GPS位置+速度两个观测量卡尔曼惯导航融合，观测传感器滞后的主要思想是，由于惯导的主体为加速度计，采样频率与更新实时性要求比较高，而观测传感器（气压计、GPS、超声波、视觉里程计等）更新相对比较慢（或者数据噪声比较大，通常需要低通造成滞后）。
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
————————————————版权声明：本文为CSDN博主「NamelessCotrun无名小哥」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u011992534/article/details/78257684
在无人机动态条件下，本次采样的得到的带滞后观测量（高度、水平位置）已经不能反映最新状态量（惯导位置），我们认定传感器在通带内的延时时间具有一致性（或者取有效带宽内的平均时延值），即当前观测量只能反映系统N*dt时刻前的状态，所以状态误差（在这里指的是气压计与惯导高度、GPS水平位置与惯导水平位置）采用当前观测量与当前惯导做差的方式不可取，在APM里面采用的处理方式为：将惯导的估计位置用数组存起来，更具气压计和GPS的滞后程度，选取合适的Buffer区与当前观测传感器得到位置做差得到状态误差。
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2024/5/6 15:32:31
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文档包含：ros数据包：使用velodyne3D激光录制的厂房数据，其中包括激光以及里程计数据launch文件：使用数据包进行hector_slam建图所需的launch文件以及文件使用说明
2024/4/25 9:25:33
243B
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给定磁罗盘、GPS、里程计等信息，进行组合导航数据融合。
采用kalman滤波方法。
包含报告和程序。
采用kalman滤波方法。
包含报告和程序。
2023/11/24 1:49:26
917KB
1
包含SLAM视觉里程计部分完整实现，使用数据集为TUM的RGB-D数据集。
主要包含计算并将相机位姿输出到文件的函数与匹配计算的相机位姿与地面真值的函数。
主要包含计算并将相机位姿输出到文件的函数与匹配计算的相机位姿与地面真值的函数。
2023/6/4 2:18:22
24.25MB
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咱们照常付与gmapping举行舆图构建,gmapping是一个ros自带的舆图构建货物包,付与激光以及里程计的数据天生二维舆图.而行使amcl举行已经知机械人的定位,amcl全称adaptiveMonteCarlolocalization,是一个机械人二维情景的概率定位体系,在已经知舆图的情景中,行使粒子滤波跟踪机械人的位姿.ROS中的amcl节点定阅激光数据sensor_msgs/LaserScan以及舆图数据nav_msgs/OccupancyGrid,患上到机械人的估量位姿.
2023/5/1 10:02:26
2.33MB
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SLAM导航机械人零底籽实战系列-第4章_差分底盘方案行为底盘是移成果械人的弥留组成部份，不像激光雷达、IMU、话筒、声音、摄像头这些通用部件能够直接买到，很难买到通用的底盘。
一方面是由于底盘的尺寸结谈判参数是要与详尽机械人匹配的；
另一方面是由于底盘搜罗软硬件整套处置方案，是许多机械人公司的中间本领，普通不会随意果真。
出于凶猛的求知欲与学习激情，我想自己DIY一整套两轮差分底盘，并且将残缺的方案进程果真出去供巨匠学习。
说干就干，本章节首要内容：1.stm32主控硬件方案2.stm32主控软件方案3.底盘通讯协议4.底盘ROS驱动开拓5.底盘PID抑制参数整定6.底盘里程计标
一方面是由于底盘的尺寸结谈判参数是要与详尽机械人匹配的；
另一方面是由于底盘搜罗软硬件整套处置方案，是许多机械人公司的中间本领，普通不会随意果真。
出于凶猛的求知欲与学习激情，我想自己DIY一整套两轮差分底盘，并且将残缺的方案进程果真出去供巨匠学习。
说干就干，本章节首要内容：1.stm32主控硬件方案2.stm32主控软件方案3.底盘通讯协议4.底盘ROS驱动开拓5.底盘PID抑制参数整定6.底盘里程计标
2023/4/2 16:32:24
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libviso不断以来被称为在视觉里程计(VO)中的老牌开源算法。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
它通过corner,chessboard两种kernel的响应以及非极大值抑制的方式提取特征，并用sobel算子与原图卷积的结果作为特征点的描述子。
在位姿的计算方面，则通过RANSAC迭代的方式，每次迭代随机抽取3个点，根据这三个点，用高斯牛顿法计算出一个RT矩阵，表示两帧图像之间，相机的姿态变换。
而位姿的计算也是libviso中较为抽象的一部分，接下来，本文将在读者已经对立体视觉的基本原理，以及libviso的场景流匹配熟悉的前提下，对这个过程进行详细分析。
2017/4/15 20:08:32
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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