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RSS订阅原创 ubuntu升级内核后只有Dummy Output(或者安装完显卡后）
感觉应该是缺了一个东西，反正我这样后解决了：uname -r查看内核版本号sudo apt install -y linux-modules-extra-版本号
2021-09-30 10:06:38
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原创 车端激光和双目相机的自动标定算法
摘要在车端配置一个双目相机再加上一个激光雷达已经成为一种比较常用的配置。但是为了融合相机和激光数据我们需要一个复杂的标定过程。本文提供了一种不需要人干预的自动化的双目和激光雷达的外参估计方法。本文的标定方法是克服在自动驾驶车辆中的传感器的常见的限制，如低分辨率和特殊的传感器的位置（如你在车端在没有升降台的情况下不能让车上下动，roll,pitch旋转）。为了证明算法的可行性，作者分别在仿真和真实环境中做的实验都表现出了比较好的结果。作者开源了代码：http://wiki.ros.org/velo2cam
2021-09-07 09:12:14
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原创 EU Long-term Dataset with Multiple Sensors for Autonomous Driving
最近几年随着传感器的快速进步，自动驾驶行业得到了快速的发展。车载传感器的一种重要的作用就是帮助车辆感知学习理解周围环境，并能实现交互。本文构建了一个多传感器的系统来感知周围环境并实现精准高效的定位。该平台集成了11种传感器，包括各种相机和激光雷达，雷达，IMU（惯性测量单元）和GPS-RTK，并基于ros系统处理数据。作者开源了数据集（高动态场景，大规模建图）数据集在：https://epan-utbm.github.io/utbm_robocar_dataset/...
2021-04-29 10:40:49
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原创 快速完整的基于点云闭环检测的激光SLAM系统
我原来总结过LOAM_Livox，这篇文章主要是解决LOAM在长时间运行的时累计误差的问题。本文提出的方法计算关键帧的2D直方图，局部地图patch，并使用2D直方图的归一化互相关(normalized cross-correlation)作为当前关键帧与地图中关键帧之间的相似性度量。这个方法快速且具有旋转不变性，鲁棒性高。介绍常用的闭环检测方法是词袋模型，把特的描述子聚类成单词，可以在词空间中计算观察值之间的相似度。不像视觉闭环的研究，基于雷达的闭环检测的工就很少，到现在也没有统一的开源的工程。主要的
2021-04-28 19:14:04
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原创 LiDAR guided Small obstacle Segmentation
今天分享一个雷达辅助的小障碍物检测的系统，也是2020年IROS的一篇文章。检测路面上的小障碍物对自动驾驶来说也是一个不可或缺的功能，本文基于一个16线的激光雷达和单目相机来检测路面上的小障碍物。雷达通过构建置信地图（confidence map）的方式获取场景额外的纹理信息。把该置信地图作为额外的输入送到视觉图像的语义分割网络可以得到很好的结果。本文作者也开源了由3000张图片已经对应的雷达观测的语义分割的数据集。包括非道路、道路和小障碍物三个标签。由于相机的外参对这个工作很重要，作者在这里提出了一种精
2021-04-27 15:21:44
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原创 GP-SLAM+: real-time 3D lidar SLAM based on improved regionalized Gaussian process map reconstruction
今天分享一篇浙大2020IROS的工作，这篇工作提出了一个基于改进的区域化的高斯过程地图重建来得到高精度的定位和建图。作者利用空间GP回归对环境进行建模，这个工具能得到在稀疏扫描区域的表面及其不确定度的均匀采样。这些属性能帮助我们在帧到地图的匹配中更好的做数据关联和地图更新，尤其是针对稀疏的数据。与以前的GP-SLAM相比，这项工作克服了GP高昂的计算成本，并重新设计了配准策略以满足3D场景中的精度要求。 对于大规模任务，采用两个线程框架进一步抑制漂移。 实验表明该方案精度很高，效果很好...
2021-04-27 15:21:01
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原创 语义数据集
今天分享几个语义分割的数据集:The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (V…Person: personAnimal: bird, cat, cow, dog, horse, sheepVehicle: aeroplane, bicycle, boat, bus, car, motorbike, trainIndoor: bottle, chair, dining table, potted plant, sofa, tv/monitorA
2021-04-27 15:20:35
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原创 标定方法
今天分享几个标定方法:lidar和imu利用gnss得到Imu的位姿,该位姿和激光之间差了一个外参,利用两帧点云和差一个外参的位姿拼接两帧点云得到外参仿照VINS跑一个LIO系统,在线估计外参.cam和lidar利用扫描仪得到标定间中所有标定板的角点在激光坐标系下的位置,视觉检测得到标定板的角点,两者做pnp计算外参.基于LCIO去做....
2021-04-27 15:19:39
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原创 激光视觉对齐小技巧
今天也分享一个在工程中遇到的问题：在做激光视觉融合的系统，利用视觉得到的语义信息投影到激光点云上时需要一个准确的外参，但是目前标定方法不能保证全图都投影的很准（和相机的内参和激光视觉的外参都有关系），那应该怎么做呢？首先解释一下为什么要把视觉的语义信息投影到激光点云上，我不是做深度学习的，但是根据那边的同学反应，现在视觉的语义分割网络可以得到66个lable，而且实时性也还可以，但是激光点云分割只能得到6个lable。所以利用视觉得到激光点云的语义信息很有意义。而且准确的外参是关键。另外一个激光视觉的标
2021-04-27 15:19:00
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原创 常见标定方案
百度的阿波罗能够标定camera内参 lidar-imu lidar-lidat lidar-camera, 但是没有开源,好像是要收费的.Lyft 能够标定camera内参 lidar-imu lidar-lidat lidar-cameraUber能够标定camera内参 lidar-imu lidar-lidat lidar-cameraNvidia也能标定camera内参 lidar-imu lidar-lidat lidar-cameraAutoware框架里也有标定的工具,但是是人肉pn
2021-04-27 15:18:09
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原创 GOSMatch: Graph-of-Semantics Matching for Detecting Loop Closures in 3D LiDAR data
GOSMatch: Graph-of-Semantics Matching for Detecting Loop Closures in 3D LiDAR data利用激光雷达的点云信息检测闭环是一件很不容易的事情,因为激光雷达的数据是不稳定的.本文提出了一种叫做GOSMatch的方法依靠语义级别的信息做场景重识别,本文的方法利用语义物体之间的空间关系产生新颖的描述符. 本文还设计了一种由粗到细的测量来有效的找到闭环.此外, 一旦确定找到了闭环帧,系统就会给出准确的六自由度的位姿估计结果,本文在kitti
2021-04-27 15:17:19
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原创 Automatic Targetless Extrinsic Calibration of Multiple 3D LiDARs and Radars
Automatic Targetless Extrinsic Calibration of Multiple 3D LiDARs and Radars许多自动驾驶车辆使用包含多个3D LiDAR和其他雷达传感器的系统，以实现的全方位感知。这种多传感器系统精准的外参是准确感知数据的关键前提，这有助于在高度动态的城市环境中自动驾驶车辆的安全运行。本文首次提出无目标的自动标定多个3D LiDAR和雷达传感器外参的方法，该方法仅要求车辆短距离行驶。所提出的方法首先通过最小化来自不同LiDA的三维点和车体参考系下的
2021-04-27 15:16:49
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原创 EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association
EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association这篇文章是实验室大佬师兄的工作,主要介绍了小场景下的语义数据关联.物体级的数据关联和位姿估计对于语义SLAM很重要，直到现在由于没有鲁棒准确的算法，依然被认为是一个没有被解决的问题。本文提出了一种基于参数和非参数检验的数据关联方法，通过利用不同统计数据的性质，我们的方法可以有效地汇总不同观测的信息，从而显着提高数据关联的鲁棒性和准确性。 然后，我们提出
2021-04-27 15:16:17
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原创 LVI-SAM：紧耦合的激光视觉惯导SLAM系统（Tixiao Shan新作，已开源）
LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping文字：我相信很多人对激光视觉惯导融合的系统都是这样设计的，但是最难的是把自己的想法保质保量的实现出来。我们做不到但是大佬可以！摘要本文提出了一个紧耦合的雷达视觉惯导SLAM系统，可以实时高精度鲁棒的进行状态估计和建图。LVI-SAM构建在因子图之上，并且由两个子系统组成：一个视觉惯导系统和一个激光惯导系统。这两个子系统利用紧耦合的方法，视觉惯
2021-04-27 15:13:20
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原创 DeepLiDARFlow: A Deep Learning Architecture For Scene Flow Estimation Using Monocular Camera and Spa
场景光流是对场景中运动和几何模型的稠密三维重建。大多数的系统都是利用双目图像作为输入输出场景的三维重建结果。现存的系统都是比较依赖RGB图像的质量而且在一些反光物体，遮挡，病态的光线场景下表现很差。雷达在上述的环境中影响就很小，但是由于雷达数据的稀疏性导致雷达的特征不适合用来匹配。所以激光和视觉结合通过改善和产生鲁棒的特征用来匹配，可以克服每个传感器的不足。在这个系统中作者提出了一个新的基于激光雷达和视觉结合的框架，通过在单目相机的多个尺度上融合高层次的RGB和LiDAR数据来预测稠密的场景光流。这个系统在
2021-01-09 09:19:47
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原创 LiTAMIN: LiDAR-based Tracking And MappINg by Stabilized ICP for Geometry Approximation with Normal D
本文提出了利用正态分布簇来逼近局部几何结构的ICP方法来提升3D激光雷达的精度鲁棒性和运算效率。和原来的基于正态分布的ICP方法相比（正态分布变换和广义的ICP），本文的ICP方法仅通过Frobenius范数（矩阵A各项元素绝对值的平方和）和正则化协方差矩阵来归一化代价函数得到稳定的结果。原来的方法是通过主成分分析得到的，其计算成本是高于我们的方法的。此外这个系统能够减少不正确的闭环约束带来的影响。在实验中发现这个方法比LOAM，LeGO-LOAM和hdl graph slam更有优势。...
2021-01-08 09:38:54
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原创 Leveraging Stereo-Camera Data for Real-Time Dynamic Obstacle Detection and Tracking
躲避动态物体是在动态环境中导航的必要组成部分，本文展示了一个用双目构建带有噪声的点云来精准可靠的检测和跟踪动态的物体。这个系统能在计算能力受限的地面无人车上实时运行。本文的方法可以识别机器人周围环境中的单个对象是动态还是静态，动态物体标记为人或者其他通用的动态物体并估计他们的速度，生成用于避障的2D栅格地图。该系统在室内和室外分别进行了评估，在测试数据集上，对于动态对象的检测和跟踪，MOTP为0.07±0.07m，MOTA为85.3％。 对静态物体的检测精度达到96.9％。...
2021-01-08 09:37:56
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原创 SaD-SLAM: A Visual SLAM Based on Semantic and Depth Information
针对目前大多数的SLAM系统都是面向静态环境的，在动态环境中表现都很差的问题。本文提出了SaD-SLAM，这个系统基于ORB-SLAM2，能在动态场景下达到不错的效果。根据语义分割和深度信息，我们很容易可以找到那些落在动态物体的特征点，同时也检测保存的特征是不是还在继续跟踪。为了使系统在动态场景中更加鲁棒和准确，我们同时用静态的特征点和动态的特征点来计算相机位姿。这个算法在TUM数据集上进行了测试并达到了不错的效果。...
2021-01-08 09:31:37
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原创 双系统时间错误
在ubuntu更新时间sudo apt-get install ntpdatesudo ntpdate time.windows.com然后将时间更新到硬件上：sudo hwclock --localtime --systohc
2020-11-24 21:38:38
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原创 新机安装-Ubuntu18.04(SLAM)
装机必备软件搜狗输入法谷歌浏览器vscode（插件待补充）Typora（实在是太好用了）QQ常用库安装Eigen（直接apt-get）PangolinOpenCV+Contrib依赖：sudo apt-get install build-essential libvtk5-dev sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
2020-11-24 20:31:44
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原创 从理论到实践: ORB-SLAM3 Initializer完全解读
构造函数Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)参数: 参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数**操作:**读取参考帧的相机模型, 内参, 去畸变的特征点等传入参数初始化:并行的计算前后两帧的本质矩阵和基础矩阵,选出来评分高的恢复旋转和平移bool Initializer::Initialize(const Frame &CurrentFrame, const
2020-11-19 08:44:51
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原创 ORBSLAM-Atlas
论文名称: ORBSLAM-Atlas: a robust and accurate multi-map systemORB-SLAM3系列-多地图管理摘要利用鲁棒的地图融合方法解决不限数量的子地图融合问题，Altas使SLAM系统变的更加的精准和鲁棒。在tracking线程跟踪失败的时候，系统会构建一个新的子地图。当该地图和先前的子地图有共同部分的时候就会进行地图融合。针对原来的方法中只舍弃特征点数量少的帧，我们也舍去位姿估计不准的帧来构建更加精准的子地图。本文的贡献利用atlas来解决不限数
2020-11-09 22:12:29
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原创 固态激光雷达的里程计（loam_livox）
大疆出品，必属精品。固态激光雷达里程计的工作现阶段还是比较少的，大疆自己出了固态激光雷达后在LOAM的基础上改进了一个适用于固态激光雷达的里程计，该系统可以用在小视场角和非重复性扫描的雷达上。作者已经开源了代码https://github.com/hku-mars/loam_livox需要知道的介绍需要知道的是（文章最后有相关的技术手册）:固态激光雷达的视角很小，Livox MID40的视角仅有38.4度。但是想要获得大的视角可以使用多个固态的激光雷达（比如MID-100其实就是3个MID-40）
2020-11-09 22:09:35
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原创 V-Loam论文解读
激光视觉融合的Ｖ-LOAM论文解读论文题目：《Visual-lidar Odometry and Mapping: Low-drift, Robust, and Fast》发表在2015年的ICRA上，是一篇经典的视觉激光融合的SLAM系统框架，但是作者未开源代码。摘要本文提出了一个视觉激光融合的框架，提升了系统在缺乏视觉特征和在有挑战的运动情况下的鲁棒性。这个方法利用视觉里程计估计机器的运动，高速率低精度的对准点云。然后基于激光雷达的scan-match来优化运动估和点云对，在KITTI的01序列
2020-09-05 09:31:21
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原创 ORB-SLAM3论文总结
ORB-SLAM3摘要ORB-SLAM3是一个支持视觉、视觉加惯导、混合地图的SLAM系统，可以在单目，双目和RGB-D相机上利用针孔或者鱼眼模型运行。他是第一个基于特征的紧耦合的VIO系统，仅依赖于最大后验估计(包括IMU在初始化时)。这样一个系统的效果就是：不管是在大场景还是小场景，室内还是室外都能鲁棒实时的运行，在精度上相比于上一版提升了2到5倍。本文的第二个创新点是根据改进recall的新的重定位模块来构建的混合地图，因为这个模块他可以让ORB-SLAM3在特征不是很好的场景中长期运行：当里
2020-08-29 15:58:56
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原创 利用稀的深度构建的直接的视觉雷达系统(2018ICRA)
摘要本篇论文利用单目相机采用直接的视觉slam携带稀疏的激光雷达测到的点云深度构建了一个激光视觉的slam系统.基于滑窗的跟踪方法严格的位姿边缘化来得到精准的位姿图slam带有深度的图象帧匹配得到大场景下的建图贡献我们提出了只要稀疏深度信息的视觉SLAM,运动估计时不利用视觉特征来克服雷达的稀疏性利用基于滑窗的优化方法克服不同传感器的视场角不一样的问题,当进行位姿图优化时,我们严格的边缘化滑窗中的pose为了解决在大场景中建图一致性,我们利基于关键帧的闭环约束相关工作单目相机的表
2020-08-21 08:52:46
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原创 VINS和ceres库版本不匹配报错
今天在编译vins的时候发现报了很多的错:看了一下都是ceres的库的问题,应该是版本问题.所以重新安装ceres完全卸载ceressudo rm -r /usr/local/lib/cmake/Ceressudo rm -rf /usr/local/include/ceres /usr/local/lib/libceres.asudo rm -r /usr/local/share/Ceres// 更新一下sudo updatedb// 看看还有没有ceres,有的话删除locate ce
2020-08-18 20:00:23
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原创 vscode专区(持续更新)
1.无错误提示文件-首选项-设置（也就是files->preferences->settings）搜索errorSquiggles在用户和工作区都选择enable
2020-08-18 08:27:17
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原创 GPG error解决方案
问题:sudo apt-get update时报错GPG error解决方案:// F42ED6FBAB17C654是根据你报错那一行确定的sudo gpg --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv F42ED6FBAB17C654sudo gpg --export --armor F42ED6FBAB17C654 | sudo apt-key add -然后:sudo apt-get update...
2020-08-17 10:45:48
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原创 Loam livox(2019 IROS)整理
Loam livox(2019 IROS)这是一个开源的ros工具包,;利用loam可以提供六自由度的位姿估计和高精度的地图:https://github.com/hku-mars/loam_livox.手持设备介绍需要知道的是:固态激光雷达的视角很小,Livox MID40的视角仅有38.4度.但是想要获得大的视角可以使用多个固态的激光雷达.扫描图案不均匀,原来的激光雷达规则扫描,极大的简化了特征提取和匹配,但是固态激光雷达扫描不均匀Livox MID40扫描的图案类似花瓣,相邻的两次扫描距
2020-08-10 11:01:16
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原创 Ubuntu20.04安装OpenCV4.4.0—勤劳的搬运工
系统ubuntu20.04opencv4.4.0安装依赖udo apt-get install build-essentialsudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-devsudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-d
2020-08-09 23:27:49
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原创 ORB-SLAM2论文整理
摘要本文提出了一种基于特征的在各种场景下可以实时的单目SLAM系统。该系统对严重的运动杂波具有很强的鲁棒性，允许宽基线环路关闭和重新定位，并包括全自动初始化。介绍BA根据强大的匹配网络和好的初始值猜想下能够提供精确的相机定位估计以及稀疏的几何重建：https://hal.inria.fr/inria-00548290/document为了在不限制计算成本的情况下获得准确的结果，实时SLA...
2019-08-28 19:58:31
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原创 ReFusion：室内动态场景下的建图问题
摘要在包含多种动态物体的场景中利用RGB-D相机持续建图，直接在TSDF上跟踪并且通过对齐颜色信息来估计相机的位姿。TSDF是有效地表示使用体素哈希；利用初始配准后得到的残差，以及模型中自由空间的显式建模来检测动态物体。介绍该方法是纯几何的方法，没有利用语义信息。本文提出了一种基于TSDF高效的SLAM算法，它可以利用纯几何的滤波器鲁棒的应对动态环境。用配准后得到的残差结合自由空间中的显式表...
2019-08-13 10:53:16
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