该项目主要用来计算多相机的车辆定位算法,主要代码在pose_estimation_3d2d.cpp,
运行命令为./pose_estimation_3d2d,
该项目数据为华润装载机采集的数据,使用的相机为前视相机与后视相机,通过前视相机采集的
反光标志特征点像素坐标以及后视相机采集的特征点像素坐标,然后与地图中的3d点坐标投影到2d
中的投影坐标进行求差,迭代优化使差最小化;
其中的难点在于,不同的相机内参以及相机到车体的外参不一样,所以导致高斯牛顿法的雅克比矩阵需要
重新求解;
解决思路:
原有解决方法为,将雅克比矩阵分为两部分,一部分为相机坐标系下的坐标(X、Y、Z)转化为像素坐标(U、V),然后由U、V分别对x、y、z求偏导得到的2行3列的雅克比矩阵;
另一部分为世界坐标系的点转换到相机坐标系,计算旋转之后点的坐标相对于(旋转、平移)的导数,扰动量为旋转平移矩阵,即旋转平移矩阵的稍微变化;即可以得到3行6列的雅克比矩阵;
将这两部分雅克比矩阵相乘即可以得到2行6列的雅克比矩阵;
创新点:
将上述方法中的基准坐标系为相机坐标系转换为整车坐标系,
从而将世界坐标系转换到整车坐标系的坐标相对于(旋转、平移)的导数的雅克比矩阵不变,
从而只需要修改第一部分,不过由于从整车坐标系转换为像素坐标,还需要为K*RT*P,所以需要将
外参矩阵进行计算从而来进行求偏导得到雅克比矩阵,具体计算在代码中;
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
通过权重以及限制车辆高度来用uwb对车辆进行定位
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权重 距离 限制车辆高度 uwb 定位
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通过权重以及限制车辆高度来用uwb对车辆进行定位.zip (40个子文件)
uwb摆放方式定位精度验证
pose_estimation_3d2d.cpp 13KB
CMakeLists.txt 927B
.vscode
c_cpp_properties.json 483B
settings.json 307B
cmake
FindG2O.cmake 3KB
build
CMakeFiles
Makefile2 4KB
feature_tests.c 688B
CMakeDirectoryInformation.cmake 768B
cmake.check_cache 85B
pose_estimation_3d2d.dir
CXX.includecache 35KB
link.txt 13KB
depend.internal 12KB
depend.make 26KB
flags.make 2KB
DependInfo.cmake 2KB
cmake_clean.cmake 310B
build.make 27KB
pose_estimation_3d2d.cpp.o 138KB
progress.make 43B
3.14.2
CompilerIdC
CMakeCCompilerId.c 20KB
tmp
a.out 8KB
CMakeDetermineCompilerABI_CXX.bin 8KB
CMakeCXXCompiler.cmake 5KB
CMakeSystem.cmake 402B
CMakeCCompiler.cmake 2KB
CMakeDetermineCompilerABI_C.bin 8KB
CompilerIdCXX
tmp
CMakeCXXCompilerId.cpp 19KB
a.out 8KB
feature_tests.cxx 10KB
CMakeTmp
feature_tests.bin 12KB
CMakeError.log 3KB
Makefile.cmake 22KB
progress.marks 2B
CMakeOutput.log 67KB
TargetDirectories.txt 391B
cmake_install.cmake 2KB
Makefile 5KB
pose_estimation_3d2d 100KB
CMakeCache.txt 57KB
README.md 2KB
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