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一位立志成为机器人攻城狮的自动驾驶从业人员。主要专注机器人运动学、定位感知算法、深度学习研究等，平时涉猎较广。希望未来可以努力学习并胜任系统架构师!

感兴趣或擅长的领域

人工智能
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一位立志成为机器人攻城狮的自动驾驶从业人员。主要专注机器人运动学、定位感知算法、深度学习研究等，平时涉猎较广。希望未来可以努力学习并胜任系统架构师!

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SLAM本质剖析-GTSAM
0. 前言在深入剖析了Ceres、Eigen、Sophus、G2O后，以V-SLAM为代表的计算方式基本已经全部讲完，但是就L-SLAM而言我们还差一块，那就是PCL、GTSAM点云计算部分我们还没有详细的去写，正好就这个时间，我想把这块坑给填完，来形成一整个系列，方便自己回顾以及后面的人一起学习。 GTSAM系统认知我们在一般的认知，G2O和GTSAM都做着后端图优化的功能，而他们当中的...
作者小头像 Hermit_Rabbit
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2022-09-21 20:24:48
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SLAM本质剖析-PCL
0. 前言在深入剖析了Ceres、Eigen、Sophus、G2O后，以V-SLAM为代表的计算方式基本已经全部讲完，但是就L-SLAM而言我们还差一块，那就是PCL、GTSAM点云计算部分我们还没有详细的去写，正好就这个时间，我想把这块坑给填完，来形成一整个系列，方便自己回顾以及后面的人一起学习。 1. PCL系统认知PCL（Point Cloud Library） 是在吸收了前人点云相...
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SLAM各种并行加速方法
前言 CPU并行加速CPU并行加速的本质就是通过硬件并发（hardware concurrency）的形式来实现。这种的操作方式是通过单个进程里多线程，从而实现共享地址空间，全局变量，指针，引用。但是这种方式相对而言更加传统，但是同时更加具有普适性。其中操作是使用以pthread为代表的多线程并行加速 pthread这是一个pthread的简单示例代码。class helloFromObj...
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2022-09-21 20:23:26
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紧耦合后端非线性优化-局部优化（Marginalization）
0.前言局部优化作为VSLAM当中常用的策略，其作用相当于激光SLAM中的局部地图的ICP or NDT优化（scan2localmap）。如下图所示，在VIO当中，随着时间的推移，路标特征点(landmark)和相机的位姿pose越来越多，BA的计算量随着变量的增加而增加，即使BA的H矩阵是稀疏的，也吃不消。因此，我们要限制优化变量的多少，不能只一味的增加待优化的变量到BA里，而应该去掉...
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2022-09-21 20:22:24
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SLAM回环及优化
0. 前言随着路径的不断延伸，机器人的建图过程会存在不断地累计误差。而传统的以gmapping为代表的使用粒子滤波进行定位的slam建图方式。以及ORB-SLAM为代表包含的局部优化和全局优化来调整外。但是这些处理方式只能减缓误差累计的程度，无法消除，而现在最为常用消除累计误差的方法就是利用回环检测来优化位姿。当新的关键帧加入到优化模型时，在关键帧附近进行一次局部优化。在全局优化中，所有的...
作者小头像 Hermit_Rabbit
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多传感器融合详解
0.前言多传感器融合（Multi-sensor Fusion, MSF）是利用计算机技术，将来自多传感器或多源的信息和数据以一定的准则进行自动分析和综合，以完成所需的决策和估计而进行的信息处理过程。和人的感知相似，不同的传感器拥有其他传感器不可替代的作用，当各种传感器进行多层次，多空间的信息互补和优化组合处理，最终产生对观测环境的一致性解释。具体来讲，多传感器数据融合处理：（1）多个不同类...
作者小头像 Hermit_Rabbit
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基于小米4C路由器无障碍搭建机器人嵌入式环境（2021.08.17）
0. 前言对于我们这些搞机器人的工程师来说，当前嵌入式开发板需要安装一些外网才能安装的软件包时，总需要我们从电脑下载相应的软件包然后remote到嵌入式开发板中，这导致我们配置非常繁琐，为此本文提供一套小米4C刷openwrt并配置的文章，来方便各位工程师配置嵌入式环境 1. 认识刷机上面的图片是小米4C的配置，虽然4C没有usb口，但是搞一搞环境搭建还是ok的。 开启Telnet 和 F...
作者小头像 Hermit_Rabbit
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2022-09-21 20:20:43
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Valgrind对ROS程序的可视化分析
Valgrind查找内存泄露利器Valgrind是一个GPL的软件，用于Linux（For x86, amd64 and ppc32）程序的内存调试和代码剖析。你可以在它的环境中运行你的程序来监视内存的使用情况，比如C 语言中的malloc和free或者 C++中的new和 delete。使用Valgrind的工具包，你可以自动的检测许多内存管理和线程的bug，避免花费太多的时间在bug寻...
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SLAM本质剖析-Sophus
0. 前言在了解SLAM的原理、流程后，个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免，而作者在此之前已经对Ceres、Eigen、G2O做了详细的介绍，目前仍剩下Sophus还未进行详写，所以这篇文章作为这个系列的最后一篇文章，主要对Sophus函数库进行详细的阐述，来方便各位后续的开...
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2022-09-21 20:18:45
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SLAM本质剖析-G2O
0. 前言在了解SLAM的原理、流程后，个人经常实时困惑该如何去从零开始去设计编写一套能够符合我们需求的SLAM框架。作者认为Ceres、Eigen、Sophus、G2O这几个函数库无法避免，尤其是Ceres函数库在激光SLAM和V-SLAM的优化中均有着大量的应用。作者分别从Ceres和Eigen两个函数进行了深入的解析，这一篇文章主要对G2O函数库进行详细的阐述，来方便各位后续的开发。...
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