a_student_2020的博客

文章摘要： SVIn2方法通过结合DPP-sonar声呐传感器与视觉特征，提升SLAM系统的精度与鲁棒性。声呐提供不受视觉条件影响的距离测量，其测量点与视觉特征点之间存在空间差异，系统通过误差建模优化两者关系。具体流程包括：将声呐读数转换为世界坐标系下的点，筛选附近视觉特征点作为候选集，并构造声呐误差因子进行优化。数据处理流水线涵盖ROS节点配置、声呐数据读取与解析、订阅回调及后端注入等步骤，确保声呐数据与视觉特征的有效融合。

本文介绍了如何通过 ROS 定时发布点云数据并自动保存为 .ply 文件，随后利用 Python 脚本将其转换为 Cesium 支持的 3D Tiles 格式，并部署到 Web 可视化平台中。首先，ROS 节点初始化发布器并设置定时器，每秒发布一次全局地图，并根据阈值条件将点云保存为 .ply 文件。保存时使用临时文件机制确保数据完整性。接着，Python 脚本通过 watchdog 监听 .ply 文件的生成，并调用 py3dtiles.convert 工具将其转换为 3D Tiles 格式，最终部署到

在 Ubuntu 系统中彻底卸载并重新安装 PostgreSQL 的步骤如下：首先，建议备份所有数据库数据。接着，停止 PostgreSQL 服务，使用 apt purge 命令卸载所有相关包，并手动删除配置和数据目录。清理系统后，更新包列表并重新安装 PostgreSQL 及其扩展，如 PostGIS 和 pointcloud。安装完成后，验证集群状态并启动服务。如果需要，可以恢复之前备份的数据。通过这些步骤，可以确保系统中安装了一个全新的 PostgreSQL 环境，适用于进一步的数据库操作和扩展使用。

在使用 ROS 进行机器人开发和调试时，我们经常需要使用工具来记录和回放传感器数据、日志等信息。本文将介绍如何使用查看 bag 文件的信息，以及如何使用对 bag 数据进行裁剪，以便只保留感兴趣时间段内的数据。

ROS合集（五）SVIn2 开源项目复现, 包含完整的复现流程，从环境配置到运行数据集，确保你能顺利复现 SVIn2 项目。

ROS合集（四）Sonar-SLAM开源项目复现 包含完整的复现步骤，包含常见的bug，修复了python版本问题，Cmake版本等问题。

ROS合集（三）RTAB-Map + EuRoC 数据格式概述 从bag文件中解析数据格式，分析RTAB-Map所需话题和ros通用的msg格式，并对.launch文件参数进行注释

ROS合集（二）源码构建 RTAB-Map + EuRoC

下面列举一些常见的 ROS 命令及其用途，涵盖数据记录、可视化、话题管理、调试、消息查看、参数管理等各方面。这些命令可以帮助您在 ROS 系统中调试、监控和管理各个组件