一、手动标定代码工程：GitHub-Livox-SDK/livox_camera_lidar_calibration:CalibratetheextrinsicparametersbetweenLivoxLiDARandcamera 这是Livox提供的手动校准Livox雷达和相机之间外参的方法，并在Mid-40，Horizon和Tele-15上进行了验证。其中包含了计算相机内参，获得标定数据，优化计算外参和雷达相机融合应用相关的代码。本方案中使用了标定板角点作为标定目标物，由于Livox雷达非重复性扫描的特点，点云的密度较大，比较易于找到雷达点云中角点的准确位置。相机雷达的标定和融合也
在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------相机的最基础模型就是针孔相机模型针孔相机的数学模型 实物高度与成像高度之间的换算公式像素坐标系相机的内参矩阵，用于计算世界坐标系与像素坐标系之间的转换。图像中的一个点，世界坐标系上一条射线上的点均匹配，所以说丢失了距离信息。世界坐标
文章目录0引言1EuRoc数据集1.1下载数据1.2真值轨迹格式转换2单目ORB-SLAM22.1运行ORB-SLAM22.2evo评估轨迹2.2.1载入和对比轨迹2.2.2计算绝对轨迹误差3双目ORB-SLAM23.1运行ORB-SLAM23.2evo评估轨迹3.2.1载入和对比轨迹3.2.2计算绝对轨迹误差ORB-SLAM2算法系列：0引言ORB-SLAM2算法1已成功编译安装ORB-SLAM2到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM2，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM2生成的轨迹和真值轨迹。1EuRoc数据集1.1下载数据👉首先点击EuRoc开源
本篇博客整理了ROS安装，ORB-slam2安装，ROS的ORB-slam2安装1.ROS安装1.2ROS安装·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程安装时，sudorosdepinit和rosdepupdate失败，会碰到连接问题，采用以下连接提供的方法安装https://blog.csdn.net/qq_35813104/article/details/117332670至此，ROS安装完成，可以使用roscore验证。2.ORB-SLAM2安装2.1安装工具sudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallgitsudoap
一、概述evo是一款用于视觉里程计和SLAM问题的轨迹评估工具.核心功能是能够绘制相机的轨迹,或评估轨迹与真值之间的误差.支持多种数据集的轨迹格式(TUM、KITTI、EuRoCMAV、ROS的bag)，同时支持这些数据格式之间的相互转换，本文轨迹展示以tum数据格式为例。二、安装evo安装方式比较简单，有两种方式：1.便捷安装.pip3installevo--upgrade--no-binaryevo2.源码安装gitclonehttps://github.com/MichaelGrupp/evo.gitpip3install--editable.--upgrade--no-binaryev
系列文章目录·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–scanRegistration.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserOdometry.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserMapping.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–transformMaintenance.cpp写在前面本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读，尤其是对于其中坐标变换的部分，将会进行详细的讲解。本来是懒得写的，一个是怕自己以后忘了，另外是我在学习过程中，其实没有感觉哪一个博主能讲解的通篇都
环境： Ubuntu20.04 ROS2foxy OpenCV4.4.0(4版本以上的应该都可以）安装orb_slam3搭建环境参考：https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/129137521gitclonehttps://github.com/zang09/ORB-SLAM3-STEREO-FIXED.gitORB_SLAM3cdORB_SLAM3chmod+xbuild.sh./build.sh这将在lib文件夹中创建libORB_SLAM3.so，只需要安装到这一步，生成libORB_SLAM3.so动态库即可。后面的ros程序
一、问题描述在使用台式机进行仿真时，大部分例程很顺利，但在SLAM导航时，在RVIZ中却一直加载不出机器人模型，点击Navigation2Goal选择目标点进行导航时，无响应。启动后在RVIZ2和终端看到一个错误按照官网的指令试了多次，一直无法加载，在网上赵的解决方案都是修改RVIZ里的各种设置（GlobalOptions、FixedFrame等）试了很多但仍无法解决。二、解决方案在看b站时无意间看到了，可能是navgition2指令初始调用参数设置不对。后面将指令拆开修改为如下所示：(1)定义调用的机器人模型exportTURTLEBOT3_MODEL=burger也可以将机器人的模型定义为
深度相机和激光雷达是智能汽车上常用的传感器。但深度相机具有特征难以提取，容易受到视角影响。激光雷达存在数据不够直观且容易被吸收，从而丢失信息。因此在自动驾驶领域，需要对于不同传感器做数据的融合和传感器的标定。相机内参标定内参标定的原理和方法比较简单，由于只有焦距是未知量，因此计算焦距，求得内参。相机的畸变畸变属于成像的几何失真,它是由于焦平面上不同区域对影像的放大率不同而形成的画面扭曲变形现象。在内参标定时需要获取相机的畸变向量矩阵。相机的外参标定 利用Atuoware获取融合标定参数启动16线激光雷达和深度相机录制标定过程bag包（过程中定时改变标定板位置）编译标定工具箱calibrat
系列文章目录·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–scanRegistration.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserOdometry.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–laserMapping.cpp·【3D激光SLAM】LOAM源代码解析–transformMaintenance.cpp写在前面本系列文章将对LOAM源代码进行讲解，在讲解过程中，涉及到论文中提到的部分，会结合论文以及我自己的理解进行解读，尤其是对于其中坐标变换的部分，将会进行详细的讲解。本来是懒得写的，一个是怕自己以后忘了，另外是我在学习过程中，其实没有感觉哪一个博主能讲解的通篇都
