MATLAB：Sensor Fusion and Tracking Toolbox 实例一：IMU and GPS Fusion for Inertial Navigation  一、IMUandGPSFusionExample.m 1、IMU的加速度计、陀螺仪的采样频率很高。Conversely，磁力计与GPS的采样频率较低。 2、数据：         IMU：

文章目录 摘要方法标记ORB-SLAM3GNSS-Stereo-Inertial融合 实验结果代码 摘要 农业任务自动化速度的加快要求现场机器人采用高精度和鲁棒的定位系统。同时定位和映射（SLAM）方法不可避免地会在探索性轨迹上积累漂移，并且主要依赖于位置重新访问和循环闭合来保持一个有界的全局定位误差。环状闭合技术在农田中具有显著的挑战性，因为不同视野的局部视觉外观非常相似，并且

《ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM》   作者：Carlos Campos∗, Richard Elvira∗, Juan J. Gómez Rodr´ ıguez, José M.M. Montiel and Juan D. Tardós 单位：

0 概要 对于大多数的 LiDAR-惯性里程计，精确的初始状态（包括LiDAR和6轴IMU之间的时间偏移和外参变换）非常重要，通常被视为先觉条件。但是，这些信息在自己组装的激光雷达惯性系统中可能没办法直接获得，往往需要提前进行额外的时空标定过程，整个标定过程耗时费力。 本文提出了LI-Init：一个完整并且实时的 LiDAR-惯性系统初始化过程。该过程通过将由 LiDAR 测量估计出的状态与

0 概要 对于大多数的 LiDAR-惯性里程计，精确的初始状态（包括LiDAR和6轴IMU之间的时间偏移和外参变换）非常重要，通常被视为先觉条件。但是，这些信息在自己组装的激光雷达惯性系统中可能没办法直接获得，往往需要提前进行额外的时空标定过程，整个标定过程耗时费力。 本文提出了LI-Init：一个完整并且实时的 LiDAR-惯性系统初始化过程。该过程通过将由 LiDAR 测量估计出的状态与

前言 做SLAM或是CV方向的应该大都接触过TUM提供的各种数据集，如RGBD数据集、单目数据集等。最近TUM发布了关于VIO即视觉惯性状态估计的对应数据集，成为了继飞行数据集EuRoc、MAV、车辆数据集Kitti等之后的又一个常用大型数据集。 本博客将就其数据集的论文《The TUM VI Benchmark for Evaluating Visual-Inertial Odometry》对

文章目录 摘要一、引言二、相关工作三、概述四、数据预处理A.视觉处理前端B.IMU预积分 五、估计器初始化（松耦合初始化提供优化初始值和状态）A.滑动窗口(Sliding Window)纯视觉SfMB.视觉惯性联合校准 六、紧耦合单目VIOA.公式B.IMU测量残差C.视觉测量残差（视觉重投影误差部分）D.边缘化E.摄像机速率状态估计的纯运动视觉惯性BAF.IMU前向传递以达到IMU速率状态

DLIO Runing 运行效果： <video id=“video” controls=""src=“data/dlio_ss.mp4” height=“500” preload=“none”> 论文 摘要 难点：快速运动 or 穿越不规则地形时降低精度，通常过于简单的方法而过高的计算量。本方案提出：Direct LiDAR-Inertial Odometry：一种轻量级激光雷达惯性