Kimera是C++实现的一个具有实时度量的语义SLAM系统，使用的传感器有相机与IMU惯导数据来构建环境语义标注的3D网格，Kimera支持ＲＯＳ运行在ＣＰＵ上的高效模块化的开源方案。...（1）Kimera-VIO前端，该获取立体图像和IMU数据，前端执行在线预先积分，从原始IMU数据中获得两个连续关键帧之间相对状态的简洁预积分测量值。...视觉前端检测Shi-Tomasi角点，使用Lukas-Kanade跟踪器跨帧跟踪它们，找到左右立体匹配，并执行几何验证。并输出特征轨迹和预先积分的IMU测量值。并发布基于IMU帧率的状态估计值。...（2）Kimera-VIO输出优化的状态估计，在每个关键帧处，将预积分的IMU和视觉测量值添加到构成VIO后端。...（3）位姿图优化Kimera-RPG，检测当前关键帧与过去关键帧之间闭环，闭环检测依赖于DBoW2库，使用词袋（bag-of-word）表示法来快速检测假定的闭环。
可以在两幅图像中的特征之间（2D-2D 匹配）、3D 地图中的一个点与其在图像帧上的投影之间（3D-2D 匹配）或两幅图像之间建立低级特征之间的对应关系。...首先，为每个图像计算查询图，其中顶点表示对象的类和质心，顶点之间的无向边表示满足接近要求。然后通过使用它们之间的欧几里德距离连接来自连续图像的顶点来创建所有图像的合并图。...彼此太近的顶点被合并以避免重复。第二步是为每个顶点生成随机游走描述符。也就是说，一个 n×m 矩阵包含 n 次随机游走中 m 个访问过的顶点的标签。第三，查询图将基于相似度得分与全局数据库图相匹配。...在不同的帧中，平面是基于三个量的加权和关联的：它们的法线之间的差异、它们之间的距离以及它们的投影之间的重叠。对于每个传入的单目帧，计算 ORB 描述符并使用词袋方法来检测循环。...然后将特征与数据库中的模型匹配的帧转换为公共姿势，相应语义特征的成本是检测到的特征的重投影误差，该误差由匹配的置信度加权.在 3D 情况下，当多次检测到一个对象时，语义边缘的成本函数包括将一个检测到的特征重新投影到另一个特征中
RGB摄像机安装在与激光雷达相同的FoV上，用于检测运动物体并估计其切向运动速度。...在检测中，使用图像检测方法或激光雷达检测方法或两者来识别运动物体。一旦识别出图像中的对象，就会提取并关联相应的点云，分别对点云数据和图像数据进行优化，分别以帧更新率进行三维速度估计和切向速度估计。...采样点i时刻和帧开始时间t0之间的时间ti存在偏差。为了纠正不匹配，对于每个点，获得最接近的 APX velocity vi输出，以转换偏差。...E、 状态融合 卡尔曼滤波器用于组合每帧中的不同速度测量值，并在连续帧中保持跟踪速度。...实验 A、 切向分辨率增强摄像头能力 图6展示了摄像机在点云失真校正中的切向分辨率增强能力，来自三个连续帧的原始点云显示在第一行，由于非重复激光雷达的扫描性质，模糊效果非常明显，当仅使用激光雷达的点云进行优化时
接收UART读取数据帧后，它将对值为1的位数进行计数，并检查总数是偶数还是奇数，是否与数据相匹配。...停止位： 为了向数据包的结尾发出信号，发送UART将数据传输线从低电压驱动到高电压至少持续两位时间。...主机将要通信的从机地址发送给每个从机，然后每个从机将其与自己的地址进行比较。如果地址匹配，它将向主机发送一个低电平ACK位。如果不匹配，则不执行任何操作，SDA线保持高电平。...读/写位 地址帧的末尾包含一个读/写位。如果主机要向从机发送数据，则为低电平。如果是主机向从机请求数据，则为高电平。 数据帧 当主机检测到从机的ACK位后，就可以发送第一个数据帧了。...如果主机的地址与从机的地址不匹配，则从机将SDA线拉高。 4. 主机发送或接收数据帧： 5. 传输完每个数据帧后，接收设备将另一个ACK位返回给发送方，以确认已成功接收到该帧： 6.
1.基本概念 ·共视图 Covisibility Graph： 共视图是一个加权无向图，图中每个节点是相机的位姿，如果两个位姿的关键帧拍摄到的相同关键点的数量达到一定值（论文设定为至少15个），则认为两个关键帧具有共视关系...具体来说，先从所有关键帧中选择与当前帧有相同特征点的关键帧集合，之后提取中每一个关键帧的共视帧的集合，之后利用两个集合的关键帧的信息进行相机位姿的跟踪 ·回环检测 回环检测共包含四个部分：选择候选帧、计算变换...每次插入关键帧时，都与完整地图的DboW数据库进行匹配。...检测：首先由重识别模块检测出当前关键帧Ka与匹配上的待吞并关键帧Ks，并获取两个子地图当中与匹配上的两个关键帧具有共视关系的关键点和关键帧。 2....主要改进是，当当前关键帧与数据库的关键帧匹配上后，检测与当前关键帧具有共视关系的关键帧是否也能够匹配，如果可以则判定为重定位成功；否则才继续使用接下来的关键帧进行判定。 2.
在M2DP中，我们将3D点云投影到多个2D平面，并为每个平面的点云生成密度签名，然后使用这些签名的左奇异向量值和右奇异向量值作为三维点云的描述子。...在每个bin内，签名方法计算一个或多个几何测量值，例如点数、法线，并对bin中的信息进行编码。直方图生成每个点或点子集上特征值的计数，并将这些计数与描述子连接起来。...以投影后的中心点为中心，生成l个同心圆，半径为[r, 22r, …, l2r]，另外，最大半径与最远点到中心点距离相等；上面的一系列圆环，每个圆环都分成t个bin，并按照x轴把这些bin编号；这样就把一个平面分成了...都生成一个lt×1的二维签名，因此可以得到一个pq×lt的矩阵A来表示点云，每一行代表一个二维签名；在A上使用SVD，将分解后的左右奇异值矩阵的第一个向量结合起来，作为最终的描述子；整体算法框架及伪代码如下...，如果两者之间距离小于阈值，则认为是闭环；为避免相邻帧匹配，把当前帧的前后50帧排除在外；利用召回率-精确度曲线来评估各算法性能； 本文设计三个实验进行比较：实验一使用原始点云作为输入；实验二采用不同下采样网格大小处理后的点云作为输入
服务和类型 DATA 帧校验序列 交换机 定义 工作在数据链路层，通过识别Mac地址来进行数据转发的设备 交换机数据转发原理 MAC地址表 记录交换机每个端口和所连接的设备的MAC地址的映射关系 一个端口可以对应多个...层功能，使能接口（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口能够收发RIP协议报文），使能路由（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口所产生的直连路由能够传递给邻居） [h3c-rip...与BDR建立邻接关系 DR与BDR建立邻接关系 DRother之间保持邻居关系 2.邻接路由器之间交换链路状态信息，实现区域内链路状态数据库同步 相关概念 链路状态通告，LSA，用来描述路由器的接口、路由条目的相关信息...层功能，使能接口（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口能够收发RIP协议报文），使能路由（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口所产生的直连路由能够传递给邻居） [h3c-rip...与BDR建立邻接关系 DR与BDR建立邻接关系 DRother之间保持邻居关系 2.邻接路由器之间交换链路状态信息，实现区域内链路状态数据库同步 相关概念 链路状态通告，LSA，用来描述路由器的接口、路由条目的相关信息
，通过识别Mac地址来进行数据转发的设备交换机数据转发原理MAC地址表记录交换机每个端口和所连接的设备的MAC地址的映射关系一个端口可以对应多个MAC地址一个Mac地址不能对应多个接口老化时间：300秒工作机制交换机学习数据帧的源...层功能，使能接口（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口能够收发RIP协议报文），使能路由（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口所产生的直连路由能够传递给邻居）[h3c-rip...- 动作允许则放行- 动作拒绝则丢弃继续进行匹配，如匹配则检查规则动作，否则与下一条进行匹配所有规则都不匹配，检查默认动作- 默认动作允许则放行- 默认动作拒绝则丢弃注意事项如果默认动作是允许，至少需要一条拒绝规则如果默认动作是拒绝...层功能，使能接口（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口能够收发RIP协议报文），使能路由（每个接口的IP地址与宣告的网段进行匹配，被匹配的接口所产生的直连路由能够传递给邻居）[h3c-rip...- 动作允许则放行- 动作拒绝则丢弃继续进行匹配，如匹配则检查规则动作，否则与下一条进行匹配所有规则都不匹配，检查默认动作- 默认动作允许则放行- 默认动作拒绝则丢弃注意事项如果默认动作是允许，至少需要一条拒绝规则如果默认动作是拒绝
前端检测平面、直线和圆柱体，并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计，并且确定创建新关键帧的时机。...错误的识别会在后端进行修正 b.前向ICP流 采用前向 ICP 流来建立本地到全局的数据关联。假设 Si+1 是 Si 的后续扫描。...b)当前帧与最后一个关键帧的旋转角度大于 5◦ c)当前帧与最后一个关键帧之间的距离大于阈值 t1（室内环境为 t1 = 0.2m，室外环境为 t1 = 0.5m）。...对于每个新关键帧，检测未跟踪点中的平面、线和圆柱体。然后将这些新的局部地标与全局地标匹配。对于新的检测，找到具有最小均方根误差 (RMSE) 的全局地标。用表示这个最小的 RMSE。...滑窗中的关键帧有限，最旧的关键帧会被剔除，如果满足下述条件之一，进行保留： a)该关键帧包含新检测到的地标 b)该关键帧与最后保留的关键帧之间的旋转角度大于 10° c)该关键帧与最后保留的关键帧之间的距离大于
假设相机内部参数和IMU-相机的外部参数被校准和给定，并且所有相机与IMU数据同步地捕捉图像，与摄像机时间同步。首先，将原始鱼眼图像变形为混合投影图像，并使用中点预积分传播来自IMU数据的运动。...然后，在混合投影图像中进行特征检测和IMU辅助的视内特征跟踪。将来自IMU的传播旋转输入到IMU辅助特征跟踪器，用于预测当前帧中的特征位置。随后是视点间立体特征匹配，以找出相机之间的特征对应。...同时，IMU测量值使用预积分方法进行传播。预积分计算前一帧图像的相对位姿变化及其在位姿协方差矩阵中的不确定性。...对两个测量值进行处理后，利用预积分的IMU运动提高特征跟踪性能，然后进行跨视图的立体特征匹配。 B....Optimization-Based Visual-Inertial Odometry 初始化完成后，使用IMU预积分更新当前帧位姿，然后根据研究超宽FOV设置中的重投影误差或单位光线切向误差剔除离群点特征
物体检测和关联 我们使用最先进的物体检测网络YOLO 来获取视频帧中的物体检测结果，每个检测结果包括一个轴对齐的边界框、一个类别和一个检测分数。...建立物体检测随时间的关联是我们系统的关键部分，给定当前帧中的一组检测结果，目标是将每个检测结果与现有的物体轨迹匹配，或决定创建一个新的物体轨迹。关联首先受到物体类别的限制。...我们还考虑了检测框的重叠以及框之间的点匹配。这使我们能够处理不准确或部分的物体检测结果。...物体融合：在某些情况下，地图中的一个物体可能会重复出现，当检测到的物体在几帧内不可见，数据关联无法正确重新匹配它与现有轨迹，并在地图中插入新的物体时，这种情况可能会发生。...该数据集提供了相机轨迹的真实位姿，然而该数据集每个场景仅有一个扫描，并且相机轨迹主要是轨道式的。因此，我们还使用标准智能手机相机记录了自己的序列。
如果系统满足至少两个静止准则，例如加速度、轮式预积分和视觉视差等，那么车辆被认为是静止的。在确认静止情况下，系统将第一个相机帧建立为本地世界坐标系，并将其z轴与重力方向对齐。...同时，通过对当前帧和倒数第二帧之间的IMU和轮速里程计预积分之差的检测，识别轮速的异常情况。在检测到异常情况时，不将当前轮速里程计的观测值纳入后续的优化过程中。...为评估系统初始化的效率，测量了每个系统完成初始化过程所需的时间，定义为系统接收到第一个观测到的时间戳与第一个输出姿态之间的时间差。...在初始化质量方面，我们评估了每个系统在每个序列的最初10秒内的绝对轨迹误差（ATE）RMSE，并选择了Ground-Challenge数据集中一些具有挑战性的序列进行测试。...如图4（a）所示，在20秒到40秒之间明显出现了轮速异常。本文的方法在这里熟练地消除了错误的轮速里程计读数。图4（b）显示只有本文的方法与地面真值轨迹匹配得很好。 图4.
特征恢复 1、检测到回环时，通过BRIEF描述子匹配找到对应关系，建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接。 2、直接描述子匹配可能会造成大量异常值，使用两步进行几何上的异常值剔除。...代码实现 pose_graph文件夹 keyframe.cpp/.h 构建关键帧类、描述子计算、匹配关键帧与回环帧。 pose_graph.cpp/.h 位姿图的建立与图优化、回环检测与闭环。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前...pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f);//对关键帧中每个特征点的描述子与回环帧的所有描述子匹配，如果能找到汉明距离小于80的最小值和索引即为该特征点的最佳匹配...1、将关键帧与回环帧进行BRIEF描述子匹配，并剔除匹配失败的点 2、如果能匹配的特征点能达到最小回环匹配个数，则用RANSAC PnP检测再去除误匹配的点， 3、将此关键帧和回环帧拼接起来，将对应的匹配点相连以绘制回环匹配图
该方法依赖于全卷积网络，该网络从场景的两个不同但临时的近距离帧接受特征激光雷达信息作为输入，并给出每个点的地面运动矢量的密集估计值，并假定它（每个点）属于一个动态车辆。...请注意，这些真值需要使用从帧t和t + n进行的激光雷达扫描以时间滑动窗口的方式进行计算，因此，根据时间步长n将获得不同的结果。该时间步长越大，运动矢量将越长，但是将很难获得车辆之间的匹配。...通过解决像[13]中提出的每个像素的分类问题，引入了关于场景的机动性的语义先验。为此，训练一个全卷积网络以获取激光雷达扫描帧，并将每个对应点分类为属于车辆或背景。这些预测的例子如图3b所示。...IV、实验 A、测试数据 为了从主要框架和借口任务中训练提出的深度神经网络，我们将n设置为1，以便测量两个连续帧之间的车辆运动。...我们的基本方法采用大小为64×448×4的张量作为输入，该张量堆叠来自时刻t和t +1的2D激光雷达投影帧。每个投影框都包含范围值和反射率测量值，如第III-A节开头所概述并在图2a中所示。
这两个单词一起作为贝叶斯过滤器的输入，贝叶斯过滤器估计两个图像之间的匹配概率，考虑到以前的情况下的匹配概率。与这些概率方法相比，我们依靠时间一致性检查来考虑以前的匹配，提高了检测的可靠性。...它们的几何检查包括计算匹配图像之间的空间变换。但是，他们不考虑与以前匹配的一致性，这导致他们需要把几何检查应用在多个几个闭环检测的候选对象。...D.几何一致性检测 我们在两个匹配的闭环候选帧用几何检测。这个检验是通过它至少12个对应点利用随机样本一致性(RANSAC)找到I_t和I_t'之间的一个基础矩阵。...每个图像的复杂度都是n^2 第二种技术是通过在k维(k-d)树中排列描述符向量来计算近似最近邻[7] 我们可以利用词袋加速特征匹配。因此，在向数据库添加图像时，我们在直接索引中存储节点和特征的列表。...我们只需要基本矩阵进行验证，但注意，在计算之后，我们可以提供与下面运行的任何SLAM算法匹配的图像之间的数据关联，而不需要额外的成本(有了F矩阵就可以解算RT了)。
同一网络中的另一个端口每秒接收 6000 个暂停帧，每个暂停帧的量子数为 65535，但仍不能完全停止传输，因为这是一个 100 GbE 端口，至少需要每秒接收 30,000 个暂停帧才能完全停止传输。...目标机根据 I/O 操作请求的数据量和网络的最大传输单元 (MTU)，通过 RDMA_WRITE 以一个或多个数据包的形式向主机发送数据（更多详情请参见第 8 章 IP MTU 和 TCP MSS 考虑因素部分...接下来，主机根据 I/O 操作请求的数据量和网络的 MTU，通过 RDMA_READ 响应以一个或多个数据包的形式向目标发送数据。最后，当目标机发送响应包时，I/O 操作完成。...将第 5 章中的 I/O 操作和网络流量模式一节与前一节进行比较，可以发现流量模式之间有惊人的相似之处。因此，与网络拥塞的相关性也很相似。...需要注意的是，多年来，Cisco 设备上的 LLFC 和 PFC MIB 计数器一直受到某些固件版本和交换机型号执行不力的影响。在依赖返回值之前，请验证它们是否与交换机上的命令行输出相匹配。
它是一种3D 传感器，输出一组点云，每个都有一个(x，y，z)坐标。在3D数据上可以运行很多应用 —— 包括机器学习模型和神经网络。下面是一个输出示例。 ?...描述符（Descriptors ） 现在我们已经使用检测器找到了关键点(角和边) ，我们可以使用描述符来与匹配图像。 为此，我们查看给定关键点周围的块（patches）。...计算方向和大小，得到一个 HOG。 ? 4. 这给出了一个直方图，我们可以在帧之间进行比较。 ? 结果 这是检测器 / 描述符的结果——我们有关键点和方向。 ?...跟踪也是传感器融合过程的一个重要部分——可以是后期跟踪，也就是跟踪边框; 也可以是早期跟踪，即跟踪像素。 对于早期跟踪，我们使用检测器、描述符和匹配器的组合来执行帧到帧的关联。...检测器用于寻找关键点，描述符用于对关键点进行编码，匹配器用于判断帧之间是否相似。 讲完，就是这样！摄像头和激光雷达的传感器融合和跟踪需要这些步骤！
此外，通过同时执行运动校正和先验生成，并直接将每个扫描与地图进行配准，而不进行扫描帧与帧之间的配准，DLIO的简化架构比当前最先进的算法在计算效率上提高了近20%，准确性增加了12%，通过对多个公开基准和自行收集的数据集进行广泛测试...第一个模块是快速的扫描帧匹配器，通过将稠密的、经过运动校正的点云与提取的局部子地图进行对齐，将其配准到机器人构建的地图上。...对于IMU，如果传感器与重心不重合，则必须考虑将线性加速度测量值位移在刚体上的影响；通过考虑角速度和IMU的偏移之间的叉乘，来计算R点处的线性加速度的所有贡献。...，相反，我们使用更准确的恒定加速度和角加速度模型来计算每个点的唯一变换，通过一个两步的粗-精传播方案，这个策略旨在最小化由IMU的采样率和IMU与LiDAR点测量之间的时间偏移引起的误差，在扫描期间，首先通过数值...扫描到地图的配准 通过同时校正运动畸变并将GICP优化先验引入到点云中，DLIO可以直接进行扫描帧到地图的配准，绕过了以前方法中所需的扫描帧到帧配准过程，这种配准被看作是一个非线性优化问题，最小化了当前扫描和提取的基于关键帧的子地图之间对应点
特征恢复 1、检测到回环时，通过BRIEF描述子匹配找到对应关系，建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接。 2、直接描述子匹配可能会造成大量异常值，使用两步进行几何上的异常值剔除。...代码实现 pose_graph文件夹 keyframe.cpp/.h 构建关键帧类、描述子计算、匹配关键帧与回环帧。 pose_graph.cpp/.h 位姿图的建立与图优化、回环检测与闭环。...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前...); i++) { cv::Point2f pt(0.f, 0.f); cv::Point2f pt_norm(0.f, 0.f); //对关键帧中每个特征点的描述子与回环帧的所有描述子匹配...1、将关键帧与回环帧进行BRIEF描述子匹配，并剔除匹配失败的点 2、如果能匹配的特征点能达到最小回环匹配个数，则用RANSAC PnP检测再去除误匹配的点， 3、将此关键帧和回环帧拼接起来，将对应的匹配点相连以绘制回环匹配图
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