前言相关解析及参考：超详细解读ORB-SLAM3单目初始化（下篇）ORB_SLAM3和之前版本有什么不同？_小白学视觉的技术博客_51CTO博客orbslam3官方源码地址：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3‼️注意如果是ROS编译请见issue：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/issues/442或直接使用fork版本下的https://gitee.com/kin_zhang/ORB_SLAM3/tree/fix%2Fros_build/此记录仅为小白式探索记录，主要是用自己的数据集跑一下orbsla
目录前言几个高频面试题目计算机视觉和slam区别占栅格地图和高精地图有哪些差别？非结构化道路的SLAM问题？抑或者激光SLAM的退化特性？地图表达与实际环境的差异？
视觉SLAM中，本质矩阵、基础矩阵、单应性矩阵自由度和秩分析1.各个矩阵的自由度由于基础矩阵和本质矩阵都是由对极约束来的1.1本质矩阵E的自由度为5，秩为21.1.1自由度：首先，旋转和平移一共6个自由度。其次，由于对极约束的原因，本质矩阵是具有尺度等价性的，所以自由度减1。所以，本质矩阵的自由度为5。旋转矩阵的9个参数，存在6个约束条件，所以只有3个自由度：三个向量的模长为1这3个条件、三个向量两两垂直2个条件（XY垂直，XZ垂直这两个）、以及右手系（或左手系）这1个条件（这个条件意味着行列式是1或-1，也暗示了如果XY垂直YZ垂直，则XZ也会垂直）。9-3-2-1=31.1.2秩性质：正交
1.保存/加载地图先说方法：在加载的相机参数文件.yaml的最前面加上下面两行就行。System.LoadAtlasFromFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"System.SaveAtlasToFile:"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"第一行表示从本地加载名为"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"的地图文件，第二行表示保存名为"MH01_to_MH05_stereo_inertial.osa"的地图到本地。第一次运行建图时注释掉第一行，只使用第二行，加载地图重定位时反过来，亲测同时使用
题目要求识别形状并且键盘设置控制激光笔走A,B,C等轨道。OpenMV需要识别图形形状、激光笔位置，以及提高要求中的识别形状的面积等。这里介绍一下识别激光的方法，主要使用的是色块识别。但是激光点面积很小，而且在黑色区域容易被吞掉。因此对图像本身做一定的处理，比如调节曝光度等。感光器初始化代码：sensor.reset()sensor.set_auto_gain(False)sensor.set_pixformat(sensor.GRAYSCALE)#orsensor.RGB565sensor.set_framesize(sensor.QVGA)#orsensor.QVGA(orothers)s
激光slamgazebo仿真环境搭建 系统版本：ubuntu20.04 ros版本：noetic1.安装gazebo 运行下面命令，安装gazebo相关的ros包（默认已经安装了ros，没安装的根据自己的ubuntu版本安装对应的ros版本，ubuutu16.04–>kinetic，ubuntu18.04–>melodic，ubuntu20.04–>noetic）#安装和gazebo相关的包sudoapt-getinstallros-noetic-turtlebot3-*sudoapt-getinstallros-noetic-gazebo-ros-pkgssudoapt-getinst
1.瑞芯微RK3588RK3588是瑞芯微推出的一款高性能系统级芯片，采用了台积电7纳米工艺制造。其主要性能参数包括：CPU：采用4个Cortex-A76和4个Cortex-A55核心，最高主频可达2.4GHz，支持big.LITTLE架构。GPU：采用Mali-G52MC2GPU，集成了4个执行单元，支持OpenGLES3.2、Vulkan1.1等图形标准，能够提供流畅的游戏和视频播放体验。AI加速器：内置了NPU，支持2TOPS的计算能力，能够提供更快的人工智能处理速度。显示输出：支持最大4K分辨率的60Hz显示输出，同时还支持HDR10和HLG格式，能够提供更加逼真的画面效果。存储和连接
01车载激光雷达的激光点云通过点云技术，激光雷达的成像能够更为清晰、精准，能够充分发挥高分辨率的优点。点云的应用不仅可以节省掉传统的建模时间，也增加了模型准确性，是激光雷达的技术优势之一。车载激光雷达是一种移动型扫描系统，可以通过发射和接收激光束，分析激光遇到目标对象后的折返时间，计算出目标对象与车的相对距离，并利用收集的目标对象表面大量的密集点的三维坐标、反射率等信息，快速复建出目标的三维模型及各种图件数据，建立三维点云图，绘制出环境地图，以达到环境感知的目的。激光雷达采集到的物体信息呈现出一系列分散的、具有准确角度和距离信息的点，被称为点云，如图1所示。图2激光雷达点云图一、激光点云的参数
一、准备工作1.1、安装Ubuntu和ROS系统首先在电脑上安装好Ubuntu系统和ROS系统，我安装的是Ubuntu18.04和ROSMelodic，不同的Ubuntu版本对应不同的ROS版本ROS发布日期ROS版本停止支持日期对应Ubuntu版本2018年5月23日ROSMelodicMorenia2023年5月Ubuntu18.042016年5月23日ROSKineticKame2021年4月Ubuntu16.04(Xenial)Ubuntu15.10(Wily)2015年5月23日ROSJadeTurtle2017年5月Ubuntu15.04(Wily)Ubuntu14.04LTS(T
目录本博客将采用标准库和HAL库实现所用设备选择引脚说明与单片机的接线表标准库实现 HAL库实现本博客将采用标准库和HAL库实现所用设备选择单片机型号：STM32F103C8T6 激光测距传感器型号：WT-VL53L0L1 采用串口TTL电平输出，可以接USB-TTL串口到电脑，或者直接接MCU的串口，实时输出距离数据(ASCII码)。该模块可以直接接收串口数据。本博文任务是将数据提取出来，以便其它模块使用。引脚说明模块的引脚说明：序号激光测距模块引脚颜色1VCC红色2RXD绿色3TXD黄色4SCL-5SDA-6GND黑色与单片机的接线表序号激光测距模块引脚颜色单片机STM321VCC红色VC
