为了克服这些问题，我们提出了一种新的视觉惯性SLAM框架，称为DynaVINS，它对动态对象和暂时静态对象都具有鲁棒性。...最后在选择性优化中使用或拒绝具有权重的每个假设，最终获得面向动态和暂时静态对象鲁棒的轨迹。...每种算法都在单目惯性(-M-I)和双目惯性(-S-I)模式下进行测试，由于DynaSLAM没有使用IMU，因此只在双目(-S)模式下进行进行。...此外，在临时静态物体环境中，ORB3和VINS-Fusion的双目惯性模型可以正常运行，但单目惯性模式下由于深度估计不准确，出现了假阳性的闭环。...此外作者提出，他们后续的工作是提高速度和性能，并将在激光-视觉-惯性SLAM框架中采用DynaVINS的概念。
=0.0): # moments of inertia # 计算 对于 y= axis （某列）的惯性矩 rows, cols = array.shape sum = 0...nb.float32), nopython=True) def calc_Iy(array, axis=0.0): # moments of inertia # 计算 对于 x= axis （某行）的惯性矩...nopython=True) def calc_Ixy(array, axis_x=0.0, axis_y=0.0): # product of inertia # 计算 对于 某行，某列的惯性积...= 0: sum += (x - axis_x) * (y - axis_y) return sum 在依据公式计算两个正交的形心主惯性矩，以及惯性主轴和...在某些简单情况下，惯性矩可作为图像的特征，用于图像分类。
写了很多业务代码，发现一个现象，就是我们人总是用自己已知的知识来解决问题的。 很多代码写多了习以为常了，就形成了惯性。...，应该写一个具体的类，定义属性重写run方法。...例二 关于枚举，我们常规的写法是定义一个整形和字符串属性，然后定义枚举常量，习以为常，以为枚举都是，甚至都应该是这么写的。...建议 要多积累这种刻板的思维案例，写代码的时候，当发现自己的方法很复杂，就该停下来想想是不是绕弯路了。 我们有时间应该多读一些优秀的开源项目源码，当发现一些“新奇”的写法时，要特别留意。...否则容易以前怎么写就一直怎么写，用一年的经验去干多年的活。 发现源码里好的编程风格，好的编程技巧等要注意学习和积累。
身为一名企业的高层管理者，既要负责公司的发展战略，又要管理日常庞杂的运营工作，因而难免会有照顾不到的地方，例如容易被忽视的IT安全管理，特别是在这个网络安全问题越来越严峻的当下，安全的重要性毋庸置疑。...尽管如此，大多数企业在IT安全方面的投入却非常有限，为了能将预算用在刀刃上，首先你需要了解六个容易被高管误解的安全“惯性思维”。...事实上，大多数的黑客和恶意软件是可以通过公司完善的防御措施进行阻止的（除非遇到的是一支训练有素且由国家支持的黑客组织，可能很难阻止外），这些措施中有些可能是公司已经实施但未有效果的，这很可能是因为没有找对重点...普遍情况是，IT安全人员将太多的资源放在了错误的地方，对付错误的东西，因此他们所做的工作并不能帮助公司大幅降低计算机安全风险。...更不幸的是，很少有IT安全团队拥有真实的数据来支持他们所认为的真正存在的安全风险。 ?
2016.9.3, 北京, Ken Fang 回顾这近二十年的敏捷、软件工程的旅程，我的收获是相当的丰富的；尤其是我面对面了许多不同层级的部门领导、数千位的团队成员, 使我能不断的验证了 “人类惯性的行为...当 Product Owner 惯性的行为, 只是希望能在某月某日交付版本。 2. 当 Product Owner 惯性的行为, 只是在版本交付后，带领团队连续好几天不睡觉的改问题单。 3....当 Product Owner 惯性的行为, 只是将团队成员, 连续好几天不睡觉的改问题单，视为一项奋斗与成就的指标。 4....当 Product Owner 惯性的行为, 只是在等部门领导的命令；一个部门领导的命令，一个动作。...而让我们成功或失败的最主要的原因，往往不是我们的聪明才智，而是我们的 “惯性的行为”。
CMMI的一个核心概念是维持习惯性和持久性。CMMI V2.0对这两个概念的解释如下： 习惯性是倾向或做法，特别是不容易放弃的倾向或做法； 持久性是尽管遇到困难或反对，仍然坚定执着地行动。 ...比如以下流程： ● 开发人员在工作完成后更新工作状态； ●使用集成策略更新文档； ●更新工作环境定义； ●创建并保留更新的部署文档。 那么针对以上不容易贯彻的流程，如何保证其持久性呢？...案例1： 使用渠成的工作流程做用户故事管理 激活智能提交：所有的转换都是由与工作相关的操作触发（分支创建，请求拉取，通过的自动测试，分支合并，按阶段部署）。 ...案例3： 用于开发、测试和认证的工作环境都基于自动构建的脚本图像 好处是：每个新功能都使用相同的环境、对环境的更改会被传达、所有的环境都保持一致。...所以，怎样使用过程自动化来实现过程的习惯性和持久性？借助工具实现过程自动化，让保持习惯性和持久性易如反掌！
香港大学火星实验室最新的成果，快速紧耦合的稀疏直接雷达-惯性-视觉里程计:本文提出了FAST-LVIO,一种融合LiDAR-IMU-Visual的里程计系统，它由两个紧耦合的子系统构成：VIO子系统和LIO...LIO子系统将当前帧扫描到的原始点（而不是特征点，例如边或平面）添加到增量点云地图,点云地图点还附加有图像块，这些图像块会在VIO子系统中使用，通过最小化光度误差来对齐新图像，而无需提取任何视觉特征。
图5 上图显示了本文提出的系统的工作流程。首先，所有传感器的测量值在进入后续程序之前都经过预处理。在初始化阶段，视觉惯性初始化是通过将惯性信息与纯视觉SfM的结果对齐来完成的。...注意，如果GNSS不能初始化，我们的系统仍然可以在视觉惯性模式下工作。同时采用边缘化策略，保证实时估计。...由于我们只对实时估计结果感兴趣，因此禁用了VINS Mono和VINS融合的循环函数。我们使用RTKLIB3来计算GNSS SPP解，并将得到的GNSS位置反馈给VINS融合，得到松散耦合的结果。...B 实际环境中的测试 1） 设置：如图11所示，我们在实际实验中使用的设备是，带有VI传感器和一个u-blox ZE-F9P GNSS接收器。在图像传感器方面，实验中只使用了VI传感器的左摄像头。...来自3km外基站的实时RTCM流被馈送到ZED-F9P接收机，用于真值RTK解决方案。 图11. 实际实验中使用的设备。
摘要：这篇论文提出了一个新的基于RGB-D相机和IMU的视觉惯性里程计。为融合视觉和惯性传感器测得的数据信息，在论文中运用了EKF(扩展卡尔曼滤波)，并提出迭代的方法来减少线性误差。...简介： 这篇论文旨在为使用IMU和RGBD传感器的室内机器人提供一个准确、鲁棒的导航系统。...使用深度传感器而不是单纯的单目双目相机的优点在于由于深度相机的使用，我们可以跳过深度估计步骤，从而减少计算量和误差。在图像匹配对齐方面，主流上有两种方法：特征点法和直接法。...VIO 3）包含相机外参和重力标定的VIO(本文算法) 4）不使用ICP算法的VIO 下图展示了四种场景的轨迹估计结果。...四种场景的误差分别为2.92%，3.05%，0.57%，2.41%。 总结 此论文中，我们提出了一个实时的基于关键帧的RGB-D视觉惯性里程计，在此系统中，相机外参参数和重力参数均可被在线标定。
作者：T客汇 张苏月，原作 Tomasz Tunguz 关键词：SaaS，活化能，惯性 网址：www.tikehui.com 当你把一个SaaS产品卖给潜在客户时，你必须说服他们转换的努力是值得的。...而一旦你出售了产品，你必须做相反的事：说服客户，切换到任何其他产品是不值得的。 在化学中，有一个活化能的概念。瑞典科学家Svante Arrhenius创造了这个术语来描述所需的化学反应能量的最低值。...所有这些因素都有助于保持与当前供应商的惯性。 首先，倡导变革的政治和社会资本成本。销售人员在销售促销活动。但是，一个坏的部署可以有相反的效果，并严重限制了一个内部冠军的职业生涯。 其次，机会成本。...一个新的托管服务提供商，一个新的分析供应商，一个新的电子邮件营销平台-在这些产品中的失败击中了企业的最高线。 第四、功能成本。...公司如何做，则反映了它的价值观和文化。 活化能和惯性是SaaS公司在销售和成功获取客户时需要理解的东西。我敢打赌，我的化学老师从来没有想过我会这么说！
回顾这近二十年的敏捷、软件工程的旅程，我的收获相当的丰富；我面对面了许多不同层级的部门领导、数千位的团队成员。使我能不断的验证了 “人类惯性的行为“ 对团队开发效率与产品质量（品味）的影响。 1....当 Product Owner 的惯性的行为只是希望能在某月某日交付版本。 2. 当 Product Owner 的惯性行为是在版本交付后，带领团队连续好几天不睡觉的改问题单。 3....当 Product Owner 的惯性的行为是将团队成员连续好几天不睡觉的改问题单，视为一项奋斗与成就的指标。 4....当 Product Owner 的惯性行为只是在等部门领导的命令；一个部门领导的命令，一个动作。...而让我们成功或失败的最主要的原因，往往不是我们的聪明才智，而是我们的 “惯性行为”。
下面是我们整理的php的laravel学习的常见的错误以及解决的办法，我还会持续更新，请关注 错误1： 错误代码： Symfony \ Component \ HttpKernel \ Exception...\MethodNotAllowedHttpException 错误原因： 方法里边的参数写错了，文件引入错误!...解决办法： 把参数改回原来的，并且检查文件的路径 ---- ---- ## 错误2： 错误代码： Type error: Too few arguments to function App\Http...方法的括号里的"$id"去掉。...s 解决办法： 在BlogRequest的末尾加s
draw_grid.m %DRAW_GRID % Screen plot of grid tic [X,Y] = meshgrid([0,cumsum(d...
这篇文章从一阶惯性环节为切入点，对自动控制原理进行一个简单的复习。还蛮喜欢博客里面写东西的，按照自己思路，按照逻辑一点一点往下，不像发文章八股文一样。...1 一阶惯性环节的bode图 对于这个非常常见的一阶惯性系统而言，其关键指标就是截止频率。 转折频率：s系数前面的倒数，分母一定是 n*s + 1 的形式。...通俗的的讲就是幅频特性-3dB的点和相频特性滞后45°（-45°）的点。 我们具体的看看不同频率的输入在经过以上一个一阶惯性环节之后的效果。...2、增大一阶惯性环节的开环增益，不会对相频曲线产生任何影响。相频曲线只和s前的系数有关，只和转折频率有关。...4、增大一阶惯性环节的开环增益，不会对相频曲线产生任何影响。相频曲线只和s前的系数有关，只和转折频率有关。
事实上，就尺寸、重量和功率而言，相机和惯性测量单元 (IMU) 构成了一个最小的传感器套件，这在大多数机器人上都很容易使用。 但是，单目VIO只能在加速度不恒定的情况下观察运动尺度。...我们新颖的距离-视觉-惯性里程计算法甚至可以在零或恒定加速度轨迹下观察尺度。它使用一维激光测距仪 (LRF)，使传感器套件保持轻量化，同时有效地利用 VIO 稀疏结构估计。...当前的论文使用一种新方法扩展了这些 range-VIO 结果，该方法无需任何惯性激励即可观察 3D 地形的尺度。这种概括解决了机器人领域以及未来火星直升机的重要需求。...3 距离-视觉-惯性里程计 图 1 中我们框架的架构基于扩展卡尔曼滤波器 (EKF)。它将视觉和距离更新与惯性状态传播紧耦合。我们在技术报告 [3] 中提供了完整的推导细节。...图1 距离-视觉-惯性里程计架构。距离和视觉测量z~、雅可比矩阵 J 和协方差矩阵 R 用于校正 EKF 中的惯性导航误差。
基线VIO系统通过在窗口中保留最近的若干关键帧，运行捆绑调整以融合视觉和惯性测量，并边缘化过时的帧，就像一个多帧窗口沿着时间滑动一样工作。...通过对齐，我们可以使用[36]中介绍的方法解决重力向量和初始尺度。最后使用完整的捆绑调整来找到最佳的初始状态。 系统使用KLT算法检测和跟踪关键点。...为了去除异常匹配，系统使用RANSAC估计本质矩阵和单应性矩阵。接着介绍了如何使用视觉惯性PnP来获得新帧状态的初始估计。...在这个阶段使用了原始的PARSAC算法，但仍然存在接近退化的挑战。通过极线几何关系来识别异常值，并使用IMU数据帮助识别移动关键点。...它们受益于广泛的工程优化，涵盖了硬件、软件和芯片级增强。相比之下，我们的研究着重于打造一种轻量级和稳健性之间取得平衡的紧凑型视觉惯性里程计系统。
惯性预积分因子 在LIO-SAM中，IMU（惯性测距仪）是用于测量机器人的线性和角速度，它能够提供高频率的姿态和运动信息。...激光雷达测距因子 激光雷达测距因子是LIO-SAM系统中的一种因子，用于融合激光雷达数据和惯性测距仪数据，从而估计机器人的位姿（位置和姿态），该因子的目标是将激光雷达测得的点云数据与惯性测距仪测得的IMU...激光雷达测距因子在构建因子图时起到重要的作用，它将激光雷达数据与惯性测距仪数据进行融合，通过非线性最小二乘优化来估计机器人的位姿。...实验 本文中使用的传感器套件包括Velodyne VLP-16激光雷达，MicroStrain 3DM-GX5-25惯性测量单元（IMU）和Reach M全球定位系统（GPS）。...前三个数据集是在麻省理工学院校园使用自制的手持设备收集的，Park数据集是在一个有植被覆盖的公园中，使用无人地面车辆（UGV） - Clearpath Jackal进行收集的，最后一个数据集Amsterdam
论文还提出了一种新颖的方法来获取CVAE的雅可比矩阵，该方法的计算速度对比之前的工作有一个数量级的提升，此外论文还利用了FEJ避免重新计算。...深度编码初始化为零向量，方差为单位矩阵数乘不确定度，这和深度编码服从标准正态分布是一致的，在实际使用中，由于存在偏差，论文采用的标准差大于1。...e3的转置乘上三维点的坐标表示取得三维点的z值，也就是对应的深度值。 也就是说，从参考帧中投影到当前帧中的深度需要与深度编码所对应的深度保持一致性。...4、 深度一致性更新 同一个被跟踪到的三维点在不同的关键帧中的深度应该是一致的，将关键帧Ca中的三维点投影到关键帧Cb中，与Cb深度编码所对应的深度应该是相等的。 ? ? ?...PC上通常很难实时计算，Czarnowski 等人在GTX 1080Ti GPU上使用TensorFlow计算该项雅克比矩阵超过300ms，这无法保证实时性。
目前大多数卷帘VO/VIO的应对方法是使用匀速模型，即假设相邻关键帧间的相机运动是匀速的，使用插值从而仅估计关键帧处的相机位姿，但这在加速度大的情况下并不适用，在加速度大的情况下使用匀速模型实际上是对运动的一种降维建模...提出了一种连续时间框架中的边缘化策略，通过边缘化样条控制点来达到保持滑窗中关键帧数恒定的目的，此外，对比和讨论了两种边缘化惯性信息的方法。...C.两种边缘化惯性信息策略的对比 令使用惯性边缘化策略1的本文方法名为Ctrl-VIO，令使用惯性边缘化策略2的本文方法名为Ctrl-VIO-margIMU。...Ctrl-VIO是基于关键帧的滑动窗口状态估计器，使用由B样条参数化的连续时间轨迹优雅地处理卷帘畸变，并在滑窗中紧耦合卷帘视觉和惯性信息以优化滑窗中的轨迹。...当前样条控制点是随时间均匀分布的，这在运动平缓的情况下是不必要的，我们将考虑使用非均匀B样条使用更少的控制点参数化轨迹以提升VIO计算效率。
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