VideoIMUCapture-Android Android应用程序，用于捕获视频和IMU数据，这些数据可用于使用SLAM和Motion技术的Structure进行3D重建。 描述 该Android应用程序是供研究人员使用同时定位和制图（SLAM）和Motion的结构（SfM）的数据收集工具。 假设以约30Hz的频率记录相机帧，并以约100Hz的频率记录惯性测量单位（IMU）数据，同步到同一时钟。 摄像机帧存储到H.264 / MP4视频文件，帧元数据和IMU数据一起存储在protobuf3文件中。 现代智能手机和3D重建的主要问题在于，它们都具有光学防抖（OIS）功能，这意味着每帧的相机参数都不同。 此外，在许多Android设备上都无法将其禁用，并且很少有实际提供镜头移动数据。 如果在录制过程中启用了此功能，VideoIMUCapture将显示明确的警告，并且包括光学图像稳定和

SLAM 14讲，slam入门级算法，很好的入门资源。

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matlab过滤器代码本文使用的Matlab代码：M。Brossard，S。Bonnabel和A.Barrau，用于视觉惯性SLAM的不变卡尔曼滤波，第二十一届国际信息融合会议（FUSION） ，第2021--2028页，2018年。 可提供EUROC数据集。 Matlab代码以清晰的方式编写，因为不是以计算优化或可实现的方式编写的。 请通过以下方式与通讯作者联系 引文 如果您在研究中使用此代码，请引用： @INPROCEEDINGS{2018_Brossard_Invariant, author = {Martin Brossard, Silvère Bonnabel, and Axel Barrau}, booktitle={2018 21st International Conference on Information Fusion (FUSION)}, title={Invariant Kalman Filtering for Visual Inertial SLAM}, year={2018}, pages={2021-2028}, doi={10.23919/ICIF.2

PSO-FastSLAM（粒子群优化） 思想：针对FastSLAM存在的粒子退化问题，将群体智能中的粒子群合作技术引入FastSLAM框架。 方法：1.重采样后利用所有粒子的位姿计算机器人的位姿，选择所有粒子位置的均值而不是权重最大的粒子位置作为目标位置，作为PSO的目标。2.利用粒子合作—PSO，更新机器人位姿。

本作品包含cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。 我们实施了积极的勘探流程，并提高了其稳健性和性能。 带有Cartograher的主动SLAM这项工作包含了cartographer_frontier_detection和rrt_exploration的修改版本。 我们实施了积极的勘探流程，并提高了其稳健性和性能。 论文“基于高效2D Graph-SLAM的主动探测的前沿检测和可到达性分析”（IROS2020）中描述了更多详细信息。 1.要求该软件包已经在带有ROS Melodic的Ubuntu18.04上进行了测试，应该可以在带有ROS Kinetic的Ubuntu16.04上运行。 愚人节

本文主要论述激光雷达定位中SLAM 技术的应用，主要将定位的思想，算法的基本原理，以及具体的实现。SLAM 基本思想是利用已创建地图修正基于运动模型的机器人位姿估计误差；同时根据可靠的机器人位姿，创建出精度更高的地图

基于ROS平台的移动机器人定位建图技术研究_杨佳蒙_rosMATLAB_slam_ROS_gmappingmatlab_Gmapping_源码.zip

ORB_SLAM3 论文(英文) orb_slam2上新增imu multi-map等技术 支持 单目+imu 双目+imu 鱼眼+imu 等六种模式

高翔博士的《SLAM十四讲》中，在第四章中要求安装Sophus的非模板库，并且版本改为a621ff。下载完成后，在终端cmake …进行编译可以通过，但紧接着的make步骤就会卡在5%的位置，并报错： /home/apple/Sophus/sophus/so2.cpp:32:26: error: lvalue required as left operand of assignment 32 | unit_complex_.real() = 1.; 我个人的解决方式是打开so2.cpp文件，将下面两行构造函数注释掉。 SO2::SO2() { //unit_complex_.r