本系列往期文章：【3D激光SLAM（一）】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线雷达室内建图基本使用_Canminem的博客-CSDN博客_velodyne16线激光雷达【3D激光SLAM(二)】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线激光雷达在JetsonNano上的配置使用_Canminem的博客-CSDN博客_velodyne激光雷达驱动【3D激光SLAM(三)】Velodyne激光SLAM学习之激光雷达+IMU内参标定_Canminem的博客-CSDN博客_imu激光雷达 一、标定所使用设备激光雷达：velodyne16线激光雷达IMU：来自Pix
本系列往期文章：【3D激光SLAM（一）】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线雷达室内建图基本使用_Canminem的博客-CSDN博客_velodyne16线激光雷达【3D激光SLAM(二)】Velodyne激光SLAM学习之Velodyne-16线激光雷达在JetsonNano上的配置使用_Canminem的博客-CSDN博客_velodyne激光雷达驱动【3D激光SLAM(三)】Velodyne激光SLAM学习之激光雷达+IMU内参标定_Canminem的博客-CSDN博客_imu激光雷达 一、标定所使用设备激光雷达：velodyne16线激光雷达IMU：来自Pix
通用的代价地图配置参数: costmap_common_params.yamlmax_obstacle_height:2.0#传感器读数的最大有效高度，单位为meters;#通常设置为略高于机器人的实际高度，高度是指包含机械臂打直情况下的最大高度。#robot_radius:0.4#如果机器人圆形的，注释下面的一行，开启这个footprint:[[-0.133,-0.125],[-0.133,0.125],[0.133,0.125],[0.133,-0.125]]#[[x0,y0],[x1,y1],...[xn,yn]]#当机器人非圆形时，先找机器人的旋转中心，即两个轮的中心点设置成(0,0)
通用的代价地图配置参数: costmap_common_params.yamlmax_obstacle_height:2.0#传感器读数的最大有效高度，单位为meters;#通常设置为略高于机器人的实际高度，高度是指包含机械臂打直情况下的最大高度。#robot_radius:0.4#如果机器人圆形的，注释下面的一行，开启这个footprint:[[-0.133,-0.125],[-0.133,0.125],[0.133,0.125],[0.133,-0.125]]#[[x0,y0],[x1,y1],...[xn,yn]]#当机器人非圆形时，先找机器人的旋转中心，即两个轮的中心点设置成(0,0)
安装ORB-SLAM3教程一、ROS一键安装（首次学ROS的话）二、ORB_SLAM3所依赖的包有pangolin,EIGEN3,OPENCV，DBoW2和g2o1、安装工具2、安装EIGEN3.3.43.安装pangolin0.6(1)安装依赖(2)获得pangolin的稳定版本安装包(3)编译安装(4)报错(5)测试4.安装opencv3.4.25.DBoW2和g2o三、（非ROS）编译ORB_slam31.下载源码2.编译(1)编译Thirdparty/DBoW2(2)编译Thirdparty/g2o(3)编译Thirdparty/Sophus(4)解压/ORB_SLAM3/Vocabu
安装ORB-SLAM3教程一、ROS一键安装（首次学ROS的话）二、ORB_SLAM3所依赖的包有pangolin,EIGEN3,OPENCV，DBoW2和g2o1、安装工具2、安装EIGEN3.3.43.安装pangolin0.6(1)安装依赖(2)获得pangolin的稳定版本安装包(3)编译安装(4)报错(5)测试4.安装opencv3.4.25.DBoW2和g2o三、（非ROS）编译ORB_slam31.下载源码2.编译(1)编译Thirdparty/DBoW2(2)编译Thirdparty/g2o(3)编译Thirdparty/Sophus(4)解压/ORB_SLAM3/Vocabu
ceres如何进行后验估计ceres求landmark的协方差矩阵以下代码是自己在colmap中实现的///计算每个3Dpoints的协方差for(constimage_timage_id:config_.Images()){Image&image=reconstruction->Image(image_id);for(constPoint2D&point2D:image.Points2D()){if(!point2D.HasPoint3D()){continue;}Point3D&point3D=reconstruction->Point3D(point2D.Point3DId());Eig
ceres如何进行后验估计ceres求landmark的协方差矩阵以下代码是自己在colmap中实现的///计算每个3Dpoints的协方差for(constimage_timage_id:config_.Images()){Image&image=reconstruction->Image(image_id);for(constPoint2D&point2D:image.Points2D()){if(!point2D.HasPoint3D()){continue;}Point3D&point3D=reconstruction->Point3D(point2D.Point3DId());Eig
Citations：Z.Liao,Y.Hu,J.Zhang,etal.SO-SLAM:SemanticObjectSLAMWithScaleProportionalandSymmetricalTextureConstraints[J].inIEEERoboticsandAutomationLetters.2022,7(2):4008-4015.Keywords：Simultaneouslocalizationandmapping,Semantics,Robots,Cameras,Ellipsoids,Solidmodeling,Objectdetectionletter提出了一个单目对象SLA
Citations：Z.Liao,Y.Hu,J.Zhang,etal.SO-SLAM:SemanticObjectSLAMWithScaleProportionalandSymmetricalTextureConstraints[J].inIEEERoboticsandAutomationLetters.2022,7(2):4008-4015.Keywords：Simultaneouslocalizationandmapping,Semantics,Robots,Cameras,Ellipsoids,Solidmodeling,Objectdetectionletter提出了一个单目对象SLA
