【GVINS初体验】

GVINS介绍

GVINS是一个基于非线性优化的系统,它将GNSS原始测量值与视觉和惯性信息紧密融合,用于实时无漂移状态估计。通过结合GNSS伪距和多普勒频移测量,GVINS能够在复杂环境中提供平滑一致的6自由度全球定位。系统框架和VIO部分改编自VINS Mono。我们的系统包含以下功能:
ECEF框架下的全局六自由度估计;
多星座支持(GPS、GLONASS、伽利略、北斗);
在线局部帧对齐;
全球姿态恢复在全球导航卫星系统不友好甚至被拒绝的区域。(机译的官方介绍)
代码链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.07899.pdf
数据链接:https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/GVINS-Dataset
下的特别慢,我在某个博主评论区找到了sports数据比较快的下载链接,下载sports数据

### GVINS 地图 使用教程和技术文档 GVINS(Global Visual-Inertial Navigation System)是一种融合了视觉、惯性测量单元(IMU)和其他传感器的数据来实现高精度定位和建模的技术。对于希望深入了解或使用GVINS地图的相关技术和应用,可以参考以下资源: #### 官方文档和支持材料 官方发布的文档通常是最权威的信息来源之一。这些资料会详细介绍如何安装软件环境配置参数以及执行基本操作等。 - **GitHub仓库**: 许多开源项目都会托管在GitHub上,在这里可以找到项目的README文件以及其他贡献者编写的指南[^2]。 ```bash git clone https://github.com/your-gvins-repo-url.git cd your-gvins-directory cat README.md ``` - **Wiki页面**: 如果该项目维护了一个活跃的Wiki,则其中可能包含了更详细的说明,包括常见问题解答(Q&A),案例研究等。 #### 学术论文与综述文章 学术界的研究成果能够提供理论基础和技术背景的理解,有助于更好地掌握GVINS的工作原理及其应用场景。 - 对于SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)领域内的最新进展,可查阅《A Survey of Simultaneous Localization and Mapping with an Envision in 6G Wireless Networks》这篇综述性的文献[^1]。此文中不仅涵盖了传统方法论的发展历程,还探讨了未来通信网络下可能出现的新挑战和发展方向。 #### 社区交流平台 参与社区讨论可以获得来自其他开发者的第一手经验分享,解决实际遇到的问题。 - 加入专门针对GNSS, INS, 视觉LiDAR组合导航与SLAM主题的兴趣小组或者论坛,比如Stack Overflow上的相关标签话题或是Reddit中的r/slamcommunity子版块。 #### 实践练习 通过动手实践加深理解总是最有效的学习方式。 - 利用PSINS工具箱来进行捷联惯导系统的数据处理实验,熟悉惯性传感器数据分析、惯组标定等一系列流程。这将帮助构建起关于IMU特性及误差模型的基础认知,从而为进一步探索GVINS打下坚实的知识根基。
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