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移动机器人导航开发者和爱好者，长期从事移动机器人视觉导航规划和控制。人工智能坚定不移的追随者。喜欢摆弄C++语言，喜欢研究STL。崇尚开源文化，并愿意为机器人社区做出贡献。
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[AR论文阅读] Tracking Requirements for Augmented Reality
论文作者：RONALD AZUMA年份：1993论文主题：阐述AR系统对6DoF跟踪性能的技术要求。要点：三个核心要求：高精度，低延迟，大范围。跟踪精度指标：对高精度的具体要求：旋转误差小于1 deg，位置误差小于1 cm。关于精度指标的事实性举例：1.5 deg的旋转误差，会导致2 m外的AR内容偏离真实位置5.2cm。延迟指标：对延迟指标的定义：从6DoF跟踪算法获取到传感器测量值，到AR内容显示到屏幕，所经历的时间间隔。对低延迟的具体要求：在头戴式AR设备转动速度比较温.原创 2021-09-25 11:31:42 · 462 阅读 · 0 评论 -
IMU参数对比（未完待续）
device类别IMU芯片型号噪声指标（gyro）噪声指标（acc）工作模式iPhone 6SInvenSense MPU-650010 mdps/sqrtHz300 ug/sqrtHzLow noiseiPhone 7 PlusInvenSense ICM-206004 mdps/sqrtHz100 ug/sqrtHz / 1 mg(RMS)Low noise / High noiseSDM835ST LSM6DSM3.8 mdps/sqrtHz ...原创 2020-05-18 22:12:59 · 1896 阅读 · 0 评论 -
AR算法开源解决方案整理（持续更新）
项目名称解决方案地址BasaltVIO+建图；鱼眼相机标定https://vision.in.tum.de/research/vslam/basalthttps://gitlab.com/VladyslavUsenko/basaltdsm直接法稀疏建图https://github.com/jzubizarreta/dsmindoor_mapping基于O...原创 2020-03-20 20:07:51 · 1643 阅读 · 0 评论 -
EUCM投影模型推导
位姿定义T={r1,r2,r3,t1,t2,t3} T = \{ r_1, r_2, r_3, t_1, t_2, t_3 \} T={r1,r2,r3,t1,t2,t3}三维点定义P={p1,p2,p3} P = \{ p_1, p_2, p_3 \} P={p1,p2,p3}预定义：ρ=β∗(p12+p22)+p32 \rho = \sqrt[]{\b...原创 2019-12-04 21:44:02 · 394 阅读 · 0 评论 -
评估三角化得到的三维点不确定度的代码段
// 基本思想：衡量深度和基线的比值// 其中，dist1和dist2是三维点距离相机光心的欧式距离cerr << "depth: (dist1+dist2)/2 : " << (dist1+dist2)/2 << endl;cerr << "baseline: " << (pKFi->GetCameraCen转载 2019-03-08 19:18:29 · 271 阅读 · 0 评论 -
哪些因素决定着一个SLAM系统的精度？
图片来自KudanSLAM转载 2019-01-22 21:06:36 · 2196 阅读 · 0 评论 -
KudanSLAM博客列表
Google’s VPS – how well will it work?转载 2019-01-23 20:08:56 · 440 阅读 · 0 评论 -
空间坐标系统
ROS tf的规则Tturtle1turtle2=Tturtle1world∗Tworldturtle2Tturtle2turtle1=Tworldturtle1∗Tturtle2worldT^{turtle1}_{turtle2} = T^{turtle1}_{world} * T^{world}_{turtle2}其中，等号左边：turtle2在turtle1坐标系下的姿态。等...原创 2018-05-05 18:10:23 · 1089 阅读 · 0 评论 -
SLAM特性整理
VIO紧融合系统中，IMU的帧率：IMAGE的帧率要足够大。否则，IMU信息的引入非但不能施加有效的运动约束，反而引入噪声，导致状态跳变。基本常识：尚无直接法的闭环检测。Foster TRO‘16关于稠密、半稠密、稀疏对比的结论： 半稠密和稠密的差别不大，因为图像平坦部分的信息量有限。当发生运动模糊和图像散焦时，稠密方法的优势才体现出来。 注：信息熵或许可以作为多传感融合系统的设计指导工...原创 2018-04-19 23:10:04 · 523 阅读 · 0 评论 -
AR SDK解析
文章列表： https://m.leiphone.com/news/201709/thNHA0Ss9KPwjy30.htmlhttps://m.leiphone.com/news/201709/hioiZlgdXIj9fFex.html笔记： 1.关于标定 ARKit 能够如此稳定的三种标定方法： - 相机的光学几何校正（简单） - 相机的光度标定（难） - IMU误差消除...原创 2018-04-19 23:07:00 · 881 阅读 · 0 评论 -
设计VISLAM系统时的关键考量因素
图像数据的采集时间和记录时间之间的延迟 一方面，图像数据的采集要比IMU数据的采集花费更多时间，直观体现为曝光时间是一个时段，而不是一个瞬时另一方面，图像数据带宽远高于IMU数据，这就在传输方面产生另外的延迟综合以上因素，如果拿不到图像数据和IMU数据之间的时间延迟，就无法知悉两种传感器对空间运动估计的差别。而这个差别是传感器融合时必须考虑的相机和IMU两种传感器外参的标定IMU的测量...原创 2018-04-19 00:18:06 · 642 阅读 · 2 评论 -
智能感知方向论文阅读列表
主要关注的技术方向是空间信息理解，包括几何信息、语义信息等。原创 2019-02-18 22:41:55 · 1483 阅读 · 1 评论 -
msckf_mono构建运行方法
背景博主是在读Davide Scaramuzza投稿到ICRA 2018的VIO综述文章《A Benchmark Comparison of Monocular Visual-Odometry Algorithms for Flying Robots》时，发现论文给出了单目版msckf算法参考实现的github链接地址，此前，这份参考实现并没有开放源代码。构建过程及运行1. ...原创 2018-04-14 19:50:15 · 5053 阅读 · 26 评论