1.ORB-SLAM3 源码剖析:IMU 预积分
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3.Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
ORB-SLAM3 源码剖析:IMU 预积分
IMU的学习系统数据结构在ORB-SLAM3中用于表示机体坐标系中的测量值。在特定时刻,积分积分加速度计测量线加速度和陀螺仪测量角速度。源码源码假设这些测量值包含高斯白噪声,学习系统且偏置建模为随机游走,积分积分其导数也是源码源码android php 源码下载高斯白噪声。将重力转换到机体坐标系后,学习系统得到连续视觉帧间的积分积分IMU预积分结果。这些预积分包括旋转、源码源码速度和位置测量,学习系统以及整个测量向量的积分积分协方差矩阵。
在ORB-SLAM3中,源码源码每帧的学习系统IMU预积分在tracking线程中计算,具体由Tracking::PreintegrateIMU()函数执行。积分积分每帧间的源码源码IMU测量通过src/ImuTypes.cc中的Preintegrated::IntegrateNewMeasurement()进行积分。主要步骤如下:首先进行偏置校正,然后计算位置、mosquitto源码分析 最新速度的增量,接着计算旋转的增量。旋转变化量以李代数中的旋转向量表示,并通过指数映射转换为旋转矩阵。旋转矩阵按旋转顺序右乘。最后,更新协方差矩阵,并调整与偏置修正相关的年线指标源码位置、速度和旋转雅可比。
IMU的偏置校正、测量、标定和预积分类定义在include/ImuTypes.h文件中。
值得注意的是,对于初学者,了解GDB调试方法是提高ORB-SLAM3源码理解效率的重要步骤。GDB提供了一系列功能,正小数的源码允许开发者在运行程序时设置断点、查看变量值、追踪程序执行流程等,从而深入分析代码行为和潜在问题。
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Gyroflow-RustIMU积分算法源码解析
在深入解析Gyroflow-Rust库中的IMU积分算法之前,我们首先需要明确,积分算法在将原始的陀螺仪角速度和加速度计读数转换为实际IMU的方向四元数,对于视频稳像至关重要。5173仿站源码Gyroflow v1.4.2提供了多种可选积分算法,包括Madgwick、Mahony以及互补滤波器,其中互补滤波器以最小的水平漂移提供较好的估计结果,且是默认集成方法。 ### 源码解析 为了全面理解IMU积分算法在Gyroflow-Rust中的实现,我们将逐步解析其核心步骤。首先,算法通过UI界面与数据交互,根据选择的积分方法进行操作。 #### UI界面数据交互 算法通过用户界面接受指令,调用指定的积分方法。 #### 互补滤波器思维导图 互补滤波器结合了陀螺仪和加速度计的数据,利用加速度计锁定地平线,以最小的水平漂移提供IMU方向的估计。 #### 默认构造函数default() 此函数设置初始条件,并根据系统状态初始化方向四元数。 #### 加速度初始化方向四元数 在系统稳定后,利用加速度数据初始化方向四元数。 #### 检查稳定状态 算法监控系统状态,当稳定时长超过设定阈值时,更新陀螺仪零偏。 #### 角速度预测 在预设的时间间隔内,预测角速度以更新方向四元数。 #### 修正四元数 通过加速度计算修正四元数,SLERP插值用于优化四元数。 #### 修正与归一化 通过四元数乘法,修正估计的方向四元数并进行归一化。 #### 新增内容 相较于ROS中的互补滤波器实现,Gyroflow-Rust在加速度数据处理、重力加速度自适应计算以及自适应增益计算方面进行了优化调整。 ### 注意事项与改进 在计算角速度向量模长时,原始ROS实现中存在小笔误。通过在GitHub上提出问题,作者已进行修正。 ### 参考资料 在深入研究Gyroflow-Rust库的IMU积分算法时,参考以下资源将大有裨益:Gyroflow-RustAuto Sync自动同步模块算法解析
Gyroflow-RustLens Calibrator相机标定工具使用、自定义修改以及算法解析
论文阅读互补滤波器详细推导_源码解析_数据集实测_Keeping a Good Attitude: A Quaternion Based Orientation Filter for IMUs
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