素手挽剑

港科大新作GVINS简介0.简介1.环境2.跑通GVINS3.数据集0.简介港科大又一力作！vins-mono以及vins-fusion升级版GVINS重磅发布！终于有一个包含GNSS紧耦合的方法了，加紧学习！GVINS是一个基于非线性优化的系统，它将 GNSS 原始测量与视觉和惯性信息紧密融合，以实现实时和无漂移的状态估计。通过结合 GNSS 伪距和多普勒频移测量，GVINS 能够在复杂环境中提供平滑一致的 6-DoF 全局定位。系统框架和VIO部分改编自VINS-Mono。我们的系统包含以下功能

GVINS视觉里程计、GNSS数据输出与保存位置视觉里程计结果输出GNSS结果输出文件保存位置视觉里程计结果输出estimator\src\utility\visualization.cpp pubOdometry函数中（第151行） // write result to file ofstream foutC(VINS_RESULT_PATH, ios::app); foutC.setf(ios::fixed, ios::floatfield);

GVINS文章粗略翻译五、系统概述六、概率公式A.地图估计B .惯性因子C .视觉因素D .伪距的因素F.接收机时钟因子7. GNSS初始化和退化8. 工程的挑战A.时间同步b .电磁C.接收时钟跳变9. 实验结果10. 总结五、系统概述本文提出的系统结构如图5所示。该估计器将GNSS、IMU和相机的原始测量值作为输入，然后对每种测量值进行必要的预处理。在[6]中，对IMU测量值进行预积分，将整个图像总结为一系列稀疏特征点。对于GNSS原始数据，我们首先过滤掉低海拔和不健康的卫星，这些卫星容易出错。为了

安装VINS-Fusion遇到的问题1.常规安装步骤详见官方https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion我用的ubuntu18.042.catkin_make的时候遇到报错： c++ internal compiler error program cc1plus之前报错查找catkin_make的原因找了好久，以为是各种相关...

KITTI数据集基准的转换时间戳位置gt位置利用evo进行转换python2 kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py 10.txt times10.txt kitti_10_tum.txt生成kitti基准带时间的tum格式十个路径展示：

kitti数据集基准问题下面两个图一个是转换前，一个是evo -a 转换后的问题描述：现在遇到的问题是groundtruth和估计的位姿没有在一个坐标系中，生成的轨迹对不齐，需要首先根据位姿的时间戳将真实值和估计值进行对齐。对于双目SLAM和RGB-D SLAM，我们需要通过最小二乘法计算一个从估计位姿到真实位姿的转换矩阵SE3。这个矩阵怎么求呢？Vio通过WGPS_T_WVIO矩阵进行了平移和旋转之后，生成了vio-fusion。WGPS_T_WVIO矩阵是视觉到gps坐标系下的转换矩

vins-fusion输出文件vio_global,vio.txt,vio.csv内容与位置1. vio_global.csvglobal_fusion\src\globalOptNode.cpp>146line原始：输出fusion结果（p,q） // write result to file std::ofstream foutC("/home/tony-ws1/output/vio_global.csv", ios::app); foutC.setf(ios::fix

KittiRelated DatasetsCMU Visual Localization Data Set: Dataset collected using the Navlab 11 equipped with IMU, GPS, Lidars and cameras.NYU RGB-D Dataset: Indoor dataset captured with a Microsoft Kinect that provides semantic labels.TUM RGB-D Dataset:

使用辅助传感器进行GNSS攻击检测的可信导航算法Credible Navigation Algorithm for GNSS Attack Detection Using Auxiliary Sensor Systemhttps://www.mdpi.com/2076-3417/11/14/6321/htm