lhjcsubupt的博客

原创 第二十一篇 [IMU+RTK+WHEEL]组合定位18维状态设计

b: 载体坐标系i: 惯性坐标系o:odometer坐标系n:导航坐标系(东北天坐标系)m:IMU坐标系Cbn​:表示b到n旋转矩阵或者是姿态矩阵qbn​:表示b到n旋转四元素wnbb​:表示b系相对n系的旋转在b系中的表达。

原创 第二十篇 IMU+Wheel二维平面发散建模

为了求出IMU陀螺仪零偏不稳定性指标和发散精度的关系，现在二维平面建模，做出以下假设。c. Z轴IMU陀螺仪零偏不稳定性造成的角度偏差短时间内视为小角度。d. 轮速计经过标定后尺度因子误差为1。对上述方程求微分，假设误差角度非常小。b. 设车辆初始前进方向为x轴。a. 车辆在水平面上匀速行驶。根据误差地推方程可以得到。

原创 第十九篇 正则化后求解优化问题

在求解最优化问题时，往往引入正则化的概念，用来防止在数据样本不够时产生过拟合问题。

原创 第十七篇 最大团匹配问题

最大团匹配方法区别于其它其它匹配方法的有点就是可以得到整体最优。缺点是随着语义增多，算法复杂度增长很快。可以利用最大团匹配方法进行初始化。主要参考下面的论文。作者：Parker C. Lusk*, Kaveh Fathian*, Jonathan P. How。

原创 第十三篇 惯性定位计算基础公式

V​0v3−v2​−v30v1​v2−v10​​反对称矩阵乘以向量等于向量叉乘V∗bV×b。

原创 第五篇 语义匹配和优化方法

最大团匹配方法区别于其它其它匹配方法的有点就是可以得到整体最优。缺点是随着语义增多，算法复杂度增长很快。可以利用最大团匹配方法进行初始化。主要参考下面的论文。作者：Parker C. Lusk*, Kaveh Fathian*, Jonathan P. How。

原创 第四篇 对极几何、三角化和PNP运算

假设在第一帧的坐标系下P的空间位置是PXYZ′R,t 为两个坐标系的相机运动，则可以得到相机归一化平面坐标的方程。s1​∗x1​Ps2​∗x2​R∗Pts_1和s_2位尺度因子进一步得出s2​∗x2​s1​∗R∗x1​t两边同时叉乘ts2​∗t2x​s1​∗tR∗x1​然后两边同时x_2^T,s2​∗x2T​∗t∧x2​s1​∗x2T​∗。

原创 第三篇 坐标转换关系T平滑

不能直接平滑T_smooth_map，因为位置和姿态的计算是相互关联的，并不是相互独立的过程。可以将载体在地图中的位置和姿态设置为状态量。姿态的计算是一个非线性过程，所以采用误差卡尔曼滤波。

原创 第二篇 语义元素定位方法

同一组点在坐标系a和坐标系b 下分别表达成如下点集。PiaPibPia​​Pib​​在a系中的重心和b系中的重心分别如下。PaPbPa​Pb​扣除在a系中的重心和b系中的重心分别如下。

原创 组合导航ESKF关键知识点：姿态计算&观测校正

方法： 等效旋转矢量为小量时才可以使用加减法；四元数和姿态阵采用乘法；欧拉角只有物理意义不直接用于计算。

原创 第九篇 位姿优化问题 四：SVD求解ICP问题，坐标系转换亦可使用

SVD 求解ICP问题

原创 第八篇 相机位姿优化问题三：不用雅克比，PNP模型SVD分解，3D 到 2D

相机位姿优化问题：不用雅克比，采用PNP模型求解

原创 第七篇 相机位姿优化问题二 ：雅克比矩阵推导dR_dV

雅克比矩阵推导dR_dV

原创 第六篇 相机位姿优化问题一 ：雅克比矩阵推导

SLAM&自动驾驶中运用高斯牛顿法对相机位姿进行优化

原创 vector 常见函数

vector 常用函数

原创 第十四篇 卡尔曼滤波三部曲建模、线性化、离散化

原创 matlab cell写法区别

1，创建cellC = {‘2017-08-16’,[56 67 78]}2，第一种获取获取方法 c(1),得到的结果仍然是cell，维度是1.3,第二种获取方法c{1},得到的结果是cell向量中，第一个cell的内容。维度是字符串的长度。...

原创 matlab 制表操作

1，创建表1> CSVdata= table(var1,…,varN),利用N个数据创建表。2> CSVdata= table 先创建空表，再建立表头。CSVdata.file = zeros(0);CSVdata.rtklocX = zeros(0);CSVdata.rtklocY = zeros(0);CSVdata.rtklocZ = zeros(0);2，存储表w...

原创 matlab 随机数产生

1，randn(n,m) 产生标准正态分布随机变量res = arandn(n,m)+b产生标准差是|a|，均值为b的正太分布的随机变量。2，rand(n,m) 产生[0,1]上均匀分布的随机变量。res = 2randn(n,m)-1产生[-1,1]上均匀分布的随机变量。...

原创 matlab 时序对象使用

1，创建时序对象采用timeseries()ts = timeseries(datavals,timevals,‘Name’,tsname)参数说明：datavals 时序对象数据域；timevals 时序对象时间域；tsname 指定的时序对象名字。2，举例说明time = [1 2 3]；ata = [1.1 1.2 1.3]；ts = timeseries(data,time,‘...

原创 梯度概念

1，定义：梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。2，梯度与导数：梯度是矢量，导数是标量。3，证明：梯度方向下降（上升最快）4，函数沿任意方向的斜率：方向为I ，（cosA，sinA）。等于梯度与该方向的内积。...