视觉里程计(VIO)作为一种空间定位方法,广泛应用于VR/AR.无人驾驶和移动机器人,比如近年火热的苹果 AR-Kit和谷歌AR-Core都使用了VIO技术进行空间定位.通常,VIO系统忽略IMU与相机时间偏差,认为IMU和相机时间是同步和对齐的,然而由于硬件系统的触发延时.传输延时和没有准确同步时钟等问题,IMU和相机之间通常存在时间偏差,估计并纠正这个偏差将有效提升VIO系统的性能.本文将介绍一种简单有效方法,该方法发表与IROS2018,是港科大沈劭劼老师团队的成果,并且该方法对应的文

引言 每天收到无数的兄弟团队的同事向系统转ANR JIRA,有些一旦遇到App ANR就直接转到系统组,有些简单看一下就转到系统组帮忙看一下.如此浩瀚的JIRA,我们什么事不做也处理不过来,请每个App owner责任各自ANR. APP Team要先有较深入分析,真正确定是系统问题,再转JIRA 请勿看到binder或者message耗时就直接转到系统,几乎系统所有的通信都离不开这两个基本功能,存在这个不能直接说明问题,要能从逻辑上说得通是系统的问题 如果看完本文,分析完一遍之后,还是无法深入

首先通过imu预积分陀螺仪和视觉特征匹配分解Fundamental矩阵获取rotationMatrix之间的约束关系,联立方程组可以求得外参旋转矩阵: 接下来会检测当前frame_count是否达到WINDOW_SIZE,确保有足够的frame参与初始化: bool Estimator::initialStructure(); 1. 保证imu充分运动,只需要考察线加速度的变化,计算窗口中加速度的标准差,标准差大于0.25则代表imu充分激励,足够初始化(这一部分在ios版本实现中被注释掉了,不

本文将从以下三个方面全面介绍Kafka Streams 一. Kafka Streams 概念 二. Kafka Streams 使用 三. Kafka Streams WordCount   一. Kafka Streams 概念 1.Kafka Stream?Kafka Streams是一套处理分析Kafka中存储数据的客户端类库,处理完的数据或者写回Kafka,或者发送给外部系统.它构建在一些重要的流处理概念之上:区分事件时间和处理时间.开窗的支持.简单有效的状态管理等.Kafka Str

NGUI版本号:3.6.5 以以下的图,解释下主要的Anchors的使用(能够通过官方的Anchor和Chat样例进行深入学习) Target不是一定要是Sprite.能够是随意的UIRect(UISprite.UIPanel的基类)或者能够是Camera. 假设是UIRect类型.对齐的就是当前UIRect的边缘.假设是Camera,对齐的就是屏幕. (这里说的当前图片指的以下终于图片的绿色.背景图片指的以下终于图片的黑色) Type:Advanced--选项比較多,Unified包括在这里

Ubuntu14.04(indigo)实现RGBDSLAMv2(数据集和实时Kinect v2) 一.在.bag数据集上跑RGBDSLAMv2 RGBDSLAMv2指的是Felix Endres大神在2014年发表论文,实现的基于RGB-D 摄像头的SLAM系统,用于创建三维点云或者八叉树地图. 安装步骤重点参考原gitbub网址:https://github.com/felixendres/rgbdslam_v2 说明本人台式机硬件配置: Intel(R)Core(TM)i5-6500 CPU

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

https://blog.csdn.net/chishuideyu/article/details/77479758 加速度计和陀螺仪的时间戳一致 ros 的message filters可以做时间同步 message filters文档地址 http://wiki.ros.org/message_filters Overview message_filters是一个与roscpp和rospy一起使用的实用程序库. 它将常用的消息“过滤”算法收集到一个公共空间中. 消息过滤器被定义为消息到达的东

联合标定三维雷达和IMU,第一步要先对齐两种传感信息的时间戳. ros官网提供了message_filters用于对齐多种传感信息的时间戳. http://wiki.ros.org/message_filters#Time_Synchronizer 需要提示一点,对齐时间戳有两种方式,一种是时间戳完全对齐 ExactTime Policy ,另一种是时间戳相近 ApproximateTime Policy ,前者更为严格. 本人选用时间戳相近的对齐方法,代码如下: #include <messa

视觉 Vs. IMU 小白:师兄,好久没见到你了啊,我最近在看IMU(Inertial Measurement Unit,惯性导航单元)相关的东西,正好有问题求助啊 师兄:又遇到啥问题啦? 小白:是这样的,现在VIO(Visual-Inertial Odometry,视觉惯性里程计)很火,我就想试试把IMU测量的信息和图像进行简单的融合,这样利用IMU测量的先验信息,可以给图像一个比较好的初值... 师兄:嗯嗯,这个思路没问题的啊,图像信息和 IMU 确实存在一定互补性,两者各有所长,取长补短.

首先通过vins_estimator mode监听几个Topic(频率2000Hz),将imu数据,feature数据,raw_image数据(用于回环检测)通过各自的回调函数封装起来 ros::Subscriber sub_imu = n.subscribe(IMU_TOPIC, , imu_callback, ros::TransportHints().tcpNoDelay()); ros::Subscriber sub_image = n.subscribe(, feature_callb

https://qingsimon.github.io/post/2018-12-28-android%E6%89%8B%E6%9C%BA%E7%9B%B8camera%E5%92%8Cimu%E7%9A%84%E6%A0%87%E5%AE%9A/

http://blog.csdn.net/mirkerson/article/details/38920107 http://blog.csdn.net/jimbo_lee/article/details/27545193 http://blog.csdn.net/andensy/article/details/50320301

public class Camera.Parameters extends Object java.lang.Object    ↳ android.hardware.Camera.Parameters Class Overview     类概述 相机的服务设置. 使相机参数生效,应用程序必须调用setparameters(相机参数.).例如,在setwhitebalance(字符串)被称为,白平衡不实际上改变了之前setparameters(相机参数.)被称为参数变化的对象. 不同的设备可

一.硬件知识 1. 摄像头硬件结构和工作原理,如图1&图2 外部光线穿过lens镜头,经过红外滤光片后光学图像投射到传感器上,然后光学图像被转换成电信号,电信号再经过模数转换变为数字信号,数字信号经过DSP加工处理, 再被送到接收端进行处理,最终转换成屏幕上能够看到的图像. 其中: 1)滤光片作用: a. 滤除红外线,滤除对可见光有干扰的红外光,使成像效果更清晰. b. 修整进来的光线,感光芯片由感光体(CELL)构成,最好的光线是直射进来,但为了怕干扰到邻近感光体 就需要对光线加以修整,因此那

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的

Camera的架构与Android系统的整体架构保持一致,如下图所示,本文主要从以下四个方面对其进行说明. Framework:Camera.java Android Runtime:android_hardware_Camera.cpp Library:Camera Client和Camera Service HAL:CameraHardwareInterface 一.Framework:Camera.java Camera是应用层软件直接使用的类,涵盖了启动.预览.拍摄及关闭等操作摄像头的全

一.前言 在之前已经详细介绍了Android中的一种视频数据源:Camera,不了解的同学可以点击进入:Android中Camera使用详解 ,在这篇文章中我们介绍了如何采集摄像头的每一帧数据,然后进行二次处理,例子中主要使用了对每一帧数据进行格式转化:NV21转化成ARGB格式,然后生成一张图片,然后添加水印效果.那么本文就来开始介绍如何将摄像头视频源数据的每一帧进行二次处理,然后推流到服务端.推流现在有很多种方式,但是更多的是基于FFMpeg,而现在各个云服务平台已经推出了直播SDK了,本文

系统自带的Gallery选中的item总是在组件的中间.但是有些时候我们需要把选中的元素放在左边或者是Gallery一出来就要放在左边.修改Gallery靠左对齐的思路:1.Gellary总是对center进行锁定的,所以可以考虑修改它的center的位置,把center改成在left的位置就可以了.Gallery中有个方法: /** *@return The center of this Gallery. */ private int getCenterOfGallery() { return

一.开篇 写博客还得写开篇介绍,可惜,这个不是我所擅长的.就按我自己的想法写吧. 话说camera模块,从上层到底层一共包含着这么几个部分: 1.apk------java语言 2.camera的java接口----java语言 3.camera的java接口的具体实现,即所谓的JNI-----(java—>C++) 4.camera客户端-----C++语言 5.camera服务器----C++语言 6.camera硬件抽象层,即所谓的HAL------C++语言 7.camera驱动 如上也