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LIO-SAM 激光SLAM从零开始入门到部署实践

因子图优化框架：后端优化包含IMU预积分因子、激光雷达里程计因子、GPS因子和回环检测因子，实现了多传感器信息的深度融合。...激光里程计 特征匹配与帧间位姿估计 前后帧特征匹配（平面/边缘）；IMU预积分提供初值 接收特征和IMU数据；输出帧间约束到位姿优化 位姿优化 融合各传感器数据并进行位姿优化 因子图优化（IMU、激光...IMU与雷达之间的外参（相对位置和姿态）需要尽量准确地获得，可以通过标定得到。 数据录制：使用rosbag record命令录制你机器人移动时的传感器数据，确保同时录制激光雷达点云话题和IMU话题。...传感器参数：根据你的雷达型号（线数、视场角、频率等）和IMU型号，调整相应的参数。...5.4 运行与调试 像运行官方数据集一样启动bag包，密切观察RViz中的可视化结果。

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ROS2极简总结-导航简介-自定位

看如下： Gazebo Webots ROS2的navigation2功能包，支持Linux、Windows和MacOS，并且适用于各类仿真环境如Gazebo、Webots...区域覆盖 ROS2导航的主要内容： 定位 建图 路径规划 定位常用方法： 机器人如何感知自身移动 使用自身传感器（轮编码器，IMU）=> 相对机器人位移 观测外部环境感知自身移动...（绝对估计周期长） 比较外部感受传感器数据形成地图很慢 => 需要自身传感器 上图可以更清晰描述这些概念。...传感器融合 例如：robot_localization 功能包 这是一个支持研究论文中的实验的功能包。 通过使用卡尔曼滤波器的传感器融合提供 三维定位。 可以组合大量和多种类型的传感器。...不要以赖单一传感器（需多传感器融合！！！）

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    【传感器融合】开源 | 涵盖RGB和热成像相机、3D激光雷达、3D IMU和GNSS定位的新传感器融合框架

    Fusion - Modern Framework for Autonomous Agent Sensor Data Fusion 原文作者：Adam Ligocki 内容提要 在本文中，我们提出了一种新的传感器融合框架...，用于自动驾驶汽车和其他自主机器人。...我们将我们的框架设计为一个通用的、可扩展的平台，通过将各种各样的传感器融合到数据模型中，建立一个健壮的agent周围环境的3D模型，我们可以使用数据模型作为决策和规划算法的基础。...我们的软件目前涵盖了RGB和热成像相机、3D激光雷达、3D IMU和GNSS定位的数据融合。该框架涵盖了从数据加载、过滤、预处理、环境模型构建、可视化和数据存储的完整步骤。...这个体系结构允许社区修改现有的设置，或者用新的想法扩展我们的解决方案。整个软件完全兼容ROS(机器人操作系统)，使得框架可以与其他基于ROS的软件进行协作。 主要框架及实验结果 ? ?

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    【C++】ROS：message_filters时间同步介绍与示例

    1. message_filters时间同步介绍 message_filters 是 ROS（机器人操作系统）中的一个功能包，用于实现多个传感器数据或消息的时间同步。...在 ROS 中，不同传感器或节点通常以异步方式发布其数据，这意味着它们可能以不同的时间频率或时间延迟发布消息。当需要将这些数据进行融合或联合处理时，时间同步就变得至关重要。...此外，在需要精确时间同步的场景，TimeSynchronizer更为适用，它也属于 message_filters 功能包的一部分，但应确保所有订阅的话题应具有相同的时间戳来源。...，学习一下： gps和imu的消息一般需要同步才能获得精确的定位消息，订阅两个消息并同步的示例： #include #include cout传感器数据同步..."

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    掌握Jetson Orin NANO上的视觉SLAM教程

    它接收立体相机图像（可选带有IMU数据），并生成里程计输出，同时提供其他可视化和诊断数据。...然而，这些方法都不是完美的，因为传感器提供的观测存在系统性缺陷，比如黑色表面吸收LIDAR返回的数据、车轮在地面上打滑导致轮子里程计不准确，或者场景中缺乏独特特征限制了相机图像中的关键点。...一种实用的方法是使用多个传感器和不同的方法来跟踪里程计，这样可以通过一个方法的系统性问题来进行补偿。通过使用三个独立的里程计估计，可以检测到单个方法的失败，并将多个方法融合为单个更高质量的结果。...注意： 该软件包经过设计和测试，与在Jetson或搭载NVIDIA GPU的x86_64系统上运行的ROS 2 Humble兼容。...性能： 下表总结了使用该软件包的示例图表的各平台性能统计数据，并包含了完整基准测试输出的链接。这些基准配置来自Isaac ROS基准测试集合，基于ros2_benchmark框架。

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    GPS-IMU传感器融合用于可靠的自动驾驶车辆位置估计

    然而，IMU的实用性受到随时间漂移的影响，这会导致从加速度数据推导出的速度和位置估计累积误差。 为了减轻每种传感器类型的限制，GPS和IMU数据的融合成为一种关键策略。...文献综述 论文呢的第二部分通过对参考文献进行综述详细介绍了GPS和IMU在自动驾驶车辆导航中的作用和局限性，以及融合这两种传感器数据的重要性。...· GPS和IMU融合的重要性：为了克服各自传感器的局限性，融合GPS和IMU数据成为了一个关键策略。...方法 作者提出了使用无迹卡尔曼滤波器（UKF）来融合GPS和IMU数据，以提高导航系统的可靠性和精度的方法。 图1显示了自动驾驶车辆导航的提议传感器融合模型。...该模型融合来自两个主要来源的数据：IMU和GNSS。IMU通过其加速计和陀螺仪提供了有关车辆加速度和旋转运动的实时信息，提供了持续的数据，对于在不依赖外部信号的情况下进行导航至关重要。

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    GPS-IMU传感器融合用于可靠的自动驾驶车辆位置估计

    然而，IMU的实用性受到随时间漂移的影响，这会导致从加速度数据推导出的速度和位置估计累积误差。为了减轻每种传感器类型的限制，GPS和IMU数据的融合成为一种关键策略。...02 文献综述论文呢的第二部分通过对参考文献进行综述详细介绍了GPS和IMU在自动驾驶车辆导航中的作用和局限性，以及融合这两种传感器数据的重要性。...· GPS和IMU融合的重要性：为了克服各自传感器的局限性，融合GPS和IMU数据成为了一个关键策略。...作者使用KITTI GNSS和IMU数据集来验证他们的方法。通过比较GPS-only数据和融合数据，作者展示了GPS和IMU融合技术在提高导航精度方面的潜力。...总的来说，这部分内容详细描述了使用KITTI GNSS和IMU数据集进行实验验证的过程。作者通过比较GNSS-only数据和融合数据，证明了GPS和IMU融合技术在提高导航精度方面的潜力。

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    UWB自动跟随与IMU、激光雷达等多传感器融合的定位方案

    而IMU（惯性测量单元）、激光雷达（LiDAR）、甚至视觉（Camera）可以提供额外的环境感知和姿态信息，帮助系统在UWB数据不稳定时“顶上去”，让跟随设备依然保持流畅和可靠。...多传感器融合的核心数学最常见的融合算法是扩展卡尔曼滤波（EKF），它把 UWB、IMU、LiDAR 的数据按各自的可信度融合成一个统一的状态估计。...融合时，系统会根据每种传感器的噪声协方差 R 自动调整权重——UWB 信号差时，IMU 的权重会上升；IMU 漂移变大时，LiDAR 权重会接管。4....融合中的几个“坑”时间同步传感器数据采样率不同，UWB 可能 10Hz，IMU 可能 200Hz，LiDAR 可能 5Hz。不同步会造成 EKF 发疯，所以必须用时间戳插值对齐。...坐标系对齐UWB、IMU、LiDAR 的坐标原点和方向可能不同（比如一个 X 轴朝前，一个朝上），必须通过外参标定才能融合。

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    地下环境 | 九种3D Lidar-SLAM算法评估

    所有选择的方法都用ROS Melodic和Ubuntu 18.04进行了测试。 2.1 机器人平台和数据集 使用了由波士顿动力公司开发的机器人平台用于数据收集（图1）。...数据集是从瑞典Lulea港口的地下隧道收集的，该隧道具有手动控制的Spot，如图2所示。它被记录在一次通过中，将来自IMU和3D激光雷达的测量结果存储在ROS bag文件1中。...3D重建地图的俯视图如图2所示。数据是用图1所示的传感器配置收集的，IMU发布速率设置为200Hz，3D激光雷达发射速率设为10Hz。...ISC结合了基于快速二进制运算的几何索引和强度结构重新识别。 2.5 hdl graph slam hdl graph slam是一个开源ROS包，用于与3D激光雷达SLAM。...值得注意的是，除Cartographer和hdl graph slam外，所有方法都估计了负斜率，这可能意味着其它的融合IMU数据的方法强烈依赖于激光雷达传感器，而不是IMU。

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    地下环境 | 九种3D Lidar-SLAM算法评估

    所有选择的方法都用ROS Melodic和Ubuntu 18.04进行了测试。 2.1 机器人平台和数据集 使用了由波士顿动力公司开发的机器人平台用于数据收集（图1）。...它被记录在一次通过中，将来自IMU和3D激光雷达的测量结果存储在ROS bag文件1中。3D重建地图的俯视图如图2所示。...2.2 BLAM Berkeley localization and mapping（BLAM）是一个开源ROS包，用于基于图的激光SLAM。...ISC结合了基于快速二进制运算的几何索引和强度结构重新识别。 2.5 hdl graph slam hdl graph slam是一个开源ROS包，用于与3D激光雷达SLAM。...值得注意的是，除Cartographer和hdl graph slam外，所有方法都估计了负斜率，这可能意味着其它的融合IMU数据的方法强烈依赖于激光雷达传感器，而不是IMU。

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    ROS联合webots实战案例(五)导航功能包入门1

    在本章中,你会学习到ROS系统最强大的特性之一，它能够让你的机器人自主导航和运动。 1. ROS导航框架 [1.jpg] 在图中,能够看到白色、灰色和虚线三种框。...并且利用IMU传感器获取惯性信息来补偿位置和方向值。 姿态(位置+方向)：在ROS中,机器人的位置(position:x,y,z)和方向(orientation:x,y,z,w)被定义为姿态。...在webots中包含了市面上常见的传感器。有距离传感器和视觉传感器等多种传感器。...其中距离传感器有基于雷达的距离传感器(常用的是LDS、LRF和LiDAR)、超声波传感器和红外距离传感器等,而视觉传感器包括立体相机、单镜相机、360度相机,以及经常用作深度摄像头的Kinect也都用于识别障碍物...创建变换导航包需要知道传感器、轮子和关节的位置。 在这里我们使用tf软件库来完成这部分工作。它会管理坐标变换树。

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    使用myAGV、Jetson Nano主板和3D摄像头，实现了RTAB-Map的三维建图功能

    所有所需要的依赖的功能包，在myAGV所安装的额ubuntu 20.04系统中已经按照好，我们可以直接使用ROS当中的rtabmap以及astra pro2的功能包。...static_transform_publisher：定义固定的坐标变换，用于将机器人基座和传感器（如相机、IMU）之间的相对位置和姿态联系起来。...robot_pose_ekf：使用扩展卡尔曼滤波器（EKF）融合里程计、IMU等传感器数据，提供更精确的机器人位姿估计。...该节点负责实时处理传感器数据，生成环境地图并估计机器人的位姿。RViz可视化：● 启动RViz，用于实时可视化RTAB-Map生成的地图和机器人的位姿。...静态变换发布（tf）：● 定义并发布激光雷达和机器人体框架之间的固定坐标变换，确保SLAM算法能够正确地将传感器数据对齐到相同的坐标系中。接下来看看效果如何。

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    webots和ros2笔记04-入城

    使用ros2 topic等工具指令可以查看主题等。 ? 节点： ? E-puck2具有8个红外传感器（名为ps0-7），所有这些红外传感器的数据类型为sensor_msgs/Range。...来自该传感器的数据也通过sensor_msgs/Range发布tof。...将所有距离传感器组合在一起创建sensor_msgs/LaserScan，因此可以直接在SLAM软件包中使用它： ros2 topic echo /scan ? 相同的红外传感器充当光传感器。...在ROS2驱动程序中，来自传感器的数据将发布为sensor_msgs/Illuminance消息（单位为lux），可以按以下方式订阅它： ros2 topic echo /ls1 请注意，在上图中，机器人周围有...可以通过imu主题（类型sensor_msgs/Imu）访问此数据，例如： ros2 topic echo --no-arr /imu ? 地面传感器 可选模块，参考官方教程。 ?

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    【C++】ROS：navigation导航模块学习与算法示例

    常用的环境感知传感器包括激光雷达、摄像头、惯性测量单元（IMU）等。激光雷达用于获取环境的几何结构和障碍物信息，摄像头可以用于视觉感知和物体检测，IMU则用于测量机器人的姿态和加速度等。...里程计通过测量机器人轮子的旋转来估计机器人的位移，而激光雷达SLAM利用激光雷达数据同时进行建图和定位。...这些算法会根据环境和传感器数据生成安全的路径。 6.控制指令生成：导航模块根据路径规划和避障规划的结果生成机器人的控制指令，控制机器人执行导航任务。...导航模块的实现常常涉及多个软件包和算法的配合工作，例如在ROS中使用导航栈（Navigation Stack）来实现机器人导航。...与2D导航不同的是，AMCL需要融合多种传感器数据，如激光雷达、IMU、RGB-D相机等，实现机器人位置的高精度估计。

    1.2K10

    基于 ROS2-DDS 中间件实现的协同驾驶在自动驾驶车辆中的性能评估

    由于我们的用例涉及不同域之间的通信，因此我们将多个域 ID 纳入参数范围。 自动驾驶车辆配备了各种类型的传感器，这些传感器生成不同类型和大小的数据。...数据 上面提到实验所需的参数，在协同自动驾驶范式中，二进制数据用于检测目标或障碍物或交通信号，而字符串和 IMU 数据用于共享驾驶决策相关的信息。我们从 ASL 数据集收集了二进制和 IMU 数据。...字符串和 IMU 数据：对于字符串和 IMU 数据，在 Pi3、Pi4 和笔记本的有线与无线连接中，Eclipse Cyclone DDS 和 RTI Connext DDS 的同域与不同域通信表现几乎一致...节点压力测试 通过对节点进行压力测试，我们将评估在系统和网络负载下的性能表现。 3. 移动节点实验 为了模拟真实车辆场景，我们计划进行移动节点实验，以更好地反映现实环境中的通信需求。 4....总结 在自动驾驶和协同感知的范式中，依赖单一 ROS2 域来传输众多连接车辆间的传感器数据，并受限于参与者数量和主题数量是不现实的。

    1.1K10

    激光+IMU融合定位方向

    激光+IMU融合定位方向 大家好，我是小6，我们SLAM知识星球里很多小伙伴即将开始实习、求职，为了能够让星球里所有小伙伴能够顺利找到工作，在此号召大家一起对自己曾经参与过的笔试、面试问题进行总结和复盘...类型：社招，远程面试+笔试 岗位：SLAM算法工程师 下面的问题不分先后，传感器是激光+imu的多传感器融合定位。 注意以下所有问题都是使用激光+imu做融合定位的。...我们在subscriber的callback中解析数据的时候，一般都是把数据赋给一个变量，然后在融合的时候使用最后更新的值作为输入。...问题在于当融合算法处理时间比较长，超出了传感器信息的发送周期的时候，未被接收的数据会被放在每个subscriber对应的缓冲区中，等当前融合步骤处理完之后，下次ros从缓冲区中读取数据的时候，会先把gnss...的数据读完，然后再读lidar的数据，这就导致，我们再一次进入lidar_callback函数时，使用的gnss_data已经不是和这个lidar_data同一时刻的数据了，而是它后面时刻的数据。

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    港大Loam-纯雷达建图

    一开始跑的FAST-LIO，是雷达+IMU的SLAM框架，在最后一步的雷达和IMU的配准的时候有一些超过了我和工友能力范围的步骤（搞不几米了），虽然这样，但是忙了这么久了，有点难过，后来找了找有没有不用...IMU的。...先看看结果： 橡树就是我的工友了，也感谢他剪辑的视频~ Loam-Livox是用于Livox 激光雷达的稳健、低漂移和实时里程计和测绘软件包，是专为大规模工业用途而设计的低成本和高性能激光雷达。...来自香港大学的作品。（令人羡慕的学校） 该LOAM 算法仅使用一个 Livox Mid-40 单元，没有融合其他传感器如 IMU、GPS 或摄像头。...如果你使用的是MID-100的高端货，需要在ROS的驱动包里面设置这个参数 cd ~/xxxx/src git clone https://github.com/hku-mars/loam_livox.git

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    【Autoware】采集实验数据bag包并仿真运行

    仿真或实车运行 ROS工具提供了rosbag工具，可以很方便地回放数据包，因此，在这些数据包播放时，启动相关节点调试即实现了仿真。仿真的优势就是可以在不依赖硬件的情况下，随时调试自己相关的软件模块。...当然也可以搭配其他仿真软件来使用，如LGSVL和Carla，这是两个常用的仿真软件，与ROS的适配也好一点。...了解了Autoware的架构和基本组件，包括感知模块（如点云处理、图像处理）、定位模块（如GPS、IMU）、规划模块（如路径规划、速度规划）以及控制模块（如PID控制、车辆动力学建模）等。...3.学习Autoware中的定位算法，包括GPS/IMU融合、视觉里程计、多传感器融合等。...6.掌握Autoware中使用的工具和框架，例如ROS、OpenCV、PCL等，以及常见的机器学习框架TensorFlow、PyTorch等。

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    VINS-Mono阅读先导篇

    单目视觉惯性系统（VINS）由相机和低成本惯性测量单元（IMU）组成，构成了公制六自由度（DOF）状态估计的最小传感器套件。...然而，缺乏直接距离测量在IMU处理、估计器初始化、外在校准和非线性优化方面提出了重大挑战。在这项工作中，介绍了VINS-Mono：一种坚固耐用且多功能的单目视觉惯性状态估计器。...方法从用于估计器初始化和故障恢复的强大过程开始。使用基于紧密耦合的非线性优化方法，通过融合预先集成的IMU测量和特征观察来获得高精度的视觉惯性里程计。...环路检测模块与紧密耦合配方相结合，能够以最小的计算开销实现重新定位。还执行四个自由度姿态图优化，以强制实施全局一致性。在公共数据集和实际实验中验证了我们系统的性能，并与其他最先进的算法进行了比较。...rosmake: rosmake是一个ros依赖性提醒的构建工具，可以用来以正确的顺序构建所有的依赖项。 rosunit: ROS的单元测试包。

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