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

三种方法-直接从IntelRealSenseD456/D435获取相机和IMU内外参数，自己标定很麻烦1、直接从出厂参数获取方法1——最直接直接从IntelRealSense中获取相机参数。先按照下面图片的步骤获取数据，保存为json,然后电脑可以直接用记事本打开查看。方法2——最有条理在ubuntu

目录名称TL;DRMethodLocalPoseEstimationRNN-P1RNN-P2RNN-P3GlobalTranslationEstimationRNN-T1RNN-T2RNN-T3HiddenStateFeedbackMechanismExperiment效果可视化总结与发散相关链接名称link时间：23.09作者与单位：主页：https://github.com/shaohua-pan/RobustCapTL;DR

高精度IMU现已经广泛应用于海陆空多个领域。它通过测量载体的加速度和角速度，能够实时准确提供载体的姿态、位置和速度信息，对于需要即时反馈的动态控制系统非常重要。我们有一款高精度IMU ER-MIMU-15以其小巧体积和功耗低，能适应各种嵌入式应用，该IMU具备以下特点：【高精度传感

基于【PSINS工具箱】，提供一个MATLAB例程，仅以速度为观测量的SINS/GNSS组合导航（滤波方式为CKF），无需下载，订阅专栏后可直接复制文章目录工具箱程序简述运行结果代码程序讲解代码功能概述代码结构与关键步骤结论工具箱本程序需要在安装工具箱后使用，工具箱是开源的，链

参考：维特智能官方ROSPython使用说明https://wit-motion.yuque.com/wumwnr/ltst03/lu0v13?#0246cb6a安装配置步骤：先在VirtualBox中为这个包配置对应的环境：Ubuntu16.04,ROS(1)Kinetic,Python2.7.按照上面参考链接，从【3.IMU软件包使用】开始一步一步做。使用步骤：1.查看

文章目录重要的文章后续更新方向专栏介绍在进行上层设计时，借助工具箱完成底层的复杂计算是很有必要的。也能利用工具箱学习惯导解算。本专栏分享若干自己基于PSINS编写的滤波、导航程序。如果没有工具箱，自己网上面下载或私信我，我给你啊-

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

组合定位GPS遵守NMEA0184GPS每次测量都是独立的，即与上次测量无关，所以不存在误差累计不同IMU器件，其驱动是不同的IMU存在数据漂移，测量相对位置GPS/INS组合制导INS是惯性导航系统（InertialNavigationSystem）的GPS/DR组合定位系统的组成：GPS传感器；odom：novatel/odom-pos

更多优质内容，请关注公众号：智驾机器人技术前线1.激光雷达（LiDAR）工作原理：激光雷达通过发射短脉冲的激光束，测量光束从目标物体反射回来所需的时间（即飞行时间），从而计算出物体的距离。LiDAR通常通过旋转激光发射器来获取360度的视场，生成点云数据，反映周围环境的三维信息。优势：高

多传感器数据融合：GPS、IMU与LiDAR的综合分析在自动驾驶系统中，精确、可靠的定位与感知是确保车辆安全、高效运行的关键。为了实现这一目标，通常需要融合来自多种传感器的数据，包括全球定位系统（GPS）、惯性测量单元（IMU）和激光雷达（LiDAR）。本文将详细介绍如何融合这些传感器的数据，涵

第二十二章六轴传感器——原始数据读取实验1）实验平台：正点原子DNK210开发板2）章节摘自【正点原子】DNK210使用指南-CanMV版V1.03）购买链接:https://detail.tmall.com/item.htm?&id=7828013987504）全套实验源码+手册+视频下载地址：http://www.openedv.com/docs/boards/k210/ATK-

 

Robot_localization，将NEDimu转为相对、绝对航向的"ENU"数据文章约定：谈及NED、ENU、NWU坐标系都是指的xyz对应顺序ROS中，xyz轴对应红、绿、蓝如有错误，请包容，以及麻烦在评论区勘误书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.问题来源使用robot_localization进行：imu融合gps

Ubuntu版本：20.04；ROS环境：noetic；IMU型号：亚博10轴IMU惯导模块目录一.ROS环境配置1、在终端运行对应的命令 2、安装ROS串口驱动二、IMU软件包使用1、新建、编译工作空间 2、绑定IMU端口3、修改参数配置 三、运行可视化界面 1、运行launch文件2、可能遇到的问题3、

从0制作自己的ros导航小车前言一、环境搭建二、联合编译三、测试前言前面已经实现了导航功能，对于之后的一些开发，有交互能力是比较重要的，比如小车上连接一块屏幕，通过屏幕来选择模式，可视化等等。QT是不错的选择，但是需要做一些额外的工作，让QT与ROS能够建立联系，实现通信

激光点云去畸变:原理及实现机械式激光雷达产生畸变的原因Lidar扫描周期内（一般0.1s）自车有一定幅度的旋转(Rotation)和平移(Translation)，因此不同时间点打出去的激光点束并不在严格统一的Lidar坐标系内，需要对同一帧Lidar转化在统一时间戳对应的Lidar坐标系上(一般转化到第

1.安装安装极其简单，不多介绍，直接上命令：Melodic： sudoapt-getinstallros-melodic-rqtsudoapt-getinstallros-melodic-rqt-common-pluginsNoetic sudoapt-getinstallros-noetic-rqtsudoapt-getinstallros-noetic-rqt-common-plugins2.部分工具的功能介

松灵机器人Scoutmini小车运行lio-sam在之前的工作中，我们已经实现了用小车搭载传感器，采用gmapping建图和navigation导航实现小车在2D环境中自主导航，但是实际我们采用的激光雷达多为三维激光雷达。因此决定采用lio-sam来建图。具体操作步骤如下。1.下载雷达仿真1.1下载激光雷达

在VINS-FUSION优化-IMU预积分因子（一）中介绍了IMU预积分及其于优化变量的全部雅克比矩阵的推导，（二）中文章结合VINS-FUSION源码，完成优化-IMU预积分因子的使用。本文介绍预积分中方差的计算。一、引出​方差作为调节各残差项的权重，方差计算如下：Fk、Gk是离散时间下的状态传递方程

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