目录一、数据采集1、安装采集app2、录制问题：找不到录制数据在哪里二、数据打包1、准备打包文件1）kalibr_bagcreater.py2）第三方库utility_functions.py2、打包问题：/usr/bin/env:“python\r”:没有那个文件或目录三、参数标定1、安装kalibr1）安装依赖项2）创建工作空间问题：catkin：未找到命令3）下载及编译2、相机标定1）前期准备2）标定问题：kalibr_calibrate_cameras：未找到命令3、imu标定1）ceres2）依赖项3）安装code_utils问题：Invoking"make-j1-l1"failed
文章目录一、安装VINS-Mono1.1适配Ceres2.1.01.2适配OpenCV41.3编译运行二、安装VINS-Fusion2.1适配Ceres2.1.0和OpenCV42.2编译运行2.2.1EuRoC数据集2.2.2KITTI数据集三、安装GVINS3.1适配Ceres2.1.0和OpenCV43.2安装依赖库gnss_comm3.3编译运行3.4DatasetTools的使用在我的博文Ubuntu20.04配置ORB-SLAM2和ORB-SLAM3运行环境+ROS实时运行ORB-SLAM2+Gazebo仿真运行ORB-SLAM2+各种相关库的安装和Ubuntu20.04下运行LO
以前大概写过一下，太烂了。。。也是没什么人写，再详细讲解一下整体简洁一点尝试主要用文字说明这个比较关键的点，其实整体和多传感器融合也有很大的关联，无论是外感还是内感传感器，无外乎从运动出发或者从观测出发：这个部分不需要扯到VIO里面非线性优化那块比较复杂的东西，直接列出线性高斯情况下的运动/观测方程：运动方程：Xk=A(k-1)X(k-1)+Vk+Wk,k=1,....K观测方程：Yk=CkXk+Nk，k=0,......,K这2个式子大家应该都很熟悉了，随便敲的格式可能不是很好请忽略，重点是里面那一串矩阵，只列和能观性/可观性相关的核心矩阵：A:转移矩阵C:观测矩阵输入Vk其实还有个很重要的
Ubuntu20.04VINS-Mono安装及运行环境配置VINS-Mono的运行需要ROS，环境，此处我选择的是Ubuntu20.04+melodic。此外，还需要一下依赖库eigenopencvceres其中eigen与opencv已经装好（注意版本，eigen3.3.3，opencv3.x，不建议过高），因此我直接跳到安装ceres的步骤ceres安装在安装ceres之前，我们首先需要保证具备编译ceres所需要的依赖库，如果没有，则可已通过一下命令安装Sudoapt-getinstallliblapack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2lib
文章目录一、双目相机标定1.标定板准备1.1打印标定板1.2标定板信息原始pdf的格子参数是：调整后的格子参数是：2.左右目相机数据准备2.1修改rs_camera.launch内容2.2关闭结构光2.3可视化双目图像2.4修改相机播包帧数2.5录制数据3.kalibr程序标定4.kalibr标定结果二、IMU标定1.标定工具准备1.1code_utils问题1catkin_make时出现libdw.h没有找到问题2catkin_make时出现backward.hpp没有找到1.2imu_utils2.录制数据准备2.1编辑IMU的话题方式：原因：最后运行：2.2录制数据3.正式标定工作3.1
写在前面：持续更新修改......myenv：ubuntu20mypixhawk：2.4.8mypx4firmware：1.9.0stablepx4fmu-v2-1.6.0.px4v经济型科研方案（有个较好的网络环境）： 无人机端：250机架——38块钱或者可以更便宜、三叶桨——也很便宜、飞控——2.4.8——五百多、机载板子——jetsonnano（可以选择更便宜但是wifi模块还是要强）、电池也很便宜。 地面站：电脑一台无人机端的机载板子主要用于通信，传输数据，全部算法都在电脑上跑（手动滑稽）。关于带宽问题，使用压缩图即可关于网络出错等问题，几乎都可
本文主要介绍如何搭建vins-fusion的运行环境，以及解决vins-fusion编译运行时遇到的环境冲突问题，并在此基础上实现例程的运行。目录一、安装OpenCV-3.4.111.1配置依赖环境1.2下载OpenCV-3.4.111.3将压缩包复制到Ubuntu的主目录下1.4解压压缩包1.5更改工作路径并创建build文件1.6cmake1.7使用make编译1.8进行安装1.9完成配置1.10检查1.11安装ros与opencv的桥接工具包二、安装eigen32.1终端apt命令安装2.2源码编译安装三、安装ceres-solver库四、下载VINS-FUSION的代码库4.1下载编译
一、首先声明一下我的环境是ubuntu20.04+opencv3.30+eigen3二、我们去官网进行源码的下载，地址：https://github.com/cnqiangfu/PL-VINS三、我们进行空间的创建，首先建立PL-VINS空间文件夹：mkdir-p~/catkin_plvins/srccdcatkin_plvins/src//进入创建的catkin_plvins/src文件夹下catkin_init_workspace进行空间创建cd~/catkin_plvins//在文件夹catkin_plvins下建立终端输入catkin_make//终端输入sourcedevel/set
一、首先声明一下我的环境是ubuntu20.04+opencv3.30+eigen3二、我们去官网进行源码的下载，地址：https://github.com/cnqiangfu/PL-VINS三、我们进行空间的创建，首先建立PL-VINS空间文件夹：mkdir-p~/catkin_plvins/srccdcatkin_plvins/src//进入创建的catkin_plvins/src文件夹下catkin_init_workspace进行空间创建cd~/catkin_plvins//在文件夹catkin_plvins下建立终端输入catkin_make//终端输入sourcedevel/set
引言当我们想使用D435i相机去跑VINS-Fusion时，如果不把标定过的相机信息写入config文件中就运行，这样运动轨迹会抖动十分严重，里程计很容易漂。接下来将介绍如何标定D435i相机，并设置VINS-Fusion的config文件。一标定前的准备工作在标定前我们需要查看相机的加速度在静止时是否正常，标准是加速度计的N：9.8左右。通过打开realsense-viewer，点击MotionModule按键，然后放在Accel上观察。如果你的此数值不在9.8附近，就需要对IMU进行校准，不然最后运行VINS-Fusion会发生抖动。1.1校准IMU若IMU加速度计正常，可跳过下面的校准过
