3D惯导Lidar仿真 LiDAR-Inertial 3D Plane Simulator 摘要 提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. I.介绍 准确.鲁棒的室内定位和映射是自动机器人许多应用的基本要求.室内环境通常是丰富的指令信息,如直线和*面,应加以利

单舵轮(叉车)AGV里程计数据解算 2016-07 单舵轮AGV,一般包含一个驱动轮和两个从动轮,驱动轮是同时具备行走和转向两个功能的舵轮,因此,单舵轮AGV的运动学自由度为2个.舵轮线速度V1,舵轮转角θ. AGV机器人里程计一般包含2 个方面的信息: 一.是位姿(位置和转角),即(x,y,θ). 二.是速度(前进速度AGV的线速度V和转向速度AGV的角速度W). 为了建立理想运动学模型,我们需要假设以下情况: 一.舵轮与地面之间行走无滑动摩擦: 二.AGV运行的平面为水平面,没有坡度: 建立

这篇关于libviso的文章,本人已投稿在泡泡机器人微信公众号中,放到这里,作学习笔记用. libviso一直以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法.它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征,并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子.在位姿的计算方面,则通过RANSAC迭代的方式,每次迭代随机抽取3个点,根据这三个点,用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵,表示两帧图像之间,相机的姿态变换.而位姿的计算也是libviso 中较为抽象

其中作者:桂. 时间:2017-10-16  07:51:40 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7675380.html 前言 主要记录二维测向中,分别利用两个一维阵联合解算的思路. 一.AP算法思想 信号模型: 对应相关矩阵 假设噪声为遍历.平稳.空时不相关的零均值高斯随机过程,源信号为未知确定信号: 高维正态分布表达式: 由概率论可知,几个独立同高斯分布随机过程的概率密度函数为: 取对数: 观测向量为X(t),对其求偏导: 得到信号s的极大似然估

一.开篇 慢慢的.慢慢的.慢慢的就快要到飞控的主要部分了,飞控飞控就是所谓的飞行控制呗,一个是姿态解算一个是姿态控制,解算是解算,控制是控制,各自负责各自的任务.我也不懂.还在学习中~~~~ 近期看姿态预计部分看的太累了,明显发现基础知识太薄弱,什么欧拉角.DCM.四元数.gyro误差.矫正.正交化等各个概念.然后就是各种转换公式.接下来结合代码介绍一些主要的东西.太深入的还不了解~~~ 一定要多看论文啊,英文版的论文(也没有中文的.国人的悲哀啊).尽管看着头疼,看是看完了以后就会发现很多不了解

3D惯导Lidar SLAM LIPS: LiDAR-Inertial 3D Plane SLAM 摘要 本文提出了最*点*面表示的形式化方法,并分析了其在三维室内同步定位与映射中的应用.提出了一个利用最*点*面表示的无奇异*面因子,并在基于图的优化框架中证明了它与惯性预积测量的融合.所得到的LiDAR惯性三维*面SLAM(LIPS)系统在定制的LiDAR模拟器和实际实验中都得到了验证. 导言              准确.鲁棒的室内定位和地图绘制是非调音机器人应用的基本要求.室内环境通常是丰

前言 Qualoth是韩国FXGear公司推出的一款布料模拟插件,可以计算出很自然的衣褶以及动态效果,并且能应对大幅度动作的碰撞解算,可以和Houdini的Cloth Solver相媲美: 目前这款插件的教程很少,只能找到一个冗长的韩文视频以及官方帮助文档,没有其他更详细的教程: 我下载了for Maya的版本体验了一段时间,摸索出大体的制作流程,现分享如下: 制作流程 Qualoth的制作流程和nCloth差别较大,主要是前期衣物建模流程的不同,前几步类似传统服装制作: 1.先用Curve曲线

这是一个解算单天的shell脚本,对于初学者很有帮助. 首先就是需要在项目(四个字符)建立rinex brdc igs 还有以年纪日命名的目录,然后提前准备好station.info和lfile.文件,以及将tables表更新,然后将脚本放在以年纪日命名的目录中,执行即可. #!/bin/bash #AUTHOR 王会 #EMAIL wzxwhd@.com #READEME # 在时段文件下执行该脚本 # 需要准别下列文件: # station.info sh_upd_stnfo # lfile

原创文章,欢迎转载,转载请注明出处 MPU6050数据读取出来后,经过一个星期的努力,姿态解算和在matlab上的实时显示姿态终于完成了. 1:完成matlab的串口,并且实时通过波形显示数据 2:添加RTT查看CPU使用率的扩展功能,MPU6050读取数据的优化 3:四元素表示的坐标变化,四元素与欧拉角的关系和Madgwick的IMUupdate算法 4:飞控数据采集线程和数据处理线程的安排,类似于生产者与消费者的关系. 先放个效果视频... 如果看不了视频,请打开视屏网址:http://v.

GPS基线向量是利用2台或2台以上GPS接 收机所采集的同步观测数据形成的差分观测值,通过参数估计得方法所计算出的两两接收机间的三维坐标差.与常规地面测量中所测定的基线边长不同,基线向量是 既具有长度特性又具有方向特性的矢量,而基线边长则是仅具有长度特性的标量.基线向量主要采用空间直角坐标的坐标差的形式. 在一个基线解算结果中,可能包含很多项内容,但其中最主要的只有两项,即基线向量估值及其验后方差—协方差阵. 对于一组具有一个共同端点的同步观测基线来说,由于在进行基线解算时用到了一部分相同的观测

IK groups and IK elements VREP中使用IK groups和IK elements来进行正/逆运动学计算,一个IK group可以包含一个或者多个IK elements: IK groups: IK groups group one or more IK elements. To solve the kinematics of a simple kinematic chain, one IK group containing one IK element is need

1. IPv4协议和NAT的由来 今天,无数快乐的互联网用户在尽情享受Internet带来的乐趣.他们浏览新闻,搜索资料,下载软件,广交新朋,分享信息,甚至于足不出户获取一切日用所需.企业利用互联网发布信息,传递资料和订单,提供技术支持,完成日常办公.然而,Internet在给亿万用户带来便利的同时,自身却面临一个致命的问题:构建这个无所不能的Internet的基础IPv4协议已经不能再提供新的网络地址了.2011年2月3日中国农历新年, IANA对外宣布:IPv4地址空间最后5个地址块已经被分

原文地址:http://blog.csdn.net/zearot/article/details/48299459(如有侵权,请联系博主,立即删除.) 线段树详解    By 岩之痕 目录: 一:综述     二:原理    三:递归实现    四:非递归原理      五:非递归实现 六:线段树解题模型    七:扫描线   八:可持久化 (主席树)     九:练习题 一:综述 假设有编号从1到n的n个点,每个点都存了一些信息,用[L,R]表示下标从L到R的这些点. 线段树的用处就是,对编号

现在有个需求需要对使用 innodb 的数据库进行热备.网上查了很多工具皆推荐 Percona-xtrabackup 于是就仔细了解调研一番. 我们可以前往 https://www.percona.com/downloads/XtraBackup/LATEST/  下载我们需要的 linux 发行版的对应版本. 这里我下载了最近的稳定版本 2.4.12 rpm 包. 使用 tar -zvf 解压后 得到了好几个 rpm 文件. 安装了 percona-xtrabackup-24-2.4.12-1

本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,本文对两大问题进行了详细的介绍,即什么是 Metrics.如何使用 Metrics,并对 Metrics 监控实战进行解释说明. 什么是 Metrics? Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态.由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理

前言 nmap是一款开源免费的网络发现(Network Discovery)和安全审计(Security Auditing)工具.软件名字Nmap是Network Mapper的简称.Nmap最初是由Fyodor在1997年开始创建的.随后在开源社区众多的志愿者参与下,该工具逐渐成为最为流行安全必备工具之一.最新版的Nmap6.0在2012年5月21日发布,详情请参见:www.nmap.org. 一般情况下,Nmap用于列举网络主机清单.管理服务升级调度.监控主机或服务运行状况.Nmap可以检测

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 本篇原计划在上周五发布,由于太过硬核所以才拖到了这周五.我相信大家应该能从标题当中体会到这个硬核. 周五的专题是大数据和分布式,我最初的打算是和大家分享一下LSM树在分布式存储引擎当中的应用.但是想要能够真正深入理解了LSM的精髓,以及它构思巧妙的点,必须要对传统的数据库的B树和B+树有所了解.所以才有了今天的文章. 虽然我自己完整地将B树写了一遍,但是我并不建议初学者这么干,强行啃太难的数据结构除了容易劝退之外基本上没有太大的帮助.所

以下是本文目录: 1.从数据库连接探究 ThreadLocal 2.剖析 ThreadLocal 源码 3. ThreadLocal 应用场景 4. 通过面试题理解 ThreadLocal 1.从数据库连接探究 ThreadLocal 先看一个数据库连接的例子: class ConnectionManager{ private static Connection conn = null; public static Connection openConnection(){ if(conn ==

主要参考了:http://blog.csdn.net/yudingjun0611/article/details/7991601  Harris角点检测算子 本文将该文拷贝了过来,并做了一些数学方面的补充,以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解.由于补充的内容还挺多,所以还是将本文标注为了原创. 我增加的部分在文中用 {{  }} 圈了起来并用红色字体标注. 正文开始. Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出来的.在具体展开之前,不得

目录 URL Dispatcher 简介 模式概念 对比URLPattern 与 URLResolver (多态的体现) 构建子路由几种方式 反解url算法逻辑 URL Dispatcher 简介 django的url dispatcher 设计是基于一个url mapper来工作的. 这个url mapper主要用在两个方向: url 匹配到 视图 通过提供的标识,反解出url Django provides a solution such that the URL mapper is the