r2live学习随笔

最新推荐文章于 2024-11-17 18:20:30 发布
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#学习 #数码相机 #人工智能

在fast-lio2的基础上融入了相机。
在这里插入图片描述
这个误差状态迭代卡尔曼滤波器应该就是fast-lio系列的方法，取了一个更加贴切的名字。

关于流和运动模型的就不再多做介绍了。看一下数据接收顺序吧
（5）
和（7）
中的两个传播从融合最近的LiDAR/相机测量（例如，第k次测量，见第IV-I节）之后的最佳状态和协方差估计开始，并重复直到接收下一个LiDAR/摄像机测量（例如第k+1次测量）。

在这里插入图片描述
前向传播模型可以参考fast-lio fast-lio2。

先验分布

在k+1激光雷达/相机的测量处，传播的状态估计和协方差就变成了在这里插入图片描述
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r3live:从r2live进行公式解读
handily_1的博客
04-02 2116
总述 r2live提出的框架由基于滤波方法的里程计模块和基于因子图的优化模块组成。 系统框图： 基于滤波器的里程计利用LiDAR、相机和惯性传感器的测量值，在误差状态迭代卡尔曼滤波器框架内估计状态； 为了进一步改善视觉测量，利用因子图优化来优化局部滑动窗口内的视觉路标点； r2live框架的运动方程由IMU传播建立，观测方程由相机和雷达建立，迭代卡尔曼滤波得到的值其实就是MAP的结果，十四讲介绍过MAP就是最小化噪声的二次型，也就是马氏距离； 噪声包括三项： 运动方程 lidar观测方程 camer观测
R2live论文阅读笔记
Ken_liefeng的博客
11-15 3295
R2live GitHub - hku-mars/r2live: R2LIVE is a robust, real-time tightly-coupled multi-sensor fusion framework, which fuses the measurement from the LiDAR, inertial sensor, visual camera to achieve robust, accurate state estimation. **摘要：**该篇论文提出鲁邦的、实时耦合的多传感
r2live：R2LIVE是一个健壮的实时紧密耦合的多传感器融合框架，该框架融合了来自LiDAR，惯性传感器，视觉相机的测量结果，以实现可靠，准确的状态估计
03-04
R2LIVE 鲁棒，实时，LiDAR-Inertial-Visual紧密耦合状态估计器和映射 R2LIVE是一个健壮的实时紧密耦合的多传感器融合框架，该框架融合了来自LiDAR，惯性传感器，视觉摄像机的测量结果，以实现健壮，准确的状态估计。 利用所有传感器的测量优势，我们的算法对于各种视觉故障，LiDAR退化场景具有足够的鲁棒性，并且能够在机载计算平台上实时运行，如室内，室外进行的大量实验所示，以及不同规模的混合环境。 在（d）中显示了香港大学主楼的重建3D地图，在（a）和（b）中显示了带有对应全景图像的细节点云。 （c）表明我们的算法可以自行关闭循环（返回起点），而无需任何其他处理（例如循环闭合）。 在（e）中，我们将地图与卫星图像合并，以进一步检查系统的准确性。 我们在一个由拥挤的大厅和很长的狭窄隧道组成的香港地铁站中评估了算法，如（a）所示。 该隧道长达190美元，长满了移动的行
Livox MID-40 + 外置IMU + 相机 Ubuntu16.04 运行R2LIVE总结（一）时空标定
qq_43591054的博客
03-01 2563
笔记本：ThinkPad T430 IMU型号：HIPNUC CH100 相机型号：全瑞视讯 QR-USB3D-1MP02 1.固定各传感器 此处采用给防水盒打孔，固定传感器的方法，如下图。 2.标定各传感器 （1）相机内参标定 此处，由于我使用的相机是双目相机，且它的输出图像是 ......
R3Live系列学习（四）R2Live源码阅读（2）
weixin_42048023的博客
07-04 2869
（万字长文预警）由于最近换了部门，有许多要交接的事情要忙，并且设计开发了一个大型的视觉地图养成系统，非常有意思乃至于废寝忘食，所以文章鸽了很久，这一篇克服拖延症，将r2live的阅读写完。 r2live的状态估计依然是采取ESKF的方式，这部分一直都是大多数人（像我这种蠢人）的痛点。在这里真诚推荐一本“中篇小说”《Quaternion kinematics for the error state KF》，它确实能够成为本系列博客乃至多传感器融合领域的一种预备知识。...............
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handily_1的博客
12-08 1782
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weixin_42048023的博客
01-27 5758
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05-30 1343
R2LIVE和R2LIVE论文分析
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文章目录R2LIVE安装依赖Ubuntu和ROSCeres Solverlivox_ros_driver编译R2LIVE运行示例 R2LIVE R2LIVE 是一个强大的、实时的、紧密耦合的多传感器融合框架，它融合了来自 LiDAR、惯性传感器、视觉相机的测量结果，以实现稳健、准确的状态估计。利用所有单个传感器的测量结果，我们的算法对各种视觉故障、LiDAR 退化场景具有足够的鲁棒性，并且能够在机载计算平台上实时运行，如在室内、室外进行的大量实验所示，以及不同规模的混合环境。 系统架构： 建图效果： 相
R2LIVE论文翻译: A Robust, Rea-time, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimator and mapping.
JaydenQ的博客
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文章目录写在前面 写在前面 文章参考:3D视觉工坊 论文原文:论文原文链接 演示视频:
R2Live、R3Live和 R3Live++
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czlmd的博客
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提出了一个实时的LiDAR-惯性-视觉紧耦合的多传感器融合框架，通过融合LiDAR、惯性测量单元(IMU)和相机传感器的数据，实现高鲁棒性和高精度的状态估计。：继承R2LIVE框架，在LiDAR-惯性里程计（LIO）中增加了视觉里程计（VIO）模块，实现了帧到地图光度误差优化，用以增强纹理渲染。：将LiDAR和VIO紧耦合程度提升，提出基于帧到地图的光度误差最小化算法，并融合在线光度校准，显著增强了地图的表现力。
R2LIVE 项目常见问题解决方案
gitblog_00882的博客
11-05 835
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编译R2LIVE问题&解决方法
weixin_64504716的博客
07-25 1947
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r2live 开源项目教程
gitblog_01154的博客
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IMU运动学方程推导对比
qq_42731705的博客
07-12 851
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R2LIVE 开源项目使用教程
gitblog_00813的博客
08-22 1021
R2LIVE 开源项目使用教程 1. 项目的目录结构及介绍 R2LIVE 是一个用于实时激光雷达-惯性-视觉融合的SLAM系统。项目的目录结构如下： r2live/ ├── config/ │ ├── default.yaml │ └── ... ├── launch/ │ ├── r2live.launch │ └── ... ├── scripts/ │ ├── run_r...
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FAST_LIO_SAM 融入后端优化的FASTLIO SLAM 系统 前端：FAST_LIO2 后端：LIO_SAM
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之前港科大的hku-mars火星实验室在R2LIVE的基础上提出了“R3Live”，论文和视频很早就发出来了，但是代码一直没有开源（作者一直强调会开源）， 在一众slamer的千呼万唤之下， 在2021年的年尾， 终于,能够在github下载了。......
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