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VINS-Mono 论文解读(IMU预积分残差+Marg边缘化)
目录 VIO引出原因 xff1a 融合方案 xff1a 本文贡献 xff1a 0 总体框架 0 1 数据预处理 xff08 IMU预积分见标题1 xff09 0 2 初始化 A 滑动窗口 Sliding Window 纯视觉SfM B 视觉
VINS
MONO
IMU
Marg
论文解读
VINS_FUSION的global融合思想
VINS FUSION的global融合思想 文章目录 VINS FUSION的global融合思想 使用全局融合的原因 GPS的缺点 融合的目的 算法架构 观测和状态约束关系 GPS 融合思路 GPS残差计算 代码段 參考文献 使用全局融
VINS
Fusion
GLOBAL
融合思想
ROS kinetic 运行s_msckf和 vins_fusion
s msckf xff1a 采用多状态约束的双目vio系统 注意 imuCallback xff1a 接收IMU数据 xff0c 将IMU数据存到imu msg buffer中 xff0c 这里只会利用开头200帧IMU数据进行静止初始化
ROS
kinetic
MSCKF
VINS
Fusion
从零学习VINS-Mono/Fusion源代码(三):IMU预积分公式推导
本节学习IMU预积分 xff0c 推导离散时间下的IMU预积分公式 xff0c 并解读相应代码 VINS Mono Fusion代码学习系列 xff1a 从零学习VINS Mono Fusion源代码 xff08 一 xff09 xff1a
VINS
MONO
Fusion
IMU
从零学习
编译VINS_Mono报错: Project ‘cv_bridge‘ specifies ‘/usr/include/opencv‘ as an include dir, which is not f
编译VINS Mono报错 xff1a CMake Error at opt ros melodic share cv bridge cmake cv bridgeConfig cmake 113 Project cv bridge spe
VINS
MONO
Project
bridge
specifies
VINS-Fusion安装
1 安装Ceres Solver 官方教程 xff1a http ceres solver org installation html 参考教程 xff1a https blog csdn net qq 27251141 article d
VINS
Fusion
vins概述
基本框架如上 xff0c VINS的功能模块可包括五个部分 xff1a 数据预处理 初始化 后端非线性优化 闭环检测及闭环优化 代码中主要开启了四个线程 xff0c 分别是 xff1a 前端图像跟踪 后端非线性优化 xff08 其中初始化和
VINS
ceres小结 -- vins为例
从 typora 复制的 排版有问题 见谅 在estimator cpp文件里 这个函数 void Estimator optimization 1 声明problem ceres Problem problem 2 引入核函数loss f
Ceres
VINS
vins运行报错提示[vins_estimator-3] process has died,exit code -11的解决方法
运行环境为Ubuntu16 04 ceres1 14 0 opencv 3 3 1 eigen 3 3 3 xff0c ros kinetic 在运行vinsmono过程中 xff0c 启动了vins estimator与rviz的laun
VINS
estimator
process
has
died
XTDrone+VINs+fast-planner
接下来的工作需要把XTDrone VINS和fast planner集成到一起 在XTDrone集成VINs按照XTDrone使用手册来就可以了 xff0c 按照仿真平台基础配置 xff0c PX4飞控与EKF配置和视觉惯性里程计 xff0
XTDrone
VINS
Fast
Planner
VINS-Fusion轨迹评估
代码轨迹输出修改 visualization cpp VINS Fusion master vins estimator src utility visualization cpp的150行左右 xff1a span class token
VINS
Fusion
轨迹评估
运行VINS-MONO报的错
刚刚安装完环境 xff0c 已经可以跑通Euroc数据集 xff0c 回忆一下值得记下来的注意事项 环境配置 我的电脑 xff1a Ubuntu18 04 ROS melodic Opencv3 4 3 首先 xff1a GitHub上的代
VINS
MONO
vins-fusion代码理解
代码通读了一遍做些总结 xff0c 肯定有很多理解错了的地方 xff0c 清晰起见详细程序都放到引用链接里 从rosNodeTest cpp开始 main函数 ros span class token operator span span
VINS
Fusion
代码理解
VINS笔记1——滤波与优化
1 滤波 1 1 什么是滤波 这里的卡尔曼滤波实际上和信号处理里面的滤波有很大的不同 信号处理里面的滤波 xff0c 假设一个正弦信号有很多毛刺 xff0c 想要对其进行滤波滤除毛刺 信号处理里面的做法是把信号进行FFT变换到频域 xff0
VINS
滤波与优化
视觉SLAM | 使用RealsenseD435i运行VINS-Fusion
使用RealsenseD435i运行VINS Fusion VINS Fusion是基于双目的视觉惯导方案 xff0c 不太符合我目前的需求 xff0c 但这是我使用的第一个视觉SLAM方案 xff0c 接下来还是简单记录下 运行环境 硬件
Slam
RealsenseD435i
VINS
Fusion
【VINS论文笔记】A General Optimization-based Framework for Local Odometry Estimation with Multiple Sensors
前言 2019年1月11日 xff0c 港科大VINS Mono的团队发布了VINS的扩展版本 VINS Fusion 其支持多种视觉惯性传感器类型 xff08 单相机 43 IMU xff0c 立体相机 43 IMU xff0c 立体相机
VINS
general
Optimization
Based
Framework
【VINS论文笔记】A General Optimization-based Framework for Global Pose Estimation with Multiple Sensors
前言 2019年1月11日 xff0c 港科大VINS Mono的团队发布了VINS的扩展版本 VINS Fusion 其支持多种视觉惯性传感器类型 xff08 单相机 43 IMU xff0c 立体相机 43 IMU xff0c 立体相机
VINS
general
Optimization
Based
Framework
Vins-Fusion运行kitti,euroc和tum数据集并使用evo评估
基于ubuntu18 04 VIns Fusion 1 修改程序输出位姿信息修改为TUM格式 为了方便评估 xff0c 先将程序的输出位姿信息修改为tum格式 xff0c 需要做如下改动 1 1 回环输出位姿文件pose graph cpp
VINS
Fusion
KITTI
EuRoC
TUM
realsenseD435i运行vins-mono
目录 写在前面准备编译vins mono 修改launch realsense vins mono 运行参考完 写在前面 1 本文内容 realsenseD435i运行vins mono 2 平台 ubuntu1804 ros melodi
RealsenseD435i
VINS
MONO
【VINS-Fusion-gpu在NX的部署】
VINS Fusion gpu在NX的部署 1 移除nx中已经默认的opencv sudo apt span class token operator span get purge libopencv span class token op
VINS
Fusion
GPU
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