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

☆、设计硬件组成：51单片机最小系统+A3144霍尔感应+DS1302时钟芯片+LCD1602液晶显示+电机+按键设置+蜂鸣器。1、设计采用STC89C52、AT89C52、AT89S52作为主控芯片，采用LCD1602液晶实时显示信息；2、采用DS1302时钟芯片具有掉电保护时间日期功能，为了在骑自行车到外面能方便的

☆、设计硬件组成：51单片机最小系统+A3144霍尔感应+DS1302时钟芯片+LCD1602液晶显示+电机+按键设置+蜂鸣器。1、设计采用STC89C52、AT89C52、AT89S52作为主控芯片，采用LCD1602液晶实时显示信息；2、采用DS1302时钟芯片具有掉电保护时间日期功能，为了在骑自行车到外面能方便的

文章目录摘要一、介绍二、相关工作A.基于点的方法B.基于分布和基于学习的方法C.点匹配D.基于强度的方法E.加权代价函数三.基于强度和几何的ICPA.基于强度和几何相似性匹配的概述B.点对的几何相似性

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

arxiv|中科院联合国科大开源TRLO：一种结合3D动态物体跟踪与移除的高效LiDAR里程计【TRLO:AnEfficientLiDAROdometrywith3DDynamicObjectTrackingandRemoval】文章链接：[2410.13240]TRLO:AnEfficientLiDAROdometrywit...项目主页：GitHub-Yaepiii/TRLOTRLO:A

   这篇文章以使用Gazebo位姿真值为例，如果使用视觉惯性里程计，解决的思路是一样的。       按照语雀官方文档启动egoplanner后，终端可能会报出如下图所示的"noodom"提示，飞机无法飞向给定目标点：    出现这个问题的原因是订阅的里程计话题名不对，我

该篇文章是对LiDAR里程计（Odometry）的最新进展和挑战进行的全面综述。是首个全面涵盖LiDAR里程计各类方法的综述，填补了之前研究的空白。为了让读者深入了解该项技术，笔者结合自身的一些经验和理解，将拆分成三个部分为大家详细解读，分别为：LiDAR-Only与LIO算法综述（一），多激光与多传感器

文章目录直接法NDT构建激光雷达里程计建图配准增量NDT里程计添加点云更新体素高斯分布合并特征法特征提取特征法激光雷达里程计的实现构建局部地图配准直接法不需要提取特征，将过去一段时间内的点云组成一个局部地图，将当前帧与局部地图进行配准。NDT构建激光雷

获得了里程计数据后，下一步就是将里程计通过MicroROS话题发布到ROS2系统中。一、了解接口在ROS2已有的消息接口中：nav_msgs/msg/Odometry用于表示里程计数据，该接口内容如下：ros2interfaceshownav_msgs/msg/Odometry---#Thisrepresentsanestimateofapositio

前面两节中我们完成机器人底盘正逆解的计算，我们通过机器人的运动学逆解完成了机器人实时的角速度和线速度的测量，那我们能不能利用对线速度和角速度的积分，计算机器人当前的位置呢？答案肯定是可以的，那么本节我们就来编写代码实现机器人的里程计。  二、编写代码先修改Kinematics

原始题目VOOM:RobustVisualObjectOdometryandMappingusingHierarchicalLandmarks中文名称使用分层landmarks的Robust视觉目标里程计和建图发表时间2024年2月21日平台ICRA2024来源北京理工大学文章链接https://arxiv.org/abs/2402.136

视觉里程计之对极几何前言上一个章节介绍了视觉里程计关于特征点的一些内容，相信大家对视觉里程计关于特征的描述已经有了一定的认识。本章节给大家介绍视觉里程计另外一个概念，对极几何。对极几何对极几何是立体视觉中的几何关系，描述相机从不同位置拍摄3D场景时，3D点与相

论文精读系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此论文精读系列文章链接下面是专栏地址：论文精读系列文章专栏文章目录论文精读系列文章论文精读系列文章链接论文精读系列文章专栏前言论文精读系列文章——

第16章FishBot控制系统搭建写在前面当前平台文章汇总地址：ROS2机器人从入门到实战获取完整教程及配套资料代码，请关注公众号<鱼香ROS>获取教程配套机器人开发平台：两驱版|四驱版为方便交流，搭建了机器人技术问答社区：地址fishros.org.cn你好，我是爱吃鱼香肉丝的小鱼。本章我们将学习

基于EKF（拓展卡尔曼滤波器）与里程计算法的机器人定位的MATLAB程序使用EKF模型与里程计模型（Odometry）对机器人进行定位，定位的结果跟GPS定位的真实值作比较，验证两种算法的可行性。可以看出，EKF模型、里程计模型（Odometry）估计的误差变化趋势不同。EKF模型估计的误差总体趋势平稳，稳定在一定

摘要——本文提出一种计算高效、鲁棒的激光雷达惯性里程计框架。我们使用紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将激光雷达特征点与IMU数据融合，以允许在发生退化的快速运动、噪声或者杂乱环境中进行稳健导航。为了在出现大量观测情况下降低计算负载，我们提出了一个计算卡尔曼增益的新公式。

以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文#DAMS-LIO:ADegeneration-AwareandModularSensor-Fus

以下内容来自小六的机器人SLAM学习圈知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文#LiDAR-AidedVisual-InertialLocalizationwithSemanti

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文#ESVIO:Event-basedStereoVisualInertialOdometry论文

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文##开源数据集#4Seasons:BenchmarkingVisualSLAMandLong

以下内容来自从零开始机器人SLAM知识星球每日更新内容点击领取学习资料→机器人SLAM学习资料大礼包论文##开源代码#SLICT:Multi-inputMulti-scaleSurfel-Based

evo是一款用于视觉里程计和slam问题的轨迹评估工具。核心功能是能够绘制相机的轨迹，或评估估计轨迹与真值的误差。支持多种数据集的轨迹格式（TUM、KITTI、EuRoCMAV、ROS的bag

论文信息：ChuC,YangS.Keyframe-BasedRGB-DVisual-InertialOdometryandCameraExtrinsicCalibrationUsingExtendedKalmanFilter[J].IEEESensorsJournal,2

文章：ASurveyonOdometryforAutonomousNavigationSystems作者：SHERIFA.S.MOHAMED,MOHAMMAD-HASHEMHAGHBAYAN,TOMIWESTERLUND翻译：particle论文阅读模块将分享点