将公式(15)中先验的线性化代入公式(17),并优化最终的二次成本,可以得到标准的迭代卡尔曼滤波器论文[21],可以用于如下计算: 简化符号,令 公式(18)中,第一个为卡尔曼增益的计算,第二个为迭代公式,类似高斯牛顿,具体的推导过程参考Fast-lio公式推导 更新过后的估计值x^k+1k,接下来将会用于模块5.3中的残差计算,...
论文主要贡献 1.论文架构 2.系统介绍 2.1 符号定义 2.2 连续域模型 2.3 离散域模型 2.4 雷达数据预处理 3.状态估计 3.1 前向过程 3.2 后向过程&运动补偿 3.3 残差计算 3.4 迭代更新 4. 地图更新 5. 初始化 6. 实验结果 前言 论文题目:FAST-LIO: A Fast, Robust LiDAR-inertial Odometry Package by Tight...
SSD论文阅读 SSD:Single Shot MuiltiBox Dectector论文阅读 实时one-stage目标检测:端到端训练,比YOLO更快但准确度和Faster RCNN相当 预测类别分数和相对于gt box的位置偏移 在不同层级的feature map预测不同宽高比DBox(Default Box,类似于archor),以检测不同形状和宽高比的物体 网络架构 VGG结构加多层feature ma...
论文:《FAST-LIO: Fast LiDAR-Inertial Odometry with Robust Initialization》 I. 介绍 同时定位与地图构建(SLAM)是移动机器人(如无人机)的基本前提。视觉(惯性)里程计(VO),如立体视觉里程计[1]和单目视觉里程计[2, 3],由于其轻量和低成本,常用于移动机器人。尽管提供了丰富的RGB信息,视觉解决方案缺乏直接的...
A SLAM implementation combining FAST-LIO2 with pose graph optimization and loop closing based on Quatro and Nano-GICP - engcang/FAST-LIO-SAM-QN
What is FAST_LIO_SLAM? Integration of FAST-LIO2(Odometry): A computationally efficient and robust LiDAR-inertial odometry (LIO) package SC-PGO(Loop detection and Pose-graph Optimization):Scan Context-based Loop detection and GTSAM-based Pose-graph optimization ...
h_share_model函数是fast-lio中用于特定功能实现的关键部分。 该函数在fast-lio系统里起到数据处理与模型交互的重要作用。h_share_model函数的输入数据格式有严格规定 。其支持多种类型传感器数据的接入处理。函数内部采用了高效的数据过滤机制。具备对噪声数据的有效抑制能力。会根据不同场景自适应调整参数。利用先进算...
香港大学开源FAST-LIO简介,对比及学习方法(附详细解读文档!) #香港大学 #科技 #编程 #论文 - 计算机视觉life于20230615发布在抖音,已经收获了4.8万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
分割线:第一篇论文阅读 摘要 问题 工作 Overall pipeline 1、系统描述 1.1 两个运算符 1.2 连续模型 1.3 离散模型 1.4 雷达数据预处理 2、状态估计 2.1 前向传播 2.2 反向传播和运动补偿 2.3 残差计算 2.4 迭代状态更新 2.5 算法 3、地图更新&初始化 3.1 地图更新 3.2 初始化 简述 之前已经介绍过FAST-LIO是...
Fast-Lio 论文解读 文哥哥 外行星的ENG2 人赞同了该文章 目录 收起 1:系统框架 2:fast-lio的突出点: 3: 系统模型 代码中的系统状态: 6: State Estimation 7: Forward Propagation 8: The propagated covariance 9: Backward Propagation and motion compensation 10: Residual Computation: 11: Iterated St...