原文链接：港大ArcLab最新开源DEIO：第一个学习与传统非线性图优化紧密结合的单目事件惯性里程计导读本文介绍了一种名为DEIO（DeepEventInertialOdometry）的新型单目深度事件惯性里程计框架。该方法创新性地将深度学习与传统非线性图优化相结合，通过可训练的事件束调整（e-DBA）与惯

目录一、最终效果展示二、整体架构三、模块说明四、模块接口说明一、最终效果展示效果展示实现UR机械臂指定位姿控制结果分析move.cpp：期望位姿；rviz2：检测到的位姿；ur_sim:机械臂的实际位姿位姿：位置(position)和姿态(orientation)通过观察可以发现，经过轨迹规

位姿是指物体、机器人或人在三维空间中的位置和方向，由位置和方向两个要素组成。描述位姿的方式有多种，以下是几种常见的描述方式：3D坐标表示：通过物体的位置坐标（x,y,z）来表示位置，这些坐标表示物体相对于某个参考点的三维空间位置。欧拉角表示：使用三个角度（偏航角Yaw、俯仰角P

回顾：https://www.cnblogs.com/pylblog/p/18529426四关节机器人，可以末端关节位姿，表示为： 假设，机器人末端关机位姿，简化为如下公式：对齐求导，可得： 对于附合导数，自然有： T的导数，自然是姿态的变化速度（末端局部坐标系下，x=[1,0,0]处的速度向量），和末端原点的运动速度向量那最

 假设{4}的原点，是最后的端点，那么先让机器人复位，回到最初始的位姿： 回顾：https://www.cnblogs.com/pylblog/p/18085153  只需要知道{ω,q,θ}，就可以获得一个转换：在b处的位姿，转换到c处的位姿，而且位姿都是相对于统一固定坐标系s的那么，可以：第一步：1. 容易通过机械设计结

开源代码：GitHub-HaisenbergPeng/ROLL:Areal-time,robustLiDAR-inertiallocalizationsystemROLL:Long-TermRobustLiDAR-basedLocalizationWithTemporaryMappinginChangingEnvironmentsROLL：基于LiDAR的长期稳健定位，在不断变化的环境中提供临时测绘摘要：长

【LVIO-SLAM】Mars实验室：多传感器融合分享笔记1.小结1.FAST-LIO2.FAST-LIO23.MLCC（Multi-LiDARCalibratedConsistency）4.HBA（HierarchicalBundleAdjustment）5.LivoxCameraCalibration（Livox_camera_calib）6.VoxelMap7.LI-init（LiDAR-InertialInitialization）2.

基础学习3D高斯渲染（1-2）ros下接受c++节点发送的位姿，python节点渲染图像返回https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/18385485ros自定义消息（图像+标志位+位姿）python和c++发布和接受https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/18412553 本工程代码为什么要做这个，因为之前的版本

视觉SLAM十四讲学习笔记-非线性优化的状态估计问题经典SLAM模型的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。由于噪声的存在，运动方程和观测方程的等式必定不是精确成立的。得到的数据通常是

Papertitle:FoundationPose:Unified6DPoseEstimationandTrackingofNovelObjectsPaperlink:https://arxiv.org/abs/2312.08344Codelink:GitHub-NVlabs/FoundationPose:[CVPR2024Highlight]FoundationPose:Unified6DPoseEstimationandTrackingof

 1、SLAM/3DGS/三维点云/医疗图像/扩散模型/结构光/Transformer/CNN/Mamba/位姿估计顶会论文指导2、基于扩散模型的跨域鲁棒自动驾驶场景理解3、基于环境信息的定位，重建与场景理解4、轻量级高保真GaussianSplatting5、基于大模型与GS的6Dposeestimation6、在挑战性

    #include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp>#include<Eigen/Core>#include&l

 残差1通常2D像素对3D点位姿和点    2但是这个里面没有2D像素，是单纯的3D点对3D点位姿求解   CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(vo1)set(CMAKE_BUILD_TYPE"Release")add_definitions("-DENABLE_SSE")set(CMAKE_CXX_FLAGS

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