 341面

机器人学中的状态估计 高翔翻译的

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转载自 xff1a https www guyuehome com 26156 ROS中编写Publisher和Subscriber的方法 xff08 Python版 xff09 宗孝鹏 发布时间 2021 02 18阅读数 194 评论数

PX4外部通信接口是mavlink xff0c 内部通信接口是uORB xff0c uORB也有专门定义好的msg文件 下面拍自 一本书看懂多旋翼无人机

我当初自平衡小车里面卡尔曼滤波代码的详细注释 无意中发现的https blog csdn net cztqwan article details 50084967 文章下载地址 xff1a http wenku baidu com view

IMU不在板卡正中的话 xff0c 飞机偏航的时候就会产生向心加速度 xff0c 影响位置的正确估计

来源 xff1a 科研圈 摘要 xff1a AI 不仅仅能够精准辨认物体 xff0c 还能够理解图片内容 甚至能根据一张图片写一小段文章 xff0c 还能 看懂 视频 所以无论我们在讨论动物智能还是机器智能 xff0c 视觉是非常重要的基石

Nuttx的系统级驱动和应用级驱动也好理解

明白了灰度直方图 xff0c 还有其意义 明白了图像处理和图像识别的区别 而且再看opencv书里面的那个章节就非常熟悉了 xff0c 框架基本一样 下面拍自 OpenCV4快速入门 现在再看 OpenCV4快速入门 这本书 xff0c 整

转载自 xff1a http www slamtec com cn News Detail 274 ROS与RPLIDAR结合使用说明及问题汇总 随着科学技术的不断发展 xff0c 服务机器人等诸多智能产品逐渐进入人们的视线 xff0c 不

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无论是平衡车还是无人机 核心都是要状态估计 xff0c 都有卡尔曼滤波 xff0c 多传感器融合 对自身精确的估计是控制的前提 无论对于平衡车还是无人机还是自主无人机都是如此 准确的位资估计是控制的前提

我确实现在感觉在matlab上做算法分析验证要方便得多 xff0c 普通的用C 43 43 等等你写什么微分积分也不好写啊 这里算方差真的一个函数就出来了 xff0c 多么方便 xff01 xff01 xff01 xff01 在matlab

转载自 xff1a https blog csdn net weijimin1 article details 95078920 多传感器融合 MATLAB跟踪器介绍 jm csu 2019 07 08 17 51 59 3226 收藏 2

传感器信息融合 MATLAB程序实现 https www mathworks com academia books book116151 html s tid 61 books seo redirect

现在让人感觉像matlab才能很好地让人专注于算法开发 xff0c 不像C 43 43 积分微分都不好写

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