单独使用轮子编码器得到的里程计与融合了IMU数据的里程计最终效果如何,我们这里做个测试来对比下。 有2种方式测试: 手动控制机器人走一圈然后回到之前的原点,通过观察模拟器(RViz)中里程与初始点的偏差 程序控制机器人行走(例如走一个方形),通过观察最终机器人时间与最初原点的偏差 下面我们使用的都是第一种及标记...
因为里程计获取的速度值噪声较大,而通过IMU加速度积分得到的速度值由于积分误差会导致其速度有一定滞后性。同时由于场地因素,机器人可能会发生打滑的情况,这回导致里程计测得速度与真实速度之间会有一定的误差,使用IMU与里程计融合估计速度是非常有必要的。本文将介绍一种较为简单的EKF融合IMU与odom的算法流程。 KALMAN...
手动控制 apollo "溜达"了两圈回到原点，观察 tf 坐标系可以看到 未做对比我们在使用融合IMU的时候，把使用编码器计算出来的里程计显示出来作对比( 大的红色箭头就是编码器里程计 )，同上面我们控制 apollo 溜达一圈回到原点 可以发现没走多远融合出来的 里程 （黄色框）和 编码器里程 （红色框）就有...
ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 ROS轮式机器人数据融合 IMU和里程计融合(PIBOT) 最后编辑于:2018.10.30 19:45:04 ©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者 ROS 更多精彩内容,就在简书APP "小礼物走一走,来简书关注我" 赞赏支持还没有人赞赏,支持一下 ...
编译步骤 cd catkin_ws/src https://gitee.com/liu_mingxin_v/pose_ekf cd .. catkin_make 可能出现的问题 Checking for module 'orocos-bfl' No package 'orocos-bfl' found 解决方法 sudo apt-get install ros-kinetic-bfl 使用
ROS下robot_pose_ekf扩展卡尔曼融合包的使用 ROS轮式机器人数据融合 IMU和里程计融合（PIBOT）
融合思路没什么好写的,下面着重说一下如何实现GPS获取的当地里程计坐标系与机体坐标系的对齐。贴几张之前文档的截图,该算法可以直接集成在建图算法中,无需另外操作... 二维轮式里程计+IMU= 三维里程计就好了。LIO-SAM作者特意提到的鲁棒性的演示,就是因为前端的改进。另外前端对精度的要求没那么高,所以这里我觉得...
1、本发明提供的融合视觉里程计及imu的室内定位方法,利用双目相机结合场景结构化特征,基于室内场景结构化特征的立体匹配方法,提升立体匹配精度与建图效果,并与基于因子图的后端全局优化相结合,构建视觉slam系统,以提升机器人定位的实时性和鲁棒性。 [0027]
本发明是一种融合imu信息的双目视觉里程计实现方法。本发明通过融合imu信息,提高了双目视觉里程计的定位鲁棒性和实时性;基于合理的特征点选择机制,结合随机抽样一致性算法实现位姿的解耦估计,提高了双目视觉里程计的定位精度。 双目视觉里程计根据图像序列之间的特征点和运动约束来估计相机的运动,经过坐标系变换后得到载体...