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 ...
lt remap from original name to new name gt 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,否则会起不到滤波作用 例如: lt remap from imu data to imu data gt 将原来订阅的 imu data该为 imu d ...
2020-11-16 16:36 0 369 推荐指数:
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 ...
robot_pose_ekf是ROS Navigation stack中的一个包,通过扩展卡尔曼滤波器对imu、里程计odom、视觉里程计vo的数据进行融合,来估计平面移动机器人的真实位置姿态,输出odom_combined消息。robot_pose_ekf只适用于平面上的轮式移动机器人 ...
若已知参考点(landmarks)的坐标,则状态向量中不必含有xL, 从而实现的仅为机器人在已知环境中的定位,求解大大减少(状态向量维度仅为运动状态)。若想实现完整SLAM,必须将xL加入状态向量中。 扩展卡尔曼滤波(EKF)相对于卡尔曼滤波,可以进一步求解非线性问题(通过在目标点附近做 ...
一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响,这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量。因此我们关心的问题就变成了:当我们已知某些运动数据u和观测数据z时,如何确定状态量x,y ...
转载自:http://blog.sina.com.cn/u/2311529075 什么是UT变换?UKF与EKF的重要差异是什么? 什么是UT变换?UKF与EKF的重要差异是什么? 答:(1)UT变换是用固定数量的参数去近似一个高斯分布,其实现原理为:在原先分布中按某一 ...
0 - 背景 人体姿态识别存在遮挡以及关键点不清晰等主要挑战,然而,人体的关键点之间由于人体结构而具有相互关系,利用容易识别的关键点来指导难以识别关键点的检测,是提高关键点检测的一个思路。本文通 ...
最近再看face alignment的相关文章,目前比较流行的算法都是基于(Cascaded pose regression,CPR)[1]的框架上做的,该算法之所以流行的原因是简单高效。CPR分为训练和检测两个部分,首先介绍检测流程: face alignment的目的是估计向量face ...