大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激光SLAM，也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考，相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出，欢迎各位大佬交流讨论，一起进步。 目录一、std_msgs1.1简介1.2基本类别1.3使用模板二、geometry_msgs2.1简介2.2基本类别2.3 使用模板三、sensor_msgs3.1简介3.2基本类别3.3使用模板四、shape_msgs4.1简介4.2基本类别4.3使
第四讲相机模型非线性优化-针孔相机模型与图像-实践：OpenCV/RGBD图像拼接-批量状态估计问题-非线性最小二乘法-实践：Ceres和g20(非线性优化库，图优化库）批量的状态估计问题可以通过构建最小二乘的方式求解。针孔相机模型：相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面上（单位为像素）的过程。由于相机镜头上的透镜的存在，使得光线投影到成像平面的过程会产生畸变，因此，我们用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程。小孔成像得到的像是倒立的，为了让模型符合实际，我们可以等价的把成像平面对称的放到相机的前面，和三维空间点一起放到摄像机坐标系的同一侧。空间点的单位为米，不过，在相机中，我
https://f.daixianiu.cn/csdn/9499401684344864.htmlimu与lidar标定https://github.com/PJLab-ADG/SensorsCalibration/blob/master/lidar2imu/README.md多雷达标定https://f.daixianiu.cn/csdn/3885826454722603.htmlrosusb相机内参标定ROS系统-摄像头标定cameracalibration_berry丶的博客-CSDN博客
目录ORB-SLAM3的CMake编译1 配置环境1.1确定g++的版本1.2安装Pangolin1.3Eigen3版本确认1.4 安装openCV4.4.01.5下载编译DBoW21.6 下载编译g2o2 编译ORB_SLAM32.1编译过程遇到的错误1：交换空间的内存不足 2.2编译过程会报错 error:‘decay_t’isnotamemberof‘std’ 这篇博客的主要目的是实用性地记录如何成功地运行ORB-SLAM3。ORB-SLAM3有两个版本，分别是常规版本和ROS版本，因此本文也将重点介绍这两个部分。为了方便编译，源代码中提供了两个脚本，分别是build.sh
参考引用张虎，机器人SLAM导航核心技术与实战[M].机械工业出版社，2022.本博客未详尽之处可自行查阅上述书籍一、编程基础篇1.ROS入门必备知识ROS学习笔记（文章链接汇总）2.C++编程范式《21天学通C++》读书笔记（文章链接汇总）3.OpenCV图像处理《OpenCV计算机视觉编程攻略》学习笔记（持续更新中）二、硬件基础篇1.机器人传感器1.1IMU1.1.1定义惯性测量单元(InertialMeasurementUnit，IMU)是用来测量惯性物理量的设备比如测量加速度的加速度计、测量角速度的陀螺仪等由于IMU具有非常高的测量频率，而相机、雷达、轮式里程计等测量频率较低，因此往往
目录基于多模态融合的人机协同模型与算法研究感知与识别技术2.1手势信息的感知与识别
在上一章中简单了解了VEnus算法对于反光柱导航的基本思路。其主要分为了高反点提取、高反点聚类查找中心、高反点与已知反光柱位姿匹配以及调用ceres库进行位姿优化等步骤。然后在这个算法的基础上，再进行一定的开发达到一个比较稳定且可视化的版本。使用：ffmpeg-fx11grab-framerate25-video_size1920*1080-i:0.0out.mp4简单录制一下运行效果，类似于这样：out这里使用的是自己录制的一个包，其中包含了激光数据以及里程计信息odom。为了使结果看起来更舒适，主要进行了以下几个部分的改进：1、发布map到odom变换关系为了在rviz中进行点云以及反光柱
前面我们提到，ORB-SLAM3作为常用的机器人建图与定位技术，是当前最优秀的基于特征点的视觉SLAM系统之一。它支持单目、双目、单目惯导、双目惯导、RGB-D等多种相机模式，兼具精度和鲁棒性，是机器人SLAM算法工程师的一项「必备技能」。为了更好地帮助大家学习和理解ORB-SLAM3，小智计划进行一系列理论与实践相结合的深度技术分享。而这些，都是我们在实践过程中总结出来的宝贵经验。具体内容包括：1.ORB-SLAM3论文导读与整体算法流程梳理2.ORB-SLAM3中的跟踪线程2.1特征点提取、匹配，以及地图初始化2.2IMU预积分原理及代码梳理2.3跟踪模式详解：参考关键帧跟踪、恒速模型跟踪
文章目录0引言1D435i相机配置2新增发布双目位姿功能2.1新增d435i_stereo.cc代码2.2修改CMakeLists.txt2.3新增配置文件D435i.yaml3编译运行和结果3.1编译运行3.2结果3.3可能出现的问题0引言ORB-SLAM2算法1已成功编译安装ROS版本ORB-SLAM2到本地，以及ORB-SLAM2算法5成功用EuRoc、TUM、KITTI开源数据来运行ROS版ORB-SLAM2，并生成轨迹。但实际ROS视觉SLAM工程落地时，一般搭配传感器实时发出位姿pose的rostopic，本篇就以D435i相机的双目IR相机作为输入，运行ROS版ORB-SLAM2
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 4.1惯性测量单元 4.2激光雷达 4.3相机 4.4带编码器的减速电机第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导航综合实战每当说起雷达，很多人可能想到的就是军事领域探测敌机那种庞然大物。其实，雷达是指利用探测介质探测物体距离的设备，比
