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RSS订阅原创 100ask_imx6ull交叉编译opencv，测试QT打开摄像头一站式搞定
100ask_imx6ull交叉编译opencv，测试QT打开摄像头一站式搞定
2025-03-15 21:48:20
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原创 error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.4: cannot open shared object file: No such
在移植OpenCV至IMX6ULL板子，使用QT进行摄像头的测试过程中遇到error while loading shared libraries: libopencv_core.so.3.4: cannot open shared object file: No such file or directory这是因为QT编译过程中引用了错误的头文件，需要在.pro文件中加入.h文件的地址INCLUDEPATH += /home/su/opencv_arm/opencv-4.5.2/install/incl
2025-03-15 21:37:59
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原创 使用交叉编译的OpenCV无法打开摄像头
使用交叉编译的OpenCV无法打开摄像头。在使用`cmake`交叉编译OpenCV时，`operating system`一项在填写时首字母没有大写，导致检测不到目标系统的类型，如果填写正确，`WITH_V4L`一项是默认勾选的。总而言之，`operating system`需要写`Linux`，而不是`linux`。
2025-03-15 21:32:21
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原创 连接nomachine 出现waiting for the desktop user to authorize your connection
如何设置nomachine的server端不需要每一次连接都同意。使用nomachine进行远程连接，每一次连接需要server端进行确认，可是使用nomachine就是因为不想使用显示器，不可能每一次打开电脑都连接一下显示屏。
2024-02-29 13:26:08
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原创 intel NUC 安装ubuntu20.04使用网卡AX211无法找到wifi问题
因为是新安装的系统，因此，查资料发现ubuntu20.04.6内核版本是5.15的，因此这时重装了系统（这不是一个好习惯，是下下策，因为是新装的系统，什么都没有，且本人装系统比较熟练，因此使用该方法），得到5.15版本的内核，这时重新安装了驱动，成功出现了wifi。因为篇幅，这里更新以及切换内核就不详细写了，总之在切换内核之后，不但wifi没有，蓝牙甚至USB网络连接都不可以了，想着重新切换回原来的内核使用。当然，可能问题不是一个原因引起的，比如我是驱动+内核版本的问题，希望这篇文章对你会有帮助。
2024-01-22 23:04:58
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原创 飞行器传感器介绍
介绍无人机使用的传感器，重点介绍IMU中的加速度计以及陀螺仪，中间穿插了姿态融合以及四元数与欧拉角的转换。无人机的常用导航方式是惯性导航+GPS，所以无人机上的常用传感器也是围绕这两者展开的，惯性导航一般包括三轴加速度计、三轴陀螺仪、三轴磁力计，再加上GPS构成了机载传感器的主体，除此之外还有超声波测距传感器、激光测距传感器、空速计、气压计、视觉传感器等。加速度计用来测量飞行器质心的线加速度。其一般放在飞机的重心处（放三个），传感器的敏感轴处于机体轴的三个轴向，因此可感受和测量飞行器三个轴向的线加速度。
2023-12-01 15:01:57
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原创 卡尔曼滤波器进行多传感器数据融合
对于这两种方法，并行适合全局优化和集中管理，但是如果有单点故障或者是时间不同步，则受到影响大，这种情况可以使用串行方法，比如时间不同步情况下，对交替到达的不同观测，分别进行预测和更新即可。传感器多的情况下也可以使用混合式（同时使用串行与并行）。最基础的分类可以分为三类：串行、并行、混合型。重复过程直到使用全部测量值。
2023-11-27 16:35:48
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原创 机器人传感器及其信息融合技术
信息融合是在多个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都表示不同级别的信息抽象。信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合。信息融合的结果包括较低层次上的状态估计，以及较高层次上的整个系统的状态估计。
2023-11-24 15:20:55
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原创 低成本无人机状态估计与控制 阅读笔记
为解决估计系统任意故障（比如测量通道的反常的测量值、突然的漂移或者步间的变化等）导致测量值不可靠，滤波器会给出不正确的结果，并随时间发散的问题，要构建具备足够鲁棒性的滤波器。本章使用一个 MNSF（测量噪声比例因子）的 RKF（鲁棒卡尔曼滤波器）和使用多个 MNSF 的 RKF 算法进行对比，并将其应用到 UAV 的状态估计过程。RKF的基础是比较新息序列协方差的真实值和理论值。书上所说的最优卡尔曼滤波器（OKF），其实就是卡尔曼滤波器，其使用的滤波器增益值使得后验状态估计值误差数值的平方最小。
2023-11-22 17:51:48
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原创 机载多传感器管理与信息融合技术笔记
主要对多传感器信息融合概念进行梳理，重点是如何使用卡尔曼滤波器进行多传感器的融合，文章使用的是集中式融合方法进行状态估计
2023-11-22 17:38:27
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MATLAB+simulink连续状态下的卡尔曼滤波仿真
2023-11-27
空空如也
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