vins-fusion似乎本身就是一种多传感器融合框架

博主的合并代码 git 64 github com huashu996 VINS FUSION ESDFmap git 一 D435i深度相机配置 1 1 SDK 43 ROS 参考我之前的博客 xff0c 步骤和所遇见的问题已经写的很详细

目前网上有很多分析文章 xff0c 但是都只是一些比较基础的原理分析 xff0c 而且很多量 xff0c 虽然有推倒 xff0c 但是往往没有讲清楚这些量是什么 xff0c 为什么要有这些量 xff0c 这些量是从哪来的 xff0c 也没有

ceres版本导致的问题 xff1a 开始用的ceres 2 0的版本 xff0c 在catkin make的时候会报关于ceres interger 的错误 xff0c 见下图 然后换成ceres 1 4的版本 xff0c 顺利解决这个问

解决方法一 xff1a 安装vmware tools 依次点击 xff1a 虚拟机 gt 安装vmware tools 会在ubuntu桌面上出现vmware tools xff0c 双击打开 解压tar gz包 xff0c 执行解压命令t

Stereo source vfusion devel setup bash roslaunch vins vins rviz launch source vfusion devel setup bash rosrun loop fusio

NVIDIA Jetson Xavier NX部署VINS fusion GPU 一 环境配置 xff08 Ubuntu 18 04 xff09 1 Cuda 10 2的安装 span class token function sudo s

需要安装经过修改的Ubuntu18系统 https span class token operator span span class token comment developer nvidia com zh cn embedded do

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VINS Mono论文笔记 中 前言1 初始化过程1 1 视觉重构1 2 视觉惯性联合 2 紧耦合的单目VIO系统2 1 公式2 2 imu残差2 3 视觉残差2 4 边缘化残差2 5 针对相机实时帧率的纯运动视觉惯性状态估计器2 6 im

本篇笔记紧接着VINS Mono代码阅读笔记 xff08 十二 xff09 xff1a 将关键帧加入位姿图当中 xff0c 来学习pose graph当中的紧耦合优化部分 在重定位完成之后 xff0c 进行位姿图优化是为了将已经产生的所有位

回到目录 写在前面 港科大的VINS Mono作为目前state of the art的开源VIO项目 xff0c 是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法 xff0c 网上的论文解读与代码实现也非常丰富 xff08 感谢 xff01 xff09

D435i运行VINS mono以及Kalib标定 系统说明 xff1a Ubuntu 18 04 内核版本 xff1a 5 4 0 1 运行VINS mono 参考博客VINS xff08 D435i xff09 测试 问题 xff1a

安装相机的SDK git clone https github com slightech MYNT EYE D SDK git cd MYNT EYE D SDK make init make all 这里由于没有添加依赖 xff0c O

vins fusion 运行笔记 安装code utils 1 fatal error elfutils libdw h 没有那个文件或目录 没有安装 sudo apt get install libdw dev 2 fatal error

Intel RealSense D435i 一 准备工作二 修改参数rs camera launchrealsense color config yaml 参考文献 一 准备工作 1 Intel Realsense D435i Ubuntu

回到目录 写在前面 港科大的VINS Mono作为目前state of the art的开源VIO项目 xff0c 是研究视觉与IMU紧耦合的必读算法 xff0c 网上的论文解读与代码实现也非常丰富 xff08 感谢 xff01 xff09

以下操作前提 系统为 Mac OS OSX 安装了 VMware Fusion 实现原理 类似ESXI中的RDM映射 将物理硬盘映射到一个VM虚拟磁盘 可供VM选择的虚拟磁盘文件 首先查询本机硬盘情况 diskutil list 采用SCS

在编译OKVIS中 执行make j8时报错的解决方法 1 根据github上OKVIS的安装步骤一步一步执行 由于github经常进不去 我就进了gitee网站查到OKVIS的安装步骤 参考链接 https gitee com bill4

Given newtype MyVec MyVec unVec Data Vector deriving Functor etc 这将创建 类似于 instance Functor MyVec where fmap f MyVec Data

我试图对 Java 流 API 中惰性求值的应用形成一个简洁而连贯的理解 目前我的理解是这样的 元素仅在需要时才被消耗 即流是惰性的 并且中间操作是惰性的 例如过滤器 仅在需要时进行过滤 中间操作可以融合在一起 如果它们是无状态的 短路操作