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RSS订阅原创 第六篇 时空标定（下）
一般我们需要标定不同类型中的两个或者多个，以及相同类型中的两个或多个，这个主要还是看你的设备所安装的传感器的类型和数量。一个很好的细节：它考虑了 IMU 和轮速计数据时间上很难完全对齐的问题，引入时间偏移 delta_t——用脚本生成带时间偏移的轮速计数据，循环标定取误差最小的结果，对应的 delta_t 即两传感器的时间偏差。先谈谈IMU的内参标定，会用到code_utils和imu_utils，实际上标定的就是陀螺仪和加速度计高斯白噪声和随机游走噪声的平均值，这里用到的方法就是Allan方差法。
2026-11-10 23:00:55
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原创 前序 杂谈
如何成为优秀的多场景融合定位导航算法落地工程师？需以《易经》“观我生进退，未失道也”为指引，保持自我省察，不以物喜、不以己悲。学习须脚踏实地，从视觉SLAM十四讲、Probabilistic Robotics等经典书籍入手，夯实李群李代数、坐标变换、点云处理、高斯牛顿与Levenberg-Marquardt优化等核心基础。通过实践开源项目（如Cartographer、VINS、Fast-LIO），深入理解多传感器融合、误差状态滤波与图优化工程实现。坚持“不积跬步无以至千里”，在不断试错中积累经验，方能突破技
2026-11-01 22:25:01
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原创 第八篇 视觉静止抑飘
本文结合实际遇到的问题，经过了大量的实践验证，抛砖引玉提出一些个人的应对机器人在长时段静止情况下的一些应对策略，仅供参考，或许你在此基础上能够想出更好的应对方法。`{0}` 表示消去最老的参数块。边缘化不是保存旧帧本身，而是对残差线性化后通过 Schur 补消去旧状态，把它对剩余位姿、速度和偏置的约束压缩进新的先验 `last_marginalization_info`。根据以上分析，你可以总结归纳一下，想想是否还有更好的处理长时间段静止策略，比如静止信息压缩、主帧和子帧等，或许会取得不一样的效果！
2026-10-18 13:38:05
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原创 第五篇 时空标定（上）
而连接这些所有传感器的媒介，也就是我们最终的所有信号处理单元--域控器或者工控机，工控机在多传感器时钟对齐过程中充当着绝对重要的角色，现在好的自动驾驶工控机一般都有专一硬件时钟补偿模块。再次总结强调一下，如果你说你是搞多传感器融合定位的，那肯定要知道熟悉多传感器时钟同步的重要性，要做过时钟同步一些操作，而且要做好时钟同步，根据相应的需求达到一定的精度，纳秒、微妙还是亚毫秒级？各种传感器时钟同步，总体来说可以从硬件时钟同步和软件时钟同步来入手，其中最主要的最基础的还是先要从硬件时钟同步入手。
2026-10-16 00:12:16
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原创 第四篇 传感器选型
传感器选型需基于场景物理特性，而非盲目追求参数。机械雷达非全场景必需，人形机器人更重垂直视场与盲区规避；相机应异构配置，鱼眼环视、针孔前向，全局快门防果冻效应；IMU量程须达±16g、±2000°/s，全温补偿，6~10个分布式布置方保姿态稳定；连接器振动环境禁用RJ45，M12航空插头为标配；时间同步首选GMSL2，误差＜2μs。算法工程师必须深谙传感器物理本质，方能驾驭大模型，避免被技术反噬。
2026-10-08 21:35:10
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原创 第三篇 驱动理解与应变
作为算法工程师，深入理解激光雷达驱动的硬件特性与软件逻辑至关重要。以Livox MID360和雷神128线激光雷达为例，需从扫描方式、数据组织、时间戳同步及点云标签（如tag）入手，掌握驱动中关键设计意图。例如，Livox驱动通过tag位过滤多回波点，确保单回波输出，避免建图畸变；其懒创建线程机制实现高并发低延迟。理解offset_time、timebase与header关系，以及CustomMsg与PointCloud2转换逻辑，是实现精准定位与高效建图的基础。脱离驱动底层认知，将难以应对诡异点云问题。
2026-09-29 23:18:12
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原创 第二篇 基础问题答案（部分）
本文系统阐述了激光与视觉SLAM的核心技术问题答案，涵盖建图流程、回环检测（基于多分辨率NDT匹配与候选帧筛选）、运动畸变补偿（通过高频里程计、IMU或匀速模型获取点时刻位姿）及优化策略（g2o/Ceres/GTSAM）。对比分析了2D/3D激光SLAM算法（如Gmapping、Cartographer、LOAM系列）特点与适用场景。同时梳理了视觉SLAM中的几何基础（本质矩阵、单应性矩阵）、变换模型（左/右扰动）、相机类型优劣及边缘检测算子应用，强调了尺度不确定性、初始化与深度估计的关键挑战。
2026-09-21 23:56:29
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原创 SLAM 面试问题提炼：激光 SLAM 与视觉 SLAM 分类详解
大家好，本篇将开启 SLAM 技术交流前奏。作为或者想作为一名出色的多传感器多场景定位导航算法工程师，首先需要有坚实的 SLAM 基础知识，不然代码看起来一头雾水。不过如果打算跳槽或跳入此行业，或者才开始进入的小白童鞋，还是建议先把视觉 SLAM 十四讲、自动驾驶与机器人中的 SLAM 技术、机器人 SLAM 导航核心技术与实战、Probabilistic Robotics 和 Multiple View Geometry in Computer Vision 等熟悉一下。
2026-09-20 23:16:25
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原创 四驱机器人跑Hdl _graph_slam、Hdl_localization与ndt_omp等实践（环境搭建）
工控机环境是Ubuntu18.04，装的是ROS Melodic版本首先是网络配置，这个也走了不少坑，用networkmanager，设置了不少外网和内网，起关键还是对Interface的静态ＩＰ地址要设置正确，不然始终配置不好。可参考https://blog.youkuaiyun.com/weixin_30781107/article/details/98457471其次在安装ｓｏｐｈｕｓ软件包如果是别人catkin_make之后的文件我们还是必须把ｂｕｉｌｄ删掉，然后重新ｃａｔｋｉｎ_make,编译好之后安装m
2021-07-02 23:35:20
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原创 ubuntu16.04 运行hdl_graph_slam、hdl_localization and ndt_OMP
经过一个星期多（一般是晚上）的配置环境，hdl_501_filtered.bag终于运行出来了，图片如下稍后传上期间遇到很多问题，特别是rosdep需要init and update，如果init不了，主要是外网最近上不了，下载不了20-default.list，可以复制别人弄好的rosdep文件夹，然后装在自己的.ros文件夹里面，运行就没有问题了...
2021-03-26 23:08:37
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原创 SLAM系列文章
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入fatal error: nav_msgs/Odometr
2021-03-22 21:54:41
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原创 转行算法工程师的经历
从2017年年末开始向算法工程师行业转变。AI机器人是未来发展的大趋势，而算法作为核心中的核心，举足轻重。要想在机器人行业成为顶级人物，掌握其核心算法是重中之重。 做完了机器人的整机，开始思考光有躯干的发达，没有思维的大脑等于零。于是开始决心向软件方向迈进。...
2020-03-07 19:40:26
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numpy-1.19.5-cp36-cp36m-manylinux1-x86-64.whl
2023-07-08
空空如也
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