imu 初始化 重力方向

VINS（四）初始化与相机IMU外参标定

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{

javascript检查移动设备是否支持重力方向感应

javascript如何检查移动设备,如手机平台是否支持重力或者方向感应. 可以使用html5提供的重力和方向感应接口来判断. html5 中针对高端手机提供了重力感应和重力加速的接口,开发可以利用这个接口获取到移动设备重力加速感应数据. 目前已经支持的浏览器只有chrome和firefox,以及IOS的webkit(貌似android上因为版本差异很大,部分低版本的系统不支持). 引用来源:http://www.pjhome.net/article/Javascript/html5_Orien

fluent在运行时改变重力方向方法总结

Fluent版本:19.0(其他版本应该也适用) 这里我们用一个简单的算例(同心环中的自然对流)来说明 算例来自<ANSYS Fluid Dynamics Verification Manual>中的VMFL009: Natural Convection in a Concentric Annulus.  外环温度为327K,内环温度为373K 圆环内流体的物性参数为: 通过计算瑞利数,本算例应该采用层流模型进行计算 网格模型如下: 首先我们不考虑重力 打开Fluent,读入网格(建议在ICE

OKVIS（一）初始化流程及代码结构

OKVIS代码结构: okvis_apps: your own app okvis_ceres: backend main code, estimator, error term;  okvis_common: interface need to be derived, parameterReader; okvis_cv: frame and camera; okvis_frontend: visual detection, matching, triangulation and initial

VIO 初始化小结 - 10.17

最近几个月忙于博士毕业,找工作一直没有继续更新博客,希望以这一篇开始,每个月能够继续有几篇总结博客. 首先review一下比较著名的vio系统 Tightly coupled EKF: mainly ETH ASL R.Siegwart work Tightly-coupled EKF: MSCKF->MSCKF2.0->SR-ISWR  observability and consistency analysis ROVIO SR-ISWF Optimization: OKVIS VINS-

UIDynamic(重力行为+碰撞检测)

一.重力行为 说明:给定重力方向.加速度,让物体朝着重力方向掉落 1.方法 (1)UIGravityBehavior的初始化 - (instancetype)initWithItems:(NSArray *)items; item参数 :里面存放着物理仿真元素 (2)UIGravityBehavior常见方法 - (void)addItem:(id <UIDynamicItem>)item; 添加1个物理仿真元素 - (void)removeItem:(id <UIDynamicItem

iOS开发拓展篇—UIDynamic(重力行为+碰撞检测)

iOS开发拓展篇—UIDynamic(重力行为+碰撞检测) 一.重力行为 说明:给定重力方向.加速度,让物体朝着重力方向掉落 1.方法 (1)UIGravityBehavior的初始化 - (instancetype)initWithItems:(NSArray *)items; item参数 :里面存放着物理仿真元素 (2)UIGravityBehavior常见方法 - (void)addItem:(id <UIDynamicItem>)item; 添加1个物理仿真元素 - (void)re

Windows Phone 7之XNA游戏：重力感应

Windows Phone XNA游戏提供的重力传感器可以利用量测重力的原理判手机移动的方向,允许使用者利用摇动或甩动手机的方式控制游戏的执行,其原理和汽车的安全气囊相同,在侦测到汽车快速减速的时候立刻充气以保护驾驶人与乘客不会受伤.要使用重力传感器当做游戏程序的输入,以 XNA 为基础的游戏程序可以利用 Accelerometer 类别提供的功能启用/停用重力加速器,取得重力加速器的状态,以及处理重力加速器引发的事件. Accelerometer 类别常用的属性 属性名称 说明 State 管

常见行为：仿真&amp;重力&amp;碰撞&amp;捕捉

一.UIDynamic是从iOS 7开始引入的一种新技术,隶属于UIKit框架.可以认为是一种物理引擎,能模拟和仿真现实生活中的物理现象,重力.弹性碰撞等,游戏开发中很常见,例如愤怒的小鸟. 二.UIDynamic实现物理仿真效果步骤: (1)创建一个物理仿真器(Dynamic Animator)(顺便设置仿真范围) (2)创建相应的物理仿真行为(Dynamic Behavior)(顺便添加物理仿真元素) (3)将物理仿真行为添加到物理仿真器中 开始仿真   //物理仿真器:让物理仿真元素执行具

李洪强iOS开发拓展篇—UIDynamic(重力行为+碰撞检测)

iOS开发拓展篇—UIDynamic(重力行为+碰撞检测) 一.重力行为 说明:给定重力方向.加速度,让物体朝着重力方向掉落 1.方法 (1)UIGravityBehavior的初始化 - (instancetype)initWithItems:(NSArray *)items; item参数 :里面存放着物理仿真元素 (2)UIGravityBehavior常见方法 - (void)addItem:(id <UIDynamicItem>)item; 添加1个物理仿真元素 - (void)re

IMU 标定 | 工业界和学术界有什么不同？

点击"计算机视觉life"关注,置顶更快接收消息! 由于格式问题最好在公众号上观看<IMU 标定-工业界和学术界有什么不同?> 本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念,IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法. 本文阅读时间约8分钟 了解IMU和误差 IMU(Inertial Measurement Unit)是测量运动物体惯性运动,输出三轴加速度和三轴角速度等信息的电子元件,用于姿态角和运动路径等测量.IMU常常还包含了磁力计.压

Unity重力的测试

其实和想象的结果还是有点出入 斜坡测试 (非悬空,直接把地面旋转成斜坡) 在非悬空状态下是不会受到斜坡的影响,只有进入悬空再进入斜坡,才会滑下去 一帧内关闭碰撞器再打开,或者一帧内打开Trigger再关闭也可以. (悬空自由落体后,滑下斜坡) 重力方向改变测试 那么如果游戏中角色有跳跃,又不想顺着地面的左右摇晃滑下,可以直接把重力赋给地面向量

HTML5 重力感应效果，实现摇一摇效果

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no"> <meta name="format-detect

P7473 [NOI Online 2021 入门组] 重力球

P7473 [NOI Online 2021 入门组] 重力球 题意 给你一个正方形平面,某些位置有障碍,对于平面上两个球,每次你可以改变重力方向使两个球下落到最底端,求使两个球位置重合的最小改变重力次数.障碍固定,多次询问两个球的位置. 思路 考虑最暴力的想法,总共有 \(n^4\) 种状态,即两个球的坐标. 考虑优化状态数,发现只有障碍物(边界)旁边(四联通)的位置才有用.实际最大位置数为 \(250\times 4+250\times 4=2000\) 左右.那么实际状态数最大为 \(20

论文阅读——Visual inertial odometry using coupled nonlinear optimization

简介:论文提出一种新的视觉里程计算法,其直接利用带噪声的IMU数据和视觉特征位置来优化相机位姿.不同于对IMU和视觉数据运行分离的滤波器,这种算法将它们纳入联合的非线性优化框架中.视觉特征的透视重投影代价函数以及从IMU和位姿轨迹得到的加速度和角速度运动代价函数被联合优化. 一.算法的整体框架 文中提出的在线VIO算法,其限制优化窗口只包括最近的观测和参数.随着窗口尺寸的变化,估计精度和计算成本之间的权衡就会出现.这种算法属于利用优化框架的基于关键帧的方法,与之前方法相反的是,不边缘化之前的状态

imu_tk标定算法

IMU(惯性测量单位)是机器人中非常流行的传感器:其中,它们被用于惯性导航[1],姿态估计[2]和视觉惯性导航[3],[4],也使用 智能手机设备[5]. 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS(微机电系统)技术. 它们由一组三轴簇组成:加速度计,陀螺仪和磁力计簇.   在理想的IMU中,三轴簇应共享跨越三维空间的相同3D正交灵敏度轴,而比例因子应将每个传感器测量的数字量转换为实际物理量(例如,加速度和陀螺率). 遗憾的是,低成本的基于MEMS的IMU通常受到非精确缩放,传感器轴未对准,跨轴灵

imu_tk标定算法原理

imu_tk代码地址 https://bitbucket.org/alberto_pretto/imu_tk II. S ENSOR E RROR M ODEL 对于理想的IMU,加速度计三元组的3个轴和陀螺仪三元组的3个轴定义单个共享的正交3D帧. 每个加速度计检测沿一个不同轴的加速度,而每个陀螺仪测量围绕同一轴的角速度. 不幸的是,在实际IMU中,由于组装不准确,两个三元组形成两个不同的(即,未对准的)非正交的帧. 此外,单个传感器并不完美:通常,用于以实际物理量转换传感器的数字输出的比例因

Direct Visual-Inertial Odometry with Stereo Cameras

这对于直接方法是特别有益的:众所周知直接图像对准是非凸的,并且只有在足够准确的初始估计可用时才能预期收敛.虽然在实践中像粗到精跟踪这样的技术会增加收敛半径,但是紧密的惯性积分可以更有效地解决这个问题,因为附加的误差项和先前的结果确保即使对于快速运动也能收敛.我们表明它甚至允许在没有视觉信息的情况下通过短间隔进行跟踪,例如 将相机对准白墙造成的.此外,惯性测量可以观察到全局滚转和俯仰,减少了平移3D运动和偏航旋转的全局漂移. IMU通常以比相机的帧速率高得多的频率操作,并且可以测量重力方向并消除滚

论文阅读 ORBSLAM3

这周末ORB-SLAM3出现了.先看了看论文.IMU部分没细看,后面补上. Abstract 视觉,视觉惯导,多地图SLAM系统 支持单目/立体/RGBD相机 支持pinhole/鱼眼相机 基于特征/紧耦合/视觉惯导,基于最大后验估计的SLAM系统,即使是在IMU的初始化阶段. 我们的系统更准2-5倍. 多地图系统,基于新的场景识别,提升了recall. 1. Introduction short-term data association 前段配 mid-tem data assocation

ORB-SLAM3论文阅读：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-

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