文章目录1算法原理1.1ORB组成1.2FAST关键点1.2.1ORB检测过程1.2.2存在问题——数量多、尺度和旋转1.2.3旋转解决1.3BRIEF描述子1代码实现n补充n.1Sobeln.2Harrisn.3boxFiltern.4FLANN快速最近邻??n.5SIFT和SURF1算法原理1.1和1.2内容引用高翔《视觉SLAM十四讲》。1.3内容引用：https://mp.weixin.qq.com/s/u5gSCwQ3XahF0fe19biAyQ1.1ORB组成“ORB特征亦由关键点和描述子两部分组成。它的关键点称为“OrientedFAST”，是一种改进的FAST角点。它的描述子称
连载文章，长期更新，欢迎关注：写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉SLAM系统第10章-其他SLAM系统第11章-自主导航中的数学基础第12章-典型自主导航系统第13章-机器人SLAM导航综合实战 13.1运行机器人上的传感器 13.2运行SLAM构建地图 13.3运行自主导航 13.4基于自主导航的应用在“xiihoo机器人”中推荐使用基于激光的Cartographer和基于视
文章目录前言1.安装Pangolin所需依赖2.下载源码（旧版本）3.安装Pangolin(两种编译方法)4.Pangolin库测试遇到的问题解决方法前言Pangolin是一个用于OpenGL显示/交互以及视频输入的一个轻量级、快速开发库，下面是Pangolin的Github网址：https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin下面介绍一下Pangolin的安装过程1.安装Pangolin所需依赖sudoaptinstalllibgl1-mesa-devsudoaptinstalllibglew-devsudoaptinstallcmakesudoapti
Ubuntu18.04+Android手机IMU+ROSMelodic跑ORB-SLAM2前言一、ROSMelodic在ubuntu系统18.04版本上的安装二、基于ROS，ORB_SLAM2的安装、配置、运行SLAM单目实例1、前期SLAM环境配置2、ROS下安装ORB_SLAM23、运行单目SLAM实例（1）下载数据集（2）编译（3）结果三、Android手机摄像头与PC建立通信传输1、Android工具下载2、连接热点将PC和Android手机置于同一局域网下四、Android手机摄像头相机参数标定（1）采集并保存图片（2）进行标定新建一个工作目录（3）编译运行，标定（4）参数填入ORB
SLAM可以说是近几年最火的机器人技术之一，也是机器人领域的关键技术。不少同学表示，学了几年还在「爬坑」，甚至感觉「越学越难」。本文通过整理机器人领域常用的SLAM算法架构及特点，希望为大家的方向选择提供一些参考。01 SLAM是啥？我们先界定一下SLAM技术。SLAM，是指即时定位和地图构建，一种同时实现机器人自身定位和环境地图构建的技术。原理是使用相机、激光雷达、惯性测量单元等传感器，来收集环境信息，然后用算法将这些信息融合起来，以确定机器人在未知环境中的位置，并构建一张环境地图。通过SLAM技术，机器人可以在未知环境中进行自主探索和导航。像家用的扫地机，就是一个非常好的应用实例。 SLA
前言 由于ORB-SLAM2在构建的时候只在地图中保留了特征点，对于使用RGB-D相机的小伙伴而言，更希望得到一个点云地图。好在ORB-SLAM2这个框架结构清晰，只需要单独添加一个线程用于维护点云地图，将ORB-SLAM2生成的关键帧传入点云地图构建线程，利用传入关键帧来生成点云地图，这就是基本思路了。其实这个工作高翔博士在早期就已经做过了，并上传到了github中。我的系统属性：操作系统：ubuntu20.04ROS：Noetic版本依赖库版本：eigen3.1.0、pcl-1.12、opencv3.2、vtk6.2、octomap1.9网站上流行的方式分为两种：一种是对o
在上一篇博文的最后提到过，基于高通QXRService已经开发出了能够获取到几乎所有基础数据的工具应用。今天就开始详细讲解如何基于高通QXRService进行程序开发，这一篇主要讲如何获取高通SLAMPose和IMUData。在之前的博文中已经介绍过，由于高通新的SDK在创建几个关键结构体句柄时，需要传入Java虚拟机内存首地址(JavaVM*)以及运行上下文(Context)，所以对QXRService的开发是JNI层的Native开发，需要具备一些JNI编程的基础知识。另外，此文的一些具体细节对之前的这一篇博文进行了补充和修正：《QVRService：基于SnapdragonXR-SDK4
旋转轴/旋转角、旋转矩阵、四元数、李代数都可以表示旋转，那么这几者的转换是如何实现的呢？绕一个轴，旋转角度的旋转，例如，在三维空间中，以为轴，旋转45°，表示为，注意，旋转轴模长要化为1，旋转角度乘旋转轴即为旋转向量假如有一个点P(1,2,3),那么点P绕轴（0，0.7071，0.7071）转，后的位置，R为旋转矩阵，旋转向量到旋转矩阵的转化通过罗德里格斯公式实现 n右上面一个小帽子表示将向量n(n1,n2,n3)转化为反对称矩阵（skew-symmetirc） 从旋转矩阵转化回旋转轴和旋转角的方法是对旋转矩阵求迹tr(R) 转轴n是旋转矩阵R特征值1所对应的特征向量。通过特征向量的求解方法求
导航实现：SLAM建图先安装相关的ROS功能包:安装gmapping包(用于构建地图):sudoaptinstallros--gmapping安装地图服务包(用于保存与读取地图):sudoaptinstallros--map-server安装navigation包(用于定位以及路径规划):sudoaptinstallros--navigation 新建功能包，并导入依赖:gmappingmap_serveramclmove_base，其中gampping用于构建地图，map_server用于保存与读取地图，amcl用于定位，move_base用于路径规划（1）编写gmapping相关的lau
SLAM是Simultaneouslocalizationandmapping缩写，意为“同步定位与建图”，主要用于解决机器人在未知环境运动时的定位与地图构建问题。机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置和地图进行自身定位，同时在自身定位的基础上建造增量式地图，实现机器人的自主定位和导航。小车可以运行ros中激光雷达功能包，在PC端的rviz中可以查看；在启动底盘、键盘控制后可以控制小车移动；根据SLAM算法对实验室的环境进行建图；可以保存、读取地图，在PC端控制小车从A点到B点实现路径规划并自动避障。本文以冰达机器人小车为例，在实际使用过程中遇到了一些问题，总结出的较为
