D435i运行vins-fusion性能提升

2023-05-16

1、/mavros/imu/data /mavros/imu/data_raw选用区别
2、vins_estimator/odometry 话题转发给 /mavros/vision_pose/pose
3、关闭D435i的自动曝光,设置曝光度1200

不同版本的realsense_ros曝光参数设置略有区别
  <arg name="stereo_module/exposure/1"  default="1200"/>
  <arg name="stereo_module/gain/1"      default="16"/>
  <arg name="stereo_module/exposure/2"  default="1200"/>
  <arg name="stereo_module/gain/2"      default="16"/>
  ----------------------------------------------------------------------------
   <arg name="enable_emitter"            default="true"/>
  <arg name="emitter_on_off"            default="true"/>
  <arg name="auto_exposure"             default="false"/>
  <arg name="exposure"                  default="1200"/>
  <arg name="enable_sync"               default="true"/>
  <arg name="align_depth"               default="false"/>

关于D435i的结构光,需要在校准的时候关闭,正常使用时打开
4、按照world->map->odom->base_link的关系建立tf树

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

D435i运行vins-fusion性能提升 的相关文章

  • 2 用D435i运行VINS-fusion

    文章目录 1 VINS fusion的安装1 1 环境和依赖的安装1 2 编译VINS Fusion1 3 编译错误解决方法 2 VINS Fusion跑数据集3 用相机运行VINS Fusion 环境 xff1a Ubuntu20 04
  • Intel RealSense D435i 深度相机介绍

    参考 xff1a https www sohu com a 340984033 715754https www chiphell com thread 1945054 1 1 htmlhttps blog csdn net cherry y
  • VINS-Mono

    非极大值抑制 NMS算法 xff0c 思想是搜索局部最大值 xff0c 抑制非极大值 输入 xff1a 目标边界框及其对应的置信度的分列表 xff0c 设定阈值 xff0c 阈值用来删除重叠较大的边界框 IoU xff1a 两个边界框的交集
  • VINS-Mono代码学习记录(四)---estimator_node

    写在前面的话 终于把feature tracker这一个node给整理好了 xff0c 那些都是之前就已经看过的内容 xff0c 所以整理起来比较快 xff0c 接下来就慢慢边学边整理吧 xff0c 这次先来看estimator node
  • vins 解读_代码解读 | VINS_Mono中的鱼眼相机模型

    本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力 xff0c 由于格式问题部分内容显示可能有问题 xff0c 更好的阅读体验 xff0c 请查看原文链接 xff1a 代码解读 VINS Mono中的鱼眼相机模型 VINS Mono中的鱼眼相机模
  • 使用D435i+Avia跑Fast-LIVO

    前言 最近Fast LIVO开源了 xff0c 之前看它的论文的时候发现效果很优秀 xff0c 于是用实验室现有的设备尝试一下 这里主要记录一下使用不带外触发功能的D435i 43 Avia跑Fast LIVO的过程 xff0c 为了适配代
  • VINS-Mono跑Kitti数据集

    参考文章 xff1a VINS Mono KITT00 测试 知乎 如何在kitti raw data上跑起vins mono 知乎 实际上我参考的是LIO SAM里将KITTI转化为bag的方法 Debug https blog csdn
  • Ubuntu18.04+ROS melodic 跑通VINS-MONO的一些踩坑记录

    VINS MONO的一些踩坑记录 0 本机环境 笔者的环境为Ubuntu 18 04 43 ros melodic 43 opencv 4 1 1 43 Eigen 3 3 9 43 ceres solver 1 14 跟VINS MONO
  • VINS中陀螺仪零偏的估计

    VINS中关于陀螺仪零偏的初始化估计 对于窗口中得连续两帧 b k b k b k 和 b
  • Mac上vmware fusion装的ubuntu不能与主机复制粘贴的问题

    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
  • TX2上布置vins_fusion_gpu指南

    1 参考链接 如果初次安装 xff0c 新的TX2环境 xff0c 请参考文档 https github com arjunskumar vins fusion gpu tx2 nano 2 问题记录 1 xff0c 自己的环境情况 我的环
  • 从零实现vins-mono+fast-planner+M100无人机实验在现实场景中的应用

    版权声明 本文为博主原创文章 未经博主允许不能随意转载 本文链接 https blog csdn net AnChenliang 1002 article details 109535355 最近由于科研的需要 要将VINS mono与fa
  • VINS记录

    euroc launch lt launch gt lt arg name 61 34 config path 34 default 61 34 find feature tracker config euroc euroc config
  • VINS-Mono视觉初始化代码详解

    摘要 视觉初始化的过程是至关重要的 xff0c 如果在刚开始不能给出很好的位姿态估计 xff0c 那么也就不能对IMU的参数进行精确的标定 这里就体现了多传感器融合的思想 xff0c 当一个传感器的数据具有不确定性的时候 xff0c 我们需
  • VINS-Mono代码阅读笔记(十三):posegraph中四自由度位姿优化

    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
  • D435i运行VINS-mono以及Kalib标定

    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
  • Ubuntu 18.04 ———(Intel RealSense D435i)运行VINS-Mono

    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
  • VINS问题整理

    VINS的初始化过程 xff1f 首先进行纯视觉SfM xff1a 把滑窗填满 xff0c 然后选择枢纽帧 xff08 和最后一帧有足够的视野重叠保证计算的位姿精度 xff0c 并且和最后一帧有足够的视差保证三角化地图点的精度 xff09
  • VMware Fusion 挂载物理机硬盘(整盘)

    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
  • CLR 何时尝试加载引用的程序集?

    我想编写一个小型安装程序应用程序来安装网站并创建 IIS 虚拟目录 该应用程序应在 Windows XP Server 2003 IIS 6 以及 Vista 2008 IIS 7 上运行 问题是 对于 IIS 6 我们通过调用 WMI M

随机推荐

  • VINS标定---Ego-planner

    1 检查realsense 和飞控的连接 查看飞控串口 ls span class token operator span dev span class token operator span ttyA span class token o
  • ego-planner框架和参数

    drone id 对应飞机的编号 从0开始 map size xyz 地图场地大小 xff0c 给的目标点要在地图范围内 fx fy cx cy 相机内参 obstacles inflation 障碍物膨胀大小 是 飞机外廓尺寸的1 5倍
  • 执行 install_geographiclib_datasets.sh 错误

    https blog csdn net weixin 41865104 article details 119418901 在 usr share 新建GeographicLib文件夹 在 usr share GeographicLib 文
  • 通过mavros的桥接连接qgc

    fcu url指定的是飞控的连接方式 xff0c 设置飞控为正确的端口即可 gcs url指定的是QGC所在主机的IP xff0c 这个换为运行QGC主机的IP地址即可 如果不知道主机的IP地址可以用udp发布方式 gcs url span
  • ros在同一工作空间下调用其它功能包的头文件

    A功能包需要调用B功能包的头文件 在B功能包CMakeLists txt中修改 去掉catkin package中的include注释 xff08 让别人能识别到自己的头文件 xff09 A功能包在find package时能识别到B功能包
  • 千寻位置NTRIP网络基准站

    端口选择NTRIP连接方式 xff1b 点击 Connect 输入Enter URL Enter URL格式 xff1a http NTRIP账号 xff1a 密码 64 rtk ntrip qxwz com 通道号 RTCM32 GGB
  • 关于egoplanner fastplanner内PID的控制

    Kp0 Kp1 Kp2 Kv0 Kv1 Kv2
  • 如何描述数据分布的特征?

    数据分布的特征可以从集中趋势 xff0c 离中趋势 xff0c 偏态和峰态三个方面进行描述 一 集中趋势 xff08 位置 xff09 是一组平均指标 xff0c 它反映了总体的一般水平或分布 1 平均数 分为 xff1a 简单平均数 xf
  • 对于egoplanner的障碍物分析

    根源 根据障碍物检查并分段初始轨迹 bool BsplineOptimizer span class token operator span span class token function check collision and reb
  • t265 通过mavros传递定位信息px4

    https github com thien94 vision to mavros 通过话题 mavros vision pose pose 向PX4发送位置数据 t265两种安装方式 xff1a USB口朝右镜头向前和向下安装 如需其它方
  • T265 VS D435i

  • px4_sitl_defult error

    span class token operator span Firmware span class token operator span Tools span class token operator span sitl gazebo
  • Intel RealSense D435i与IMU标定用于vins-fusion

    1 标定imu工具 mkdir span class token operator span p imu catkin ws span class token operator span src cd imu catkin ws span
  • PCL点云滤波处理D435i深度图用于octomap

    D435i直接输出的深度点云噪点太多经过滤波处理后再使用 直通滤波 保留或删除某一轴线特定范围内的点 xff0c 改变视野范围 pcl span class token operator span PassThrough span clas
  • ros编译过程中缺少各种依赖库的集合操作

    1 OpenGL All the OpenGL functionality tests failed You might need to modify the include and library search paths by edit
  • ROS发布自定义数组和数据

    主要使用std msgs数据结构 rosmsg show std msgs 自定义话题消息 1 新建msg文件 2 修改CMakeLists txt文件 3 修改package xml文件 4 生成对应头文件 5 编写发布者程序 6 编写接
  • 关于几个坐标系的关系NED ENU ROS

    几个坐标系转来转去 xff0c 时间一长又搞混了 px4使用的坐标系为NED xff08 北东地 xff09 坐标系或者FRD xff08 前右下 xff09 坐标系 然而mavros xff08 melodic版本 xff09 中常使用的
  • 使用Optitrack给px4提供定位

    Motive设置 打开View gt Data Streaming xff0c 确认OptiTrack Streaming Engine和VRPN Streaming Engine勾选Broadcast Frame Data 创建刚体 xf
  • 相关分析与回归分析

    相关与回归分析就是了解变量之间相关关系的统计方法 一 相关分析 具有相关关系的变量之间 xff0c 如果不区分原因和结果 xff0c 我们称之为相关分析 相关分析是看两个因素之间的相关性 xff0c 不需要确定哪个是自变量 xff0c 哪个
  • D435i运行vins-fusion性能提升

    1 mavros imu data mavros imu data raw选用区别 2 vins estimator odometry 话题转发给 mavros vision pose pose 3 关闭D435i的自动曝光 xff0c 设