1.相机颜色不正确cdhik_camera_drivervimsrc/mvs_ros_pkg/src/grab_trigger_new.cppnRet=MV_CC_GetImageForRGB(handle,pData,nBufSize,&stImageInfo,1000);启动相机：sourcedevel/setup.bashroslaunchmvs_ros_pkgmvs_camera_trigger.launch2.LET-NETVINS-

docker容器中：终端1：打开相机dockerexec-itd38/bin/bashsource./devel/setup.bashroslaunchastra_cameraastra_pro.launch终端2：打开imudockerexec-itd38/bin/bashln-s/dev/ttyUSB0/dev/fdilink_ahrs#如果/dev/fdilink_ahrs找不到的话执行roslauncha

关键词：LiCHy系统、机载遥感、数据采集与预处理作者：ludwig1860日期：2024.6.17前言：以无比感谢与热爱的心，感谢林科院庞勇老师组采集的LiCHy数据。开展机载植被遥感的学者，可能很少有不知道林科院LiCHy系统的罢。据我盲目估计，这套系统的数据至少支撑了几十甚至上百项研究。自研

数据集下载地址百度网盘请输入提取码提取码：tsdp数据集制作1.下载数据集，我下载的是2011_09_30_drive_0033_extract.zip中的视觉和激光数据和2011_09_30_drive_0033_sync.zip中的IMU数据。为什么需要下载两个数据集，因为*_extract.zip包含的IMU数据是100Hz,但是视觉的数据

连续时间IMU积分\[\begin{aligned}&\mathbf{p}_{b_{k+1}}^w=\mathbf{p}_{b_k}^w+\mathbf{v}_{b_k}^w\Deltat_k+\iint_{t\in[t_k,t_{k+1}]}\left(\mathbf{R}_t^w(\hat{\mathbf{a}}_t-\mathbf{b}_{a_t}-\mathbf{n}_a)-\mathbf{g}^w\right)dt^2\\\&\m

 https://detail.tmall.com/item.htm?abbucket=11&id=598197117280&ns=1&skuId=4537254155950&spm=a21n57.1.item.8.5099523ce0QsSo  https://wit-motion.yuque.com/wumwnr/ltst03/out9g0 485直接当串口默认9600波特率 #include"REG.h"#include

用于表示同一世界在不同坐标系下的坐标值为了方便理解,建议先看线性代数的本质--基变换旋转矩阵这里变换矩阵,为了方便,我们先只考虑旋转\(R^{imu}_{global}\)的列向量是imu坐标系的基向量在global坐标系下的坐标表示,将imu坐标系下的坐标与R相乘,得到同一个点在global

时间GPS时间（GPST）是基于原子时（AT1）的时间系统，其秒长定义为铯原子（CS133）基态的两个超精细能级间跃迁辐射振荡9192631170周所持续的时间。GPS时间的起算点定义在1980年1月6日世界协调时（UTC）0时UTC时间UTC时间：UniversalTimeCoordinated，中文名称：世界标准时间或

IMU参数辨识及标定一、标定参数分析        标定的本质是参数辨识。首先明确哪些参数可辨识，其次弄清怎样辨识。        参数包括陀螺仪和加速度计各自的零偏、标度因数、安装误差。IMU需要标定的参数主要是确定性误差和随机误差，确定性误差主要标定bias，scal

机器人姿态估计-IMU、互补滤波算法应用附赠自动驾驶学习资料和量产经验：链接机器人的姿态测量对于许多应用至关重要，如导航、运动控制等。在这篇文章中，我们将介绍如何利用MPU6050传感器以及互补滤波和卡尔曼滤波算法来实现自平衡车的姿态测量。我们将从原理出发，逐步介绍互补滤波

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——

voidIMUCallback(sensor_msgs::Imumsg){if(msg.orientation_covariance[0]<0)//若协方差矩阵第一个值为-1，表示数据不存在return;//用TF工具将四元数转化为欧拉角tf::Quaternionquaternion(msg.orientation.x,msg.orientation.y,ms

https://zhuanlan.zhihu.com/p/610439768?utm_id=0 一、基本定义Eigen::Isometry3dT_imu_to_lidar=Eigen::Isometry3d::Identity()转换矩阵本质是一个4*4的矩阵二、操作方法.translation():无参数，返回当前变换平移部分的向量表示(可修改)，可以索引[]获取各分量.rotation(

一、三部分标定路线：相机内参标定→imu内参标定→相机，imu外参联合标定→结果评定前期步骤：Kalibr环节搭建，D435i驱动安装，ORB-SLAM3环境搭建有的人还会关闭结构光，在realsense_ws里的rs.launch里1关即可，emitter_enabled设置为off(0)（一）相机标定运行标定程序还是先需要知道需要输入

这是一个系列文章《如何从零开始实现TDOA技术的UWB精确定位系统》第4部分。重要提示（劝退说明）：Q：做这个定位系统需要基础么？A：文章不是写给小白看的，需要有电子技术和软件编程的基础Q：你的这些硬件/软件是开源的吗？A：不是开源的。这一系列文章是授人以“渔”，而不是授人以“鱼”。文章中

ORB-SLAM3中IMU初始化由LocalMapping线程中的InitializeIMU函数完成。主要是完成重力方向\(R_{wg}\)和尺度scale的估算，总共进行三次。InitializeIMU函数包含两部分：InertialOptimization和FullInertialBAInertialOptimization函数纯IMU的优化，固定关键帧位姿，优化重力方向、尺

        2.1关于IMU测量数据在聊到IMU测量数据的时候，我们首先需要明白两个坐标系的定义。一是惯性系，二是IMU坐标系。这里的惯性系就是指静止或者其速度的改变可以忽略不记的坐标系。通常在机器人的应用中，由于所用的IMU都是低成本IMU，对于地球自转角速度不

学习项目一：基于EMG和IMU融合信号的手势识别模型学习项目一简介：使用深度学习卷积神经网络实现手势识别

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述        基于UWB和IMU融合的三维空间定位算法是一个结合了无线脉冲波（UWB）和惯性测量单元（IMU）各自优势的定位方法。UWB通过测量信号的传输时间来计算距离，具有精度高、抗干扰能力强等优点

陀螺仪常见的陀螺仪为MEMS，使用硅微加工技术制造，使用科氏力。误差模型\[m(t)=m_t(t)+bias(t)+\epsilon(t)\\\dot{bias}(t)=n_b(t)\]固定偏差bias，作为状态量估计白噪声\(\epsilon(t)\)积分成角度随机游走，连续时间标准差\(\sigma\)（标定结果）除以\(sqrt(\delta(t))\)得到离散标

相机标定打印标定板和对应的aprilgrid.yamltarget_type:'aprilgrid'#gridtypetagCols:6#numberofapriltagstagRows:6#numberofapriltagstagSize:0.038#sizeofapriltag,edgetoedge[m]tagSpacing:0.3#ra

安装VINS-Mono创建工作空间mkdir-p~/vins_mono_ws/src#创建了第二层级的文件夹src，这是放ROS软件包的地方cd~/vins_mono_ws/src#进入工作空间，catkin_make必须在工作空间这个路径上执行catkin_init_workspace#初始化src目录，生成的CMakeLists.txt为功

文章目录硬件设置相机内参和外参设置IMU内参依赖标定可能遇到的问题硬件x86电脑realsensed435i相机设置相机内参和外参安装ROS标定工具包sudoaptinstallros-melodic-camera-calibration启动realsense相机roslaunchrealsense2_camerars_camera.launch打开标定窗口rosruncam

在IMU初始化之前和之后，ORB-SLAM3的坐标系的定义是不同的：初始化之前：坐标系基于第一帧图像。它的定义完全基于视觉信息。Z轴正向视深度，X轴和Y轴与图像平面对齐。初始化之后：一旦IMU初始化成功，坐标系会调整以适应一个“世界坐标系”，其中重力方向定义为Z轴负方向。这样，X轴

VINS中的IMU因子（一）在这篇文章中我们分析一些VINS中对于IMU因子的处理和构建方式。首先来看一下再estimator类中关于预积分因子的几个重要成员变量。pre_integrations存储了滑动窗口中相邻两帧之间的预积分增量。acc_0，gyr_0则保存了当前时刻的角速度和加速度值。IntegrationBas