基于可见光通信的室内定位及物联网应用
本人从2014年起从事可见光通信(Visible Light Communication, VLC)相关研究,主要包括:基于光电二极管(PD)、图像传感器(camera)的高精度可见光定位算法(Visible Light Positioning, VLP)、基于可见光通信的移动机器人定位与导航、成像可见光通信(Optical Camera Communications, OCC)、基于...
本人从2014年起从事可见光通信(Visible Light Communication, VLC)相关研究,主要包括:基于光电二极管(PD)、图像传感器(camera)的高精度可见光定位算法(Visible Light Positioning, VLP)、基于可见光通信的移动机器人定位与导航、成像可见光通信(Optical Camera Communications, OCC)、基于...
好多年前进行过基于java的Andro...
对于习惯用markdown写文档的朋友...
在博客Paper Survey之——Deep IMU-Bias Inference中,对基于learning的IMU odometry进行了调研及学习,其中论文《AirIMU: Learning uncertainty prop...
对于IMU-based odometry,或者说所有包含IMU的framework,如LIO或VIO,IMU的bias建模是重中之重。 特别是VIO,标定及sensor modeling是影响系统性能最关键的部分。一般传统的方法都是把IMU的bias建模为additive Gaussian noise + random walk. 得益于深度学...
SF-Loc应该算是DBA-Fusion(RAL2024)的改进版。 在image+IMU的基础上额外加了map-aided localization.而所谓的map属于priori map,是由稀疏帧(每帧为...
SEA-RAFT是一种比RAFT更简单、有效、准确率高的光流算法。相比起RAFT,SEA-RAFT训练时用了一种新的loss,即拉普拉斯混合(mixture of Laplace),可以让iterative refinements的时候收敛速度更快。 此外,引入刚体运动(rigid-motion)作为预...
本博文对Occupancy-SLAM系列工作进行阅读与学习
本博客仅供本人学习记录用~
2D-LiDAR-SLAM一般都是基于占据栅格地图(Occupancy Grid Map, OGM)。根据环境中障碍物的存在与否,将地图中的单元划分为占据、空闲和未知区域。 早期2D-...