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imu_tk note

[TOC] Overview 本文以标定 Realsense D435i 为例。 加速度计的标定利用了加速度计在静止状态下的三轴数据模值等于重力加速度这一条件,采集加速度计在不同状态的静止数据,通过优化算法即可求出标定参数。加速度计单独即可完成标定,陀螺仪的标定需要加速度计数据的参与,所以需要先标定好加速度计。在标定陀螺仪时,IMU从静止状态A,通过一段时间,到了静止状态B,通过陀螺仪可以算出来A到B的旋转矩阵,而通过加速度数据也可以算出来A到B的旋转矩阵,最小化这一差异即可实现优化求解。 Code https://github.com/cggos/imu_tk https://zhuanlan.zhihu.com/p/315266927 ...

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Microsoft HoloLens Note

[TOC] Overview https://en.wikipedia.org/wiki/HoloLens_2 https://docs.microsoft.com/zh-cn/hololens/ Hololens 2 Display Evaluation (Part 1: LBS Visual Sausage Being Made) Hololens 硬件 https://www.microsoft.com/en-us/hololens/hardware 计算平台 Qualcomm Snapdragon 850 HPU 设备体系结构 x86 = HoloLens(第一代) ARM = HoloLens 2 传感器 深...

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Marginalization and FEJ in Sliding Window VIO

[TOC] Overview 滑动窗口与共视图 我们根据 时空 对 局部BA 进行分类: 时间:滑动窗口 空间:共视图 通过 企业管理,解释滑窗的边缘化以及共视图为啥没有边缘化: 基于滑窗优化的边缘化,可以用公司小组成员离职类比,小组相当于滑窗,离职交接相当于保留共视信息,没有交接就回影响小组未来的发展;交接不好,重新搞;员工贡献不大直街裁掉,就是remove或throw;而基于共视图的,相当于组长从他的人脉网招人搭建队伍做事。 Eliminate Old Variables Marginal Probability \[\begin{aligned} P(\boldsymbol{a}, \boldsymbol{b}) &=\mat...

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OpenVINS Note

[TOC] Overview docs: https://docs.openvins.com/ code: https://github.com/rpng/open_vins paper @Conference{Geneva2020ICRA, Title = {OpenVINS: A Research Platform for Visual-Inertial Estimation}, Author = {Patrick Geneva and Kevin Eckenhoff and Woosik Lee and Yulin Yang and Guoquan Huang}, Booktitle = {P...

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3D欧式变换之AB两坐标系间变换

[TOC] Frame A to B Frame B 的基向量 到 Frame A 的基向量 \[B = \begin{bmatrix} 1 & 0 & 0 \\ 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} \Longrightarrow A = \begin{bmatrix} 0 & 0 & 1 \\ -1 & 0 & 0 \\ 0 & -1 & 0 \end{bmatrix}\] 则 Frame B 到 Frame A 的 主动旋转 为 \[R_{AB}^a = A\] 则 Frame A 到 Fram...

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Ubuntu 16.04 下 PVIO 的编译与运行

[TOC] Overview code: https://github.com/zju3dv/PVIO paper @inproceedings{PRCV-LiYHZB2019, author={Jinyu Li and Bangbang Yang and Kai Huang and Guofeng Zhang and Hujun Bao}, title = {Robust and Efficient Visual-Inertial Odometry with Multi-plane Priors}, booktitle = {Pattern Recognition and Computer Vision - Seco...

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