原创 vins-fusion代碼解讀[二] 慣性視覺里程結果與GPS松耦合
感謝“slam萌新”，本篇博客部分參考： https://blog.csdn.net/weixin_41843971/article/details/86748719 歡迎討論。 慣性視覺里程結果與GPS松耦合： github開源
2020-06-21 13:34:58
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原创 VINS_MONO getMeasurements（）同步imu數據以及相機特徵點幀數據代碼邏輯
getMeasurements代碼邏輯 imubuf空 或特徵點buf空，返回結果 滿足兩個條件，才進行裝載數據： 1.當最新的imu幀（imu_buf.back()） 新過 圖像幀（feature_buf.front()+ td
2020-06-21 12:50:47
原创 yolo_v3安裝試運行小記
github源代碼：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 Cuda下載地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive Cudnn下載
2020-06-21 12:50:47
原创 github使用小記錄
參考博客：https://blog.csdn.net/qq_43570369/article/details/93208776 下載git: https://git-scm.com/downloads git config --g
2020-06-21 12:50:47
原创 pytorch安裝使用
pytorch官網：https://pytorch.org/get-started/locally/ conda添加清華源： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsi
2020-06-21 12:50:47
原创 mysql win10安裝及簡單操作
MySQL Community Server 5.6.47版本 https://downloads.mysql.com/archives/community/ 下載下來爲一個壓縮包，解壓。 bin目錄添加進path中，命令窗口進入
2020-06-21 12:50:47
原创 vins中的座標系變換及g2r函數
slam中經常會需要表示一個剛體的位姿。例如imu的位姿，相機的位姿。首先我們需要在一個剛體上架上一個座標系。這個座標系爲本體座標系。 怎麼架一個座標系？imu本身就有規定其本身的x,y,z軸的方向。相機一般認爲，z軸平行於鏡
2020-06-21 12:50:47
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原创 vins-迴環檢測單獨剝離運行
由於前端如果單純依靠視覺+imu作爲里程計,效果經常不穩定。因此最近做項目的過程中，將前端轉化爲以里程計（碼盤編碼器）來進行，相對比較魯棒。由於這個局部傳感器有累計誤差，因此長期運行不可靠，因此將vins-mono中迴環部分脫離出
2020-06-04 01:20:32
原创 港科大vins-fusion初探
SLAM新手，歡迎討論。 關於vins_fusion的博客： 1.初探：https://blog.csdn.net/huanghaihui_123/article/details/86518880 2.vio主體： https:/
2020-06-04 01:20:22
原创 C++基本知識點（三）
文章目錄1.extern和extern "C"（1）extern（2）extern “C”:2. 頂層const和底層const1 指向常量的指針：2 指針常量：引用和指針3.c++ 11新特性:4.getMemory（）4.14
2020-06-04 01:20:22
原创 leecode[一]
文章目錄938 二叉搜索樹的範圍和881. 救生艇844. 比較含退格的字符串692. 前K個高頻單詞268. 缺失數字 938 二叉搜索樹的範圍和 給定二叉搜索樹的根結點 root，返回 L 和 R（含）之間的所有結點的值的和。
2020-06-04 01:20:12
原创 VINS代碼結構
文章目錄1.總體框架 1.總體框架 ar_demo:AR上層應用 benchmark_publisher：發佈數據集中參考值 camera_mode：各類相機模型 config：硬件、系統配置文件 support_files f
2020-06-04 01:20:12
原创 vins-fusion代碼解讀[一] vio主體
SLAM新手，歡迎討論。 港科大vins-fusion代碼解讀[一] vins-fusion與vins-mono代碼結構有很大相似性。這次先看看vins_estimator節點內的內容。 1.程序入口： (1)vins_estim
2020-06-04 01:20:12
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原创 vins kidnap安裝使用
VINS如果視覺結果和IMU檢測的結果不匹配，容易出現跑飛的現象。例如一個人在電梯裏面，或者在相機前面遮了一塊幕布忘了掀開。結果不匹配，導致優化過程中CERES極有可能求解出一些跳動值不穩定值，導致整個系統不穩定運行，甚至掛掉。
2020-06-04 01:20:12
原创 vins 邊緣化優化項
參考： https://www.cnblogs.com/feifanrensheng/p/10532918.html 優化過程的五個步驟： 1 imu直接積分預測新進來的幀的位置 2.三角化整個特徵點 3.ceres優化 4.滑動
2020-06-04 01:20:12