我们开发了一种新的滑动窗口平面特征跟踪算法,允许在滑动窗口内跨多个激光雷达扫描跟踪3D环境平面特征.这种跟踪算法被最佳地集成到我们先前的紧密耦合融合框架:LIC-Fusion.对于所提出的平面跟踪,提出了一种新的离群点剔除准则,该准则通过考虑激光雷达帧之间的变换不确定性来实现鲁棒匹配.该系统能够合理地对激光雷达测量的...
LIC-Fusion: LiDAR-Inertial-Camera Odometry. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 5848-5854, 2019 摘要 本文提出了一种紧耦合多传感器融合算法,称为LiDAR-inertial-camera fusion(LIC-FUsion)。主要贡献是最优(最多线性误差)的多模态传感器融合方案,有效地将LiDAR检测到的边缘/平面...
LIC-Fusion是在MSCKF-VIO的基础上,将激光信息融入,构建的LiDAR-Camera-IMU的里程计,支持三个异步传感器的在线标定; MSCKF:多状态约束下的Kalman滤波器; 创新 使用MSCKF融合LiDAR-Camera-IMU,实现紧耦合里程计; 支持LiDAR-Camera-IMU三种传感器的在线标定; 在线标定 状态向量: 从状态向量中可以看出,包含Camera、IMU...
在我们之前的LIC-Fusion1.0工作的基础上,我们提出了一种新的平面特征跟踪算法来有效地处理激光雷达测量,然后将其最佳地集成到基于滑动窗口滤波器的多传感器融合框架中(参见图1中的系统概述).特别地,在去除激光雷达点的运动失真之后,在当前滑动窗口期间,我们仅提取和跟踪与特定平面相关联的平面点.只有跟踪的平面点将用于...
相较于LIC-Fusion 1.0,状态向量中除了当前IMU状态,滑窗内相机状态,激光状态,IMU与相机之间的时空标定参数,IMU与雷达之间的时空标定参数,我们还存储了视觉特征和激光特征。这些特征是长期存在的,通过频繁的匹配可以限制减少漂移。状态向量为: 其中是时刻的IMU系。是JPL形式的四元数,表示到之间的旋转。,表示IMU在中的...
An expandable interbody fusion device in one embodiment includes a cylindrical body (10) defining a hollow interior (17) for receiving bone graft or bone substitute material. The body (10) is divided into a number of branches (24, 26, 40 and 41) connected to one another at a fixed end ...
本文提出了一种称名为激光雷达-惯性导航仪-相机三合一(LIC-Fusion)的紧耦合多传感器融合算法,该算法可有效地融合IMU测量,稀疏的视觉特征和提取的激光雷达点。尤其是,提出的LIC-Fusion能够在三个异步传感器之间执行在线的空间和时间传感器标定,以补偿可能的标定偏差。本方法的关键贡献在于,能够基于高效的MSCKF框架,利用从...
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Ansys HFSS Mesh Fusion新功能揭秘:采访实录 写在前面 Ansys在近期发布的Ansys 2021 R1新版中,重磅推出HFSS网格融合(Ansys HFSS Mesh Fusion)功能,能够在保证精度的前提下,针对电磁系统中不同组件的特点分别指定相应的网格剖分方法,颠覆性实现了进行完整复杂电磁系统的高效仿真能力。本文将与大家分享《信号完整性杂志...