1、const关键字用来定义一个常量，被const修饰的东西都受到强制保护，可以预防意外的变动。能提高程序的健壮性。它可以修饰函数的参数、返回值甚至函数体。 2、volatile关键字代表定义一个变量，这个变量值可能在CPU指令之外被改变&#xff0c…

最近刚开始学习esp8266sdk开发，是按照安信可官网上的教程下载的编译环境，最开始一切正常，但是我的第一个程序却不能正常运行，虽然在Eclipse中也可以正常编译。 我是个新手，在数据手册中看到了要注册自己的注册表&#…

在添加了如下函数后，蓝灯闪一下就灭，并且串口打印system_partition_table_regist fail： void ICACHE_FLASH_ATTR user_pre_init(void) {if(!system_partition_table_regist(at_partition_table, sizeof(at_partition_table)/sizeof(at_parti…

这是因为eslint的校验导致的报错： Vue2的解决办法 进入.eslintrc.js文件，设置： rules: { vue/multi-word-component-names: 0, }, module.exports {……overrides: [{files: [src/views/**/*.vue],rules: {vue/multi-word-c…

关于注册页面和登录页面的业务流程 form表单中确定action提交地址 method 确定提交的方法---》写出相对应的Servlet,假如接受的数据不多 ，那么用 String username request.getParameter("username"); String password request.getParameter("passw…

摘要 django框架本身自带有登录注册，也可以自己写登录注册，下面将介绍这这2种方式实登录注册 一、自己写登录注册登出 1.注册regist 注册采用的是form表单，提交到数据库，在登录的时候，查询数据看，看用户…

0. 简介 对于最近出来的Point-LIO(鲁棒高带宽激光惯性里程计)，本人还是非常该兴趣的，为此花了一些时间重点分析了Point-LIO的代码，并研究了它相较于Fast-LIO2的区别 1. laserMapping.cpp 第一部分就是实现对激光雷达视场角的图像分割。首先…

第一章 前言 写在前面：本文适用于任何想要学习并复现、完成LIO-SAM实地建图的朋友，以下内容全部都是我跟着网络上各个教程，最后成功完成建图的过程记录，文章中包括常规步骤以及报错解决办法等，关于原理则很少涉及。另外…

3D激光SLAM：位姿融合输出，LIO-SAM 提出了一个利用GT-SAM的紧耦合激光雷达惯导里程计的框架。实现了高精度、实时的移动机器人的轨迹估计和建图。这里主要讲解如何通过imu来进行位姿融合输出的。 LIO-SAM的全称是：Tightly-coupled Lidar Iner…

题目：FAST-LIO：一种快速鲁棒的基于紧耦合迭代卡尔曼滤波的雷达-惯导里程计 摘要 本文提出了一种计算效率高、鲁棒性好的激光-惯性里程计框架。我们使用紧耦合的迭代扩展卡尔曼滤波器将LiDAR特征点与IMU数据融合在一起，从而在快速运动、嘈杂…

目录 前言 1 一些概念 1.1 流形（Manifold ） 1.2 松耦合与紧耦合 1.2.1 松耦合 1.2.2 紧耦合 1.3 IMU 连续模型和离散模型 1.3.1 连续模型 1.3.2 离散模型 2 论文学习 2.1 框架 2.2 创新点 2.3 雷达数据预处理 2.3.1 雷达点累积&#xff08…

文章目录 前言LIO-SAM环境编译运行键盘控制保存地图地图可视化编译lio-sam遇到的问题运行过程中遇到的问题 前言 Gazebo 仿真提供了一个高效且成本低廉的平台，使研究人员和开发者能够在安全且可控的虚拟环境中设计、测试和优化机器人系统。它允许快速原型制作和迭代…

论文地址 arxiv.org/pdf/2010.08196.pdf 1.基本公式 在两个李代数中有一个为小量时，可以用BCH近似表达： 2.状态的定义 误差状态的定义如下： 由于是ESKF(误差状态卡尔曼滤波器)，因此我们要估计的是误差状态。 在FAST-LIO中对于误…

写在前面 关于安装配置，博客LIO_SAM实测运行，论文学习及代码注释[附对应google driver数据] 我觉得已经写的比较完善了。但是我觉得在注释方面，这位博主写的还不够完善，因此在学习以后，我想补充一些内容。 关于本身论…

目录 一、系统框架 二、fast-lio的突出点 三、系统模型 3.1 代码中的系统状态： 3.2 State Estimation 3.3 Forward Propagation 3.4 The propagated covariance 3.5 Backward Propagation and motion compensation 3.6 Residual Computation 3.7 Iterated State up…

0. 简介 继LLOAM后，三维SLAM迎来了蓬勃的发展，最近一只FAST-SLAM为代表的3D-SLAM迎来了蓬勃的发展，FASTER-LIO也可以看到国内知名SLAMer高博的影子。为此我们来看一下FAST-SLAM这类SLAM算法的优势在哪里。 1. FAST-LIO 首先我们需要先明白…

0. 简介 现在越来越多的激光雷达方法如雨后春笋一般冒了出来，最近以FAST-LIO为代表的系列渐渐地被大众接受。而FAST-LIO2的工作越来越被大众所熟知与研究。最近作者也在研究与学习FAST-LIO2的相关知识，这里将会以长文的形式来介绍FAST-LIO2.0的学习心得…

Linux-IO Target在Linux内核中，用软件实现各种SCSI Target，其支持的SAN技术包括Fibre Channel、FCoE、iSCSI等，同时还能为本机生成模拟的SCSI设备，以及为虚拟机提供基于virtio的SCSI设备。Linux-IO Target使用户能够使用相对廉价的…

【FAST-LIO】Fast-LIO系列特点分析 1. FAST-LIO核心贡献1.将IMU和Lidar特征点紧耦合在一起2.使用反向传播考虑到了运动补偿3. 基于IESKF中的 卡尔曼增益更新 K 2. FAST-LIO2核心贡献(2021年)1. 不用线，面特征点而使用全局点云2. 使用ikd-tree存储点云3. ikd-Tree 3.…

一、概要 和细粒度识别中的DCL方法不同，LIO（Look-into-object）方法的作者认为仅仅通过学习不同种类物体的可区分视觉模式进行分类是不严谨的，更重要的是要对物体的整体结构进行建模，这是从视觉机制得到的启发&#xff…