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原创 实例讲解SLAM位姿传给PX4前需要如何做坐标系变换——包含MAVROS和uXRCE-DDS两种情形
用mavros或者uXRCE-DDS把SLAM位姿转给PX4前，需要对SLAM位姿做的坐标系变换的关键点就是两个: 对于mavros情形 把当前SLAM位姿的body系转为FLU body系，把当前SLAM位姿世界系转为ENU世界系。 对于uXRCE-DDS情形 把当前SLAM位姿的body系转为FRD body系，把当前SLAM位姿世界系转为NED世界系。
2026-10-21 08:40:26
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原创 vinsfusion初始化中重力对齐世界系的x轴朝向分析
总结一下就是，首先按照最短路径，把Z轴转到竖直，这个时候x轴肯定在水平面，但是原始imu的x轴（没有重力对齐时的）在水平面肯定也有一个水平投影，这个水平投影和转到水平面的x轴一般不会重合有一定角度，再把世界系绕Z轴也就是水平转动，使得两个轴重合，也就是说世界系的x轴是由原始imu的x轴的水平投影决定的。ORBSLAM3是只有重力对齐这个过程，没有水平转这个过程，所以它重力对齐后的x轴就是重力对齐时转到哪里就是哪里，不会再进一步水平转一下。
2026-09-07 08:41:41
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原创 卡尔曼增益的直观理解与多种推导
卡尔曼增益 K 本质上是一个基于不确定性(协方差)的最优融合权重，在融合“预测”和“测量”时，它遵循一个最为简单的原则：谁的方差越小（或者说谁更可靠），给谁的权重就越大。本文在直观理解的基础上基于最大后验概率估计，加权最小二乘法，线性最小方差估计，最小均方误差估计这四种方法对卡尔曼增益进行了推导。
2026-06-20 18:41:33
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原创 ROS2下通过micro XRCE-DDS实现PX4基于SLAM位姿定位操作方法详解
本文主要是介绍在ROS2下如何通过micro XRCE-DDS实现PX4基于SLAM位姿的定位，同时结合px4代码进行了详细的分析，基于micro XRCE-DDS把/fmu/in/vehicle_visual_odometry话题桥接到PX4内部的方法，相比于向mavros发送/mavros/vision_pose/pose话题的方法，个人觉得它的优点有两个，一个可以在SLAM运行时动态调整协方差，一个是有reset_counter，能够应对SLAM位姿跳变的情况（比如回环，重定位），这些都是对基于SLA
2026-06-08 19:01:44
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原创 mavlink库详解，同时聊聊串口应用层协议解析
文章先介绍了mavlink的基本知识，包括基本部署，mavlink库头文件结构分析，mavlink库的基本使用，接着详细介绍了最基础的mavlink消息心跳包，讲解了mavlink消息的打包发送和接收解析，再详细分析mavlink的解析函数，再进一步聊聊串口的应用层的协议解析方法，包括字节状态机型和缓冲区扫描型。
2026-04-21 10:53:43
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原创 SLAM前端中的GPU加速——以vins-fusion-gpu和ORB_SLAM2_CUDA为例
内存管理流和事件图像处理特征检测几何检测：CannyEdgeDetector, Hough系列, CornersDetector光流计算：多种光流算法（Brox, Farneback, PyrLK, TV-L1等）立体视觉：多种立体匹配算法（BM, SGM, Belief Propagation等）背景减除：多种背景建模算法（MOG, MOG2, GMG, FGD）对象检测匹配与分类系统工具下表整理了的主要成员函数及其作用，部分函数继承自基类或。分类函数名主要作用创建与销毁create。
2026-02-18 17:35:14
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原创 借助px4日志简便估计SLAM位姿时延操作方法
为了看清具体时延，可以进一步放大，对比时间戳差值，如下图所示，可以看到横轴的时间相差大概在200ms左右，可以粗略认为是SLAM位姿的时延是200ms左右，如果我们飞PX4的SLAM定位时，想修改PX4飞控中的EKF2_EV_DELAY参数，使得它更为准确，也可以基于此进行填写，EKF2_EV_DELAY参数含义是Vision Position Estimator delay relative to IMU measurements，它的可修改范围是0-300ms。我们理想中的无人机定点应该是纹丝不动的。
2025-01-30 00:18:14
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原创 基于px4飞控日志进行SLAM估计位置和GPS经纬度的对比分析
我们平常基于PX4室外实飞SLAM定位时，想评估分析下SLAM估计的位置如何，我们可以借助于GPS数据作为位置真值进行简单对比分析（RTK更好，但是对于很多普通学生而言可能没有RTK，而GPS模块很便宜），这里介绍下，如何基于px4飞控日志进行SLAM估计位置和GPS经纬度的对比分析，这里的前提是无人机上装有GPS模块并接在了PX4飞控上，但是位置来源选择的是来自于视觉，不是GPS，也就是基于SLAM位姿进行定位飞行，而飞控日志会同时也记录下GPS的经纬高信息。10-7经度或纬度。
2024-11-03 13:28:07
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原创 100行代码实现串口与UDP透传/wifi数传
UDP与串口透传，或者说UDP与串口互转，本质是把串口接收到的字符数组/整型数组通过UDP发送出去，把UDP接收到的字符数组/整型数组通过串口发送出去。不管叫字符数组还是整型数组，对应内存存储以及传输的二进制或者十六进制都是一样的。
2024-06-29 18:07:32
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原创 mavlink中的base_mode和custom_mode
base_mode和custom_mode是mavlink心跳包中很重要的组成部分，用来反应无人机当前的模式状态。QGC地面站如何知道无人机当前是否解锁，处于什么飞行模式，就是依靠心跳包里的base_mode和custom_mode，/mavros/state话题里的一些状态项的值，也是来自于心跳包里的base_mode和custom_mode。
2024-06-16 11:17:47
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原创 为什么有的新手飞T265指点会偏航转90度？基于mavros源码详解px4-mavros中的ENU NED FLU FRD坐标系及位姿变换
首先介绍两个基本概念，body系和local系，body系指无人机机身，原点在机体上，随无人机移动，常见的有前左上FLU，前右下FRD，local系则是以客观世界中的一个静止的点为原点（一般是无人机起飞点），常见的有东北天坐标系ENU和北东地坐标系NED。这些都是右手系。mavros作为连接飞控端和ros端的程序，有这么四个坐标系，即飞控端的body系和local系及ros端的body系和local系：fcu_body,fcu_local,ros_body,ros_local。其中fcu_body又叫
2024-06-09 13:31:04
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原创 通过mavros实现无人机航点飞行（mission模式）详细讲解
飞航线本质可以理解为执行一个又一个MAV_CMD命令，每个航点对应一个MAV_CMD命令，第一个都得默认是TAKE OFF（如果飞机没有起飞，则切到mission之后会自动起飞并飞往第一个航点，如果飞机已经起飞也没有关系，切mission后则是直接飞往第一个航点，注意这个点的位置并不需要在无人机当前位置正上方），这里的uint16 command也就是这个意思，值为对应要执行的MAV_CMD的消息ID值，就是每个航点实际对应执行的命令。
2024-05-25 18:46:47
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原创 aruco二维码检测与aruco二维码降落原理讲解 20240422
aruco又称为aruco标记、aruco标签、aruco二维码等，其中 CharucoBoard GridBoard AprilTag 原理相通，只是生成字典不同，而AprilTag用于机器人领域或可编程摄像头比较多，而aruco CharucoBoard GridBoard则用于AR应用或智能眼镜比较多，都是用于实现精准定位，如无人机降落时就可以使用它实现精准降落。ArUco marker是一种汉明码方格图。
2024-04-22 21:22:10
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原创 aruco二维码检测原理详解与基于opencv的代码实现（自己详细整理）
aruco又称为aruco标记、aruco标签、aruco二维码等，其中 CharucoBoard GridBoard AprilTag 原理相通，只是生成字典不同，而AprilTag用于机器人领域或可编程摄像头比较多，而aruco CharucoBoard GridBoard则用于AR应用或智能眼镜比较多，都是用于实现精准定位，如无人机降落时就可以使用它实现精准降落。ArUco marker是一种汉明码方格图。
2024-04-03 20:52:39
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原创 写TCP UDP以及串口通信时，整型数组转字符串数组发送的便捷操作
串口通信一个udp通信，发送接口函数都是发送字符串，但是你看那个串口的发送函数ser.write(serial_msg);，注意长度由73改为了72，因为字符串数组一般末尾还会加上个"\0"，所以长度会多1，这么改完编译，没有问题，运行，也控制了吊舱转动到指定角度了，看来我的理解是OK的，这么我以后可能不用专门再把整型数组转为一个二进制相同的转义字符串数组了，现在是用reinterpret_cast函数转的，以前我还更麻烦，手动写个转义字符数组出来。
2024-03-11 09:44:19
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原创 T265定点指点基本原理与极简代码实现
对应掩码位置为1为不使用，为0为使用，所以想通过/mavros/setpoint_raw/local话题给无人机发送期望位置与偏航，type_mask赋值为0b100111111000，即可实现，注意coordinate_frame 需要赋值，一般为1，即为本地系。//启动服务2，设置客户端（Client）名称为set_mode_client，客户端的类型为ros::ServiceClient，//发布之前需要公告，并获取句柄，发布的消息体的类型为：geometry_msgs::PoseStamped。
2024-02-21 13:04:04
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原创 我感觉D435i的使用有必要写出一篇教程，怎么烧写升级固件，更改分辨率帧率，标定，发布IMU数据等等
我感觉D435i的使用有必要写出一篇教程，什么烧写固件，更改分辨率，标定，发布IMU数据等等可以说D435i涉及到的操作比较多，我感觉应该需要有这方面的一个系列教程，不知道官方有没有。。...
2021-07-21 10:05:34
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转载 机器人操作系统ROS:从入门到放弃(三) 发布接收不同消息2（里面有对geometry_msgs/PoseStamped消息的详细分析解读）
里面有对geometry_msgs/PoseStamped消息的详细分析解读，这个是非常重要的，这也本身是我们用的非常多的一种消息。转载自：https://www.jianshu.com/p/5c75c24f0fe6机器人操作系统ROS:从入门到放弃(三) 发布接收不同消息2陈瓜瓜_ARPG机器人操作系统ROS:从入门到放弃(三) 发布接收不同消息2上一讲我们讲了如何发布接收int，float和array类型的消息，这些也都算是c++自有的消息，被归纳在ROS中的std_msgs这个命名
2021-03-08 18:25:43
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转载 机器人操作系统ROS:从入门到放弃(四) C++类，命名空间，模版，CMakeLists介绍（这篇我很推荐，讲得很到位详细！）
转载自：https://www.jianshu.com/p/79bc4ff1a8f8?utm_source=desktop&utm_medium=timeline机器人操作系统ROS:从入门到放弃(四) C++类，命名空间，模版，CMakeLists介绍陈瓜瓜_ARPG机器人操作系统ROS:从入门到放弃(四) C++类，命名空间，模版，CMakeLists介绍由于下一讲要讲到怎么在类中pub和sub消息．那么考虑到有些同学对类不甚熟悉．我们稍微回顾一下．但关于类网上一查其实一大堆东西
2021-03-08 08:34:08
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原创 plane_communication.py可能就是XTDrone的关键程序，就像普罗米修斯的command_to_mavros.h ，和GAAS的px4_mavros_run.py几乎一样
plane_communication.py可能就是XTDrone的关键程序，就像普罗米修斯的state_from_mavros.h command_to_mavros.h 看它订阅的消息和发布的消息
2021-02-24 21:23:51
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原创 我写的ROS MAVROS librealsense(x86 TX2 树莓派) realsense-ros 普罗米修斯 普罗米修斯仿真 安装教程 PX4指令 合集
我写的ROS MAVROS librealsense reslsense-ros 安装教程合集ROS安装教程可以见：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_16643223/article/details/107813134MAVROS安装教程可以见：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_16643223/article/details/113868262librealsense（x86） reslsense-ros安装教程可...
2021-02-19 17:49:58
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原创 我的ACfly-T265搭建记录
我的ACfly-T265搭建记录软件部分见：这是最开始写mavlink通信部分，但这只是单纯写，没有烧写到飞控，还没有搭建好整个硬件通信环境。只是单纯编译器编译0错误。逻辑上代码应该是OK的。https://blog.youkuaiyun.com/sinat_16643223/article/details/108916925这是真正烧到飞控上测试代码，搭建好通信的硬件环境（不是在无人机上）并真正进行和树莓派T265的mavlink通信。但是还没有真正放到实际的无人机上，无人机还没...
2020-11-08 07:27:56
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原创 STM32下mavlink的使用个人总结（包含对ACfly里面mavlink的分析，包含接收T265的位置信息的二次开发教程）
我一开始想既然mavlink在STM32的使用只需要调用函数就可以了，但是mavlink在STM32的代码似乎比较多，我就想起直接看它的头文件有哪些函数，结果查看头文件有巨大发现对应每种消息都有专门一个头文件，我甚至找到了vision_positon_estimate的头文件，是不是要读取某类消息只需要调用这个对应消息头文件里面的函数就可以了。在这个头文件里面我找到了似乎是对应读取某个参数的static inline uint64_t mavlink_msg_...
2020-10-04 10:31:20
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原创 ubuntu mate 18.04官网下载，烧录及安装 SSH VNC ROS MAVROS librealsense realsense-ros vision_to_mavros（我自己亲自弄的）
你首先百度搜ubuntu mate 18.04就可以发现ubuntu mate的官网，点进去然后我们点上面的download他会让你选择平台，那我们选择64位的树莓派。https://ubuntu-mate.org/download/arm64/ubuntu mate 18.04就这一个版本下载，所以不用担心上面18.04.2以为还有.1什么的。可以看到18.04支持到2021年https://ubuntu-mate.org/download/arm64/bionic/..
2020-09-03 13:31:40
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原创 快速搭建一个APMT265树莓派无人机
快速搭建一个APMT265树莓派无人机硬件：F450机架（U型脚架，还需要多买一个F330的上层板来扩展）pixhawk2.4.8 (APM3.6.11固件）树莓派3B+（我提供配置好的基于ubuntu meta 18.04的镜像）T265和数据线好盈乐天20A电调权盛自制2216电机（配1047桨，桨注意需要加垫片）富斯i6遥控器（设置方法用的苍穹四轴的教程，关键还是设置好几种飞行模式)树莓派电源线电池是5200mAh 30C猛禽360扩展板（用来固...
2020-09-02 21:42:16
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转载 基于单目视觉的四旋翼定点降落——如何通过mavros控制pixhawk（二）（这个我觉得讲得很详细）（2021.3.1现在回看发现也是对PX4官方手册里mavros-offboard代码的讲解）
这个我觉得讲得很详细，如何通过mavros去控制pixhawk mavros就是mavlink的一个封装 用mavros使无人机进入offboard模式，不是在地面站去设置的，这个我看了这篇文章才明白。这里面说到的Macros和piahawk连接的方法感觉和智能无人机课程里说到的一样。这是智能无人机课程的。这是这篇文章的https://blog.youkuaiyun.com/zhengyuxin0507/article/details/80357405基于单目视觉的四旋翼...
2020-07-26 09:07:11
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原创 一个无人机森林场景数据集ForVis及七个视觉惯性SLAM的测评
无人机上的视觉惯性SLAM（Visual-Inertial SLAM，VI-SLAM）在真实森林环境中的性能仍难以得到充分评估，因为运动、光照变化、重复性植被纹理以及振动等因素都会影响其状态估计。本文提出ForVis，这是一个面向森林环境下无人机飞行场景的实地数据集与评测基准，旨在评估 VI-SLAM 系统的性能。该数据集包含12段飞行序列，覆盖开阔草地、林冠上方和林冠下方三类环境。数据采集过程中，搭载的和两套相机系统用于记录视觉数据，同时采集惯性测量数据和飞控数据。整个数据集累计包含563.8。
2026-10-28 22:07:14
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原创 给ORBSLAM2/3添加传统光流提升跟踪鲁棒性的十几项工作汇总整理
对于ORBSLAM在运动/晃动场景下易跟丢的其中一个解决思路是加上传统光流，这里的传统光流主要指LK光流，基于深度学习的光流我会另外再谈。最典型的我们可以看vinsfusion，在无人机上时，我们把无人机机头猛转个180度，vinsfusion还是依旧稳定的，没有说出现跟丢啥的，那如果换成ORBSLAM，那可能早就因为匹配点数不足导致跟踪失败了。这里面的原因就在于ORBSLAM前端是基于的方式，特别是（当然不仅限于此），而vinsfusion的前端是特征点提取+光流跟踪的方式。
2026-10-08 22:36:18
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翻译 GPS拒止与视觉退化环境下无人机鲁棒视觉SLAM的多范式评估与部署研究
这是一篇面向无人机场景的视觉SLAM测评论文，对比了ORB-SLAM3、DPVO、DROID-SLAM、DUSt3R和MASt3R五种视觉SLAM(都在单目模式下，无IMU无深度图)，在及、、以及条件下，评估它们的绝对轨迹误差（ATE）、相对位姿误差（RPE）、跟踪成功率（TSR）、帧率（FPS）、GPU显存占用；硬件方面，主要对比实验在RunPod云平台配有双 的计算节点上完成，同时也在 、、 和 四个NVIDIA Jetson系列嵌入式平台上开展了推理延迟测试与功耗效率（FPS/W）分析，并据此对搭载
2026-09-29 10:14:25
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原创 深度学习为何能提升视觉SLAM性能？
视觉同时定位与建图（Visual SLAM）是一项成熟的技术，已广泛应用于各类现实场景。然而在低纹理、严重运动模糊、光照不佳等挑战性视觉条件下，其性能仍会出现明显下降。基于深度学习的系统通过将学习得到的二维数据关联与不确定性，和循环架构中的可微分几何优化相结合，性能超越了传统基于几何的方法，达到了当前最优水平。但目前尚不清楚究竟是哪些组件从根本上促成了这一性能提升。
2026-09-27 15:59:18
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原创 OKVIS的前端匹配流程整理
为什么跑来看OKVIS的前端的匹配呢，因为ORBSLAM的前端的匹配是投影匹配(而且限定搜索半径)，很容易跟丢，这个方法有其固有缺陷，那有没有更好的匹配方式呢，所以我想看看其他的前端采用特征点提取+描述子匹配方式的SLAM的做法，但可惜前端采用特征点提取+描述子匹配方式的SLAM确实很少，另一个就是OKVIS了，所以就看看OKVIS的前端的匹配是如何做的。，将候选特征限制在投影点附近的局部区域内。ORBSLAM的投影匹配是限制了搜索半径的，而OKVIS的投影匹配是全局范围的暴力匹配。
2026-09-19 21:14:07
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原创 FASTLab新作 一种用于自主飞行的高效端到端局部规划器Neural-Primitive 个人整理
Neural‑Primitive是一个实现端到端局部规划的轻量级神经网络，网络输入是LiDAR降采样点云（666个点）、无人机当前速度和加速度、目标方向，网络输出是五阶多项式轨迹所需的剩余9个系数。
2026-09-10 13:00:02
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原创 对ORBSLAM3的跟踪模块、局部建图模块、回环模块都实现GPU加速的开源工作:Nitro-SLAM
我个人感受比较深的一点是，对于GPU加速，我们不能单一只看某个模块的计算给它并行化加速就完事了，还需要考虑到 CPU-GPU的 数据传输成本。这也是FastTrack、TurboMap 与 FastLoop 三项工作都很重视的一点。如果每次执行 GPU 计算前后都需要在 CPU 内存和 GPU 内存之间传输大量数据，那么数据搬运、内存组织和同步等待可能会抵消 GPU 并行计算带来的收益。
2026-08-30 21:20:00
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原创 vinsfusion输出位姿频率和订阅图像话题频率关系
这里说的位姿话题指/vins_estimator/odometry，不指/vins_estimator/imu_propagate，/vins_estimator/imu_propagate话题的频率和imu话题频率基本一致，受图像频率影响的是/vins_estimator/odometry。有一个参数，在配置文件里面可以设置，就是multiple_thread，会影响到/vins_estimator/odometry话题的发布频率。我实际的完整的inputImage函数也就是这样的。
2026-08-28 07:26:24
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原创 为什么ORBSLAM3的单目IMU初始化要说是基于最大后验概率估计
ORB-SLAM-VI 消去每帧的速度建立了线性系统，然而经过这些代数操作后，需要最小化的误差是无意义的并且与传感器噪声特性无关，为了获得包括加速度计偏置在内的精确估计，方法需要15s完成初始化。关键区别是非线性优化时残差的权重是否相同，以前的初始化非线性优化时残差的权重相同（VI-ORB-SLAM和vins-mono），ORBSLAM3的单目IMU初始化时，非线性优化时残差权重考虑到了传感器的噪声协方差，指IMU预积分的噪声协方差。在单个步骤中一次求解所有惯性参数，避免由于分开估计导致的不一致性。
2026-08-25 21:16:18
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原创 IMU预积分协方差的传播就是标准卡尔曼预测
预积分误差状态是一个线性高斯系统，协方差传播就是该系统的卡尔曼预测步骤，只是没有观测更新。卡尔曼预测IMU 预积分协方差传播状态xkxk误差状态δxkδxk状态转移矩阵FkFk离散化误差状态转移矩阵AdAd噪声输入矩阵GkGk噪声输入矩阵GkGk过程噪声协方差QkQk离散噪声协方差QdQd协方差预测Pk1−Pk1−预积分协方差递推Pk1Pk1。
2026-08-25 09:00:01
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转载 视觉惯性导航系统初始化方法综述
最近重新细看vinsfusion的单目IMU初始化时，个别点不能完全理解其所以然，后来还是觉得需要从视觉惯性初始化更大的历史发展角度来看，于是发现了这篇视觉惯性导航系统初始化方法综述，觉得很不错，遂分享，可以看到单目IMU初始化方法的多样性，vinsfusion的单目IMU初始化方法并不一定是唯一解或最优解，所以不用将其完全当成单目IMU初始化的标准答案去理解。
2026-08-21 09:34:45
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原创 关于vins-fusion单目IMU初始化时为什么不估计加速度计偏置
但SfM窗口内的IMU测量不一定能让整个系统满足可观测性，对于旋翼微型飞行器，直线轨迹、零加速度运动等退化运动是不可避免的，这是将单目VINS应用于空中机器人的共性问题。可见有限的加速度零偏不会严重破坏算法性能，若可接受10%的初始尺度误差，算法可承受的加速度零偏上限可达。加速度零偏的标定结果如图3(a)所示：横轴为窗口内三个轴的平均旋转角度，纵轴为标定零偏的误差大小。我们发现加速度零偏通常与重力耦合，可观测性较差。尺度误差随加速度零偏的变化如图3(b)所示：横轴为加速度零偏大小，纵轴为尺度的百分比误差。
2026-08-20 16:15:08
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翻译 vins-mono初始化论文翻译
本文提出了一种鲁棒的动态实时估计器初始化算法，可为单目视觉惯性系统（VINS）提供高质量的初始状态。由于视觉惯性系统具有强非线性，无论是基于滤波还是基于图优化的方法，糟糕的初始化都会严重影响系统性能。本文方法首先通过纯视觉运动恢复结构（SfM）构建相机位姿与特征点位置的尺度未定结构；随后将该结构与IMU预积分测量值进行松耦合对齐，恢复出度量尺度、速度、重力矢量以及陀螺仪零偏，并将这些结果作为初始值启动非线性紧耦合优化框架。本文方法无需任何系统状态与运动的先验信息，可在多种场景下完成动态实时初始化。
2026-08-20 13:13:44
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Quaternion Kinematics for the Error-State Kalman Filter (中文全文翻译) 目前见过讲解四元数以及误差状态卡尔曼滤波器的最好的文档
2026-07-24
FastTrack: GPU-Accelerated Tracking for Visual SLAM 简介PDF
2026-05-12
acfly三次开发保姆级教程
2026-04-29
基于Ubuntu20.04和opencv341编译通过且基于euroc或者d435i运行起来的SVO2.0的工作空间代码
2024-03-07
ubuntu18.04上部署运行OK的SchurVINS整个工作空间的压缩包
2024-04-17
DenseSurfelMapping提供的带有vins位姿话题和D435i深度图话题的surfel-color02.bag包
2024-03-17
我运行OK的voxblox工作空间下的src文件夹，包含voxblox安装包以及所需包
2024-03-16
笔记本ubuntu18.04上可用的nomachine deb包
2024-03-07
基于kalibr docker的D435i双目及双目IMU标定环境部署及标定操作文档
2024-03-07
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