<remap from="/original_name" to="/new_name"/> robot_pose_ekf robot_pose_ekf默认监听的topic为：imu_data、odom和vo，因此要注意发布消息时topic的名称要对应，否则会起不到滤波 ...

1.下载地址 https://github.com/udacity/robot_pose_ekf 本文对odom数据以及imu数据进行融合。 2.如何方便完成订阅话题？ 为了方便对订阅话题的管理，对源文件进行修改： robot_pose_ekf/robot_pose_ekf ...

多传感器融合（三） 十三．前融合与后融合 多传感器融合技术中的前融合、后融合 后融合算法典型结构 后融合算法： 1、每个传感器各自独立处理生成的目标数据。 2、每个传感器都有自己独立的感知，比如激光雷达有激光雷达的感知，摄像头有摄像头的感知，毫米波雷达也会做出自己的感知 ...

多传感器融合（二） 七．摄像头 摄像头：智能驾驶之慧眼 车载摄像头是实现众多预警、识别类 ADAS 功能的基础。在众多 ADAS 功能中，视觉影像处理系统较为基础，对于驾驶者也更为直观，而摄像头又是视觉影像处理系统的基础， 因此车载摄像头对于自动驾驶必不可少。 摄像头可实现的 ADAS ...

多传感器融合（一） 一．概述 “传感器融合技术”号称自动驾驶中的核心技术。 传感器是汽车感知周围的环境的硬件基础，在实现自动驾驶的各个阶段都必不可少。 自动驾驶离不开感知层、控制层和执行层的相互配合。摄像头、雷达等传感器获取图像、距离、速度等信息，扮演眼睛、耳朵的角色 ...

EKF，并介绍其在无人驾驶多传感器融合上的应用。 KF与EKF 本文假定读者已熟悉KF，若 ...

多传感器融合理论 多传感器信息融合（Multi-sensor Information Fusion,MSIF），就是利用计算机技术将来自多传感器或多源的信息和数据，在一定的准则下加以自动分析和综合，以完成所需要的决策和估计而进行的信息处理过程。 一、多传感器融合几个概念 硬件同步、硬同步：使用 ...