啊啦啦的博客

文章目录IMU传感器旋转运动学测量模型与运动模型MEMS加速度计陀螺仪IMU误差模型确定性误差确定性误差标定方法——六面法温度相关随机误差随机误差的标定方法——Allan方差法数学模型加速度计陀螺仪VIO中模型运动模型离散积分方法欧拉法中值法（mid-point)四阶龙格库塔（RK4）总的标定流程IMU传感器旋转运动学旋转的线速度为：r˙=(−aθ˙sin⁡θ,aθ˙cos⁡θ,0)⊤=...

Direct Sparse MappingIntroduction滑窗的会边缘化掉离开视场的点，同时来保证可观性的一致，不能重用边缘化的地图点特征点法一般根据共视关系选固定位置的激活关键帧和地图点，通过固定一帧的策略保证可观性选择以前的关键帧，结合时间和共视关系来选择激活的关键帧时间上远的帧会受drift影响，因此使用多尺度优化，来增加收敛半径由于距离远伪观测（外点）会增加，使用t分...

Direct Sparse Visual-Inertial Odometry using Dynamic Marginalization1把尺度，重力方向放进模型中进行联合优化由于尺度不是立刻就可观的，因此我们以任一尺度进行初始化，而不是延迟初始化到量都变得可观之后（VIORB）。对旧的量进行部分边缘化，为了保证一致性，提出“动态边缘化”策略。因此在尺度远离最优值时也可以采用边缘化。D...

文章目录一、预积分的由来二、相关理论三、初步a.黎曼几何概念b.SO(3)中不确定性的描述c.流形上的高斯牛顿法四、最大后验视觉惯导状态估计五、IMU模型和运动积分六、流形上的IMU预积分A. *Preintegrated IMU Measurements*(1)ΔRij\Delta {\bf R}_{ij}ΔRij​项(2)Δvij\Delta {\bf v}_{ij}Δvij​项(3)Δpij...

文章目录Introduction[^1]光度模型跟踪前端优化后端Introduction[^2]Method假设（Assumptions）衰减因子估计（Attenuation Factor Estimate）相机CRF图像矫正关键帧光度标定光照变化的应对代价函数描述子光照变化鲁棒方程全局模型局部偏差类似特征描述子实验结果ReferenceIntroduction1直接法依赖于光度恒定假设，但是...

文章目录BA最小二乘的本质最小二乘问题（Least-squares Minimization）超定方程正规方程的几何解释：适定方程因式分解LU分解Cholesky分解LDLT分解分块消元非线性最小二乘问题（Non-linear Least-squares）SLAM常用的迭代优化算法GN收敛性GN的缺点最速下降法LMDog-LegPCG求解方法求解状态量协方差求解稀疏形式鲁棒核函数未来问题(胡言论语...

文章目录OverviewCamera modelsPinholeomnidirectionalDistortion modelsEquidistant (EQUI)RadtanFOVProjection modelFull projection modelMEI CameraPinhole Cameraatan CameraDavide Scaramuzza CameraExamplesC++ C...

文章目录概率深度模型贝叶斯推断参数近似后验种子点的修剪参数近似推导变分推断推导[^2]后验参数近似Details[^4]测量更新不确定性测量Reference概率深度模型贝叶斯推断深度的测量包括两种，一种是正确的测量，一种是由于遮挡、图像变换或重复纹理导致的错误的测量。如块匹配时，有可能包括误差很大的外点。研究发现：好的测量值通常是分布在正确深度值附近的。错误的测量是在深度范围[Zm...

https://www.cnblogs.com/xtl9/p/8053331.htmlhttps://zhuanlan.zhihu.com/p/285655631.编程基础《Effective C++》《C++ Primer》《Effective STL》    c++112.数据结构与算法。入门推荐 《数据结构（C++ 语言版）》刷题，leetcode和剑指offer。时间来不及推荐这个3.S...

最近在研究imu和相机的联合标定方法，根据网上查到的资料和github上的开源工具总结如下。1、联合标定的工具Kalibrhttps://github.com/ethz-asl/kalibrwiki写的很全了，总结以下要点：需要：1、内参：尺度，轴偏差、非线性（应用到raw measurements）2、陀螺仪和加速度计的噪声和随机游走偏差3、标定图像，很成熟了，使用ros中的工具箱就行。采集图像...