一、ORB-SLAM3介绍ORB-SLAM3是一个先进的同时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationandMapping，SLAM）系统，实现了基于视觉惯导紧耦合，同时能够对多地图进行复用；另外支持单目/双目/RGB-D作为输入，支持针孔以及鱼眼相机模型。是目前种类最齐全、工程化最好、精度和鲁棒性整体最佳的

多传感器融合:各类滤波器方法整理1 背景概述移动机器人、无人机或者无人船等是不能够像工业机器人利用关节处的力矩传感器和编码器的读数直接进行位姿的解算的，抛开工业机械设计制造及其装配时带来的误差，移动机器人、无人机或者无人船等内置的传感器往往会因为轮子打滑、i

这段代码实现了一个机器人视觉引导系统,主要功能包括:连接仿真环境,控制UR机器人。相机标定:使用棋盘格图案进行相机内参标定通过移动机器人采集多组图像使用calibrateCamera函数计算相机内参手眼标定:采集机器人末端位姿和对应的棋盘格图像使用calibrateHandEye函数计算

机器人的位姿描述与坐标变换是进行工业机器人运动学和动力学分析的基础。本节简要介绍上述内容，明确位姿描述和坐标变换的关系，用到的基本数学知识就是——矩阵。1位姿表示位姿代表位置和姿态。任何一个刚体在空间坐标系(OXYZ)中可以用位置和姿态来精确、唯一表示其位置状态。

图优化（GraphOptimization）是一种在机器人学、计算机视觉和SLAM（SimultaneousLocalizationAndMapping）等领域广泛使用的数学优化方法。它通过将实际问题中的变量和约束关系抽象为图论中的节点（nodes）和边（edges），并将问题的求解转化为对这个图形结构进行操作的过程。在SLAM应用中

作者：Hao Li等人|编辑：计算机视觉工坊添加小助理：dddvision，备注：3D目标检测，拉你入群。文末附行业细分群扫描下方二维码，加入3D视觉知识星球，星球内凝聚了众多3D视觉实战问题，以及各个模块的学习资料：近20门视频课程（星球成员免费学习）、最新顶会论文、计算机视觉书籍、优质3D视觉算

单目图像加单点测距，求解目标位附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接单目相机通过对极约束来求解相机运动的位姿。参考了ORBSLAM中单目实现的代码，这里用opencv来实现最简单的位姿估计。对极约束的概念可以参考我的这篇VisualSLAM--理解对极几何和约束19赞同·0评论文章

欧拉角姿态变换姿态B相对于姿态A的变换：欧拉角为rx,ry,rz,绕Z-Y-X轴进行旋转。那么姿态A相对于姿态B的变换：欧拉角为-rx,-ry,-rz,绕X-Y-Z轴进行旋转。doublerx,ry,rz,px,py,pz;rx=10;ry=20;rz=30;px=1;py=2;pz=3;std::c

vslam算法VSLAM（VisualSimultaneousLocalizationandMapping）算法是一种用于机器人自主导航的技术，它允许机器人通过视觉传感器获取环境信息，以估计自己的位姿和周围环境的的三维重建。VSLAM算法可以分为以下几类：1特征法。这种方法通过提取图像中

在计算位姿的时候，一般我们有一些观测量，这些观测量有些是三维的、有些是二维的，因此需要用到不同的方法。如果是3D-3D的位姿计算，一般可以用这几种方法（【1】,【2】,【3】,【4】）。如果是3D-2D的位姿计算，一般可以用PnP-BA或者是本篇的DLT（直接线性变换）方法。如果是2D-2D的位姿计算，一

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247487082&idx=1&sn=d4a27e4c9a76760fffb571f57f4f7719&chksm=97d7ebfda0a062eba412877e9ecf5933f2051f0210c0d56f03267985512d97f2db434ab7356c&cur_album_id=1361700104461467649&scene=18

   李代数表现形式 https://blog.csdn.net/weixin_49804978/article/details/121922128   由于相机位姿未知以及观测点的噪声，该等式存在一个误差。我们将误差求和，构建最小二乘问题，然后寻找做好的相机位姿，使它最小化： 该问题的误差项，是将像素坐标（观测到的投影

IMU输出的是：t时刻的角度增量：Δθ(t)=∫wbib(τ)dτt时刻的速度增量：Δv(t)=∫fb (τ)dτt时刻的增量，是相对于t-1时刻而言，并不是初始时刻，这个要特别注意。 而角度增量Δθ(t)、速度增量Δv(t)中，抹掉了很多信息，比如：输出的蓝色的面积，但是曲线细节没有展现。以wbib为例，

悬臂式掘进机位姿检测是综掘工作面自动化的基础和前提。只有获取稳定可靠的掘进机实时位姿，才能够在此基础上进行综掘工作面自动化、智能化改造工作。为了提高井下综掘工作面的生产效率，西安电子科技大学机电工程学院的研究团队提出一种基于机器视觉和倾角传感器的悬臂式掘进机位姿

二维：  三维：欧式变换：只发生位姿上的变换相似变换：发生位姿和尺度和错切变换仿射变换：即旋转平移加xyz等比例缩放和错切变换3维的还多一个无穷远的性质不变性，无穷远的点还是无穷远，无穷远的面还是无穷远透视变换：表示由一个平面到另外一个平面的映射错切： 

单个相机旋转矩阵计算运动范围是否太大doublenormofTransform(cv::Matrvec,cv::Mattvec){returnfabs(min(cv::norm(rvec),2*M_PI-cv::norm(rvec)))+fabs(cv::norm(tvec));}计算旋转向量和平移向量的范数的函数：其中，旋转向量用rvec表示，平移向量用tvec表示。具体的，用

ConvertingcameraposesfromOpenCVtoOpenGLcanbeeasy参考链接https://medium.com/check-visit-computer-vision/converting-camera-poses-from-opencv-to-opengl-can-be-easy-27ff6c413bdb

1.设计一个至少六自由度的机器人，至少包括--个伸缩关节,要求机器人工作空间能够满足左图工作空间的要求(自己定义机械臂安装位置要求能够满足抓取指定空间范围内操作)2.根据自己设计的机器人建立DH坐标系及齐次变换矩阵，并设置合理的关节转动极限，分析和绘制工作空间，关节必须要有合

nav_msgs/Path消息用于描述一条路径信息。可以多设置几个坐标点，小车就会依次经过这些点。下面是消息格式其中包含了header和poses两个部分：header：这个消息的头部信息，包括序列号seq、时间戳stamp和参考坐标系frame_id。poses：一组路径点位姿信息，包含多个header和pose；每一个位姿

使用话题通信接收目标位姿，然后将目标位姿传入moveit的setposetarget中进行逆解算，但是程序卡死在了plan函数中。解决办法，将单线程换成多线程。也就是，将ros::AsyncSpinnerspinner(1);换成ros::AsyncSpinnerspinner(2);就不会再卡死。

IMU和GPS ekf融合定位从matlab到c++代码实现基于位姿状态方程，松耦合文档原创且详细YID:6745659043907933

如何通过数值计算的方式对VIO系统中的求导结果进行验证验证位姿求导是否正确的C++代码#include<eigen3/Eigen/Core>#include<eigen3/Eigen/Dense>#include<iostre

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组会内容总结周报SLAM两大问题：定位和建图两大方程：运动方程和观测方程两大预测：前端和后端数学基础位姿的描述：旋转矩阵，变换矩阵，欧拉角，四元数。位姿描述的优化：李