auteman_dan的博客

最小二乘min∣∣Ax−b∣∣2 min{||Ax - b||}^2 min∣∣Ax−b∣∣2x=(ATA)−1ATbx = (A^TA)^{-1}A^Tbx=(ATA)−1ATb

ubuntu18.04安装gtsamcmake -DGTSAM_BUILD_WITH_MARCH_NATIVE=OFF -DGTSAM_USE_SYSTEM_EIGEN=ON ..

legoloam运行报错sudo apt-get install libparmetis-dev

Cartographer位姿估计器pose_extrapolator重要变量姿态预测相关：在AddPose中更新imu_tracker_: 只在添加位姿时更新，用于保存添加校准位姿时的姿态odometry_imu_tracker_: 在添加位姿时更新，用于根据里程计数据计算线速度extrapolation_imu_tracker_: 只在添加位姿时更新，用于更新时的姿态预测通过里程计计算线速度和角速度：linear_velocity_from_odometry_: 只在添加里程计数据时更

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SLAM中基于优化的方法高斯牛顿问题描述地图双线性差值NDT方法数学描述牛顿法高斯牛顿问题描述给定一个目标函数，把激光帧间匹配问题转换为求解目标函数极值的问题：E(T)=argmin⁡T∑[1−M(Si(T))]2E(T) = arg\min_T\sum[1-M(S_i(T))]^2E(T)=argTmin​∑[1−M(Si​(T))]2其中，T=(Tx,Ty,Tθ)T= (T_x, T_y, T_{\theta})T=(Tx​,Ty​,Tθ​)表示机器人的位姿pi=(pix,piy)p_

激光雷达SLAM简介激光雷达激光SLAM简介SLAM的定义与分类根据传感器分类根据优化方法分类（状态估计）激光雷达SLAM流程数据处理帧间匹配--核心部分回环检测后端优化激光雷达SLAM输入激光SLAM的输出激光SLAM的帧间匹配方法激光SLAM的发展Filter-basedGraph-based激光SLAM的趋势--与视觉融合视觉提供的信息融合解决的问题激光SLAM中的问题数学基础位姿表示和转换矩阵位姿表示主动旋转(向量旋转)被动旋转(坐标系旋转)激光雷达激光SLAM简介Simultaneous l

Cartographer_ros(1)入口node_main.ccnode_main.cc主要实现参数文件读取和程序启动功能。gflags首先，使用谷歌的gflags命令行参数解析工具，实现将命令行输入参数读取到程序内部的功能。DEFINE_bool(collect_metrics, false, "Activates the collection of runtime metrics. If activated, the " "metrics ca

激光雷达SLAM激光的前端配准算法ICP匹配方法两组三维点集的最小二乘拟合PL-ICP匹配方法ICP匹配方法两组三维点集的最小二乘拟合给定两个三维点集：{xi}={x1,x2,…,xN}{pi}={p1,p2,…,pN}\{x_i\} = \{x_1, x_2, \dots, x_{N}\}\\\{p_i\} = \{p_1, p_2, \dots, p_{N}\}{xi​}={x1​,x2​,…,xN​}{pi​}={p1​,p2​,…,pN​}点集{xi}\{x_i\}{xi​}和点集

cartographer保存地图使用脚本保存脚本可执行权限使用脚本保存cartographer提供了将地图保存为pbstream格式的服务和转变为ros格式的功能包#!/bin/bashmap_dir="${HOME}/file_path"map_name="map_name"#finish trajectoryrosservice call /finish_trajectory 0#save pbsreamrosservice call /write_state "{filenam