haoda

多雷达系统，在颠簸环境下，有什么问题： 所以： 那这个系统就这样设计： 不需要复杂的建模两个雷达之间外参的扰动，而是把这个扰动放在state augmentation中一起解决。 如果是多imu，我们就用imu融合的方法来claim自己能消除噪声，直接做多imu的融合。（参考mimc） 如果是单imu，也无所谓，甚至在雷达和imu之间存在较大位姿差距的时候，同样可以使用，因为imu只是提供了一个先验。同样，这个也可以解决imu超量程的问题。 如果没有imu，也无所谓。 对于地图，我觉得也可以写进来，就写成voxelmap+这种感觉。我们可以先射箭后画靶，就说一下voxelmap在杂乱崎岖环境可能拟合不出平面，所以要保留一些点来做拟合。这部分不需要花太多的精力来写。 我觉得我们还是要在最sota的方法上来开发我们的方法，所以，对于voxelmap里，关于点的噪声建模，我在考虑要不要加回来。对于voxelmap的持续拟合的功能，我觉得一定要加回来。这个如果到时候发现耗时不合适，就把持续拟合的次数搞少一些就行了。 实验 数据集： 对比方法：m-loam（jianhao jiao，https://github.com/gogojjh/M-LOAM），d loam（https://arxiv.org/pdf/2007.01483，本实验室，https://github.com/hku-mars/decentralized_loam），但是这些都是没有imu的。https://github.com/shenhm516/CTE-MLO 有imu的：https://github.com/minwoo0611/MA-LIO，https://github.com/engcang/FAST_LIO_MULTI这个不是文章，是网上的实现。 可以看一下ma lio里面是怎么进行对比评估的，因为他里面也比较了m loam，可以学习学习他是怎么讲故事的。 cte lio里面比较的方法不多，可以看看方法和消融实验怎么做的，评估一下基于连续时间的方法和我们的方法之间的差异。 自己采集的数据集：我反而觉得这一部分应该占大头，因为我们的靶子就是多雷达系统+很颠簸的环境，所以自己采集的数据集很重要。然后，要说我们在运行的时候，发现对于评估地面机器人的可通过性，比看回环指标更加的重要，因为回环指标可能受地图影响较大，但是真正用来评估地面是不是可通行的，还是要看局部的点云。所以我们就引入了一种新的评估方法来评估我们的效果。也就是用地面分割的算法来评估我的方法。这部分可以让qingbo提供个评分接口，或者我们再讨论一下。 这里的写法，应该是数据集作为一部分，然后定性分析我们的数据以及评估方法是另一个部分。数据集部分就用传统的里程计对比方法，耗时，rmse，e2e等。 Read more

一开始，总想着把位姿更新里加入角速度和加速度之类的，还是更新一个位姿，但是怎么也做不出媲美livo2在golbal shutter模式下的效果。 想法：elastic slam，and msckf elastic slam such as ct-icp，基于优化的，同时优化雷达帧的开始和结束位姿。 msckf：通过在滤波状态中维护多个时间的位姿克隆，使一个视觉测量同时约束多个状态，并通过消元把“非状态变量（特征）”的影响折叠进状态更新。 对于rolling shutter，其实一个视觉测量就是可以约束多个姿态，也就是可以简单的把rs的姿态设定为两个，开始姿态和结束姿态。 最终方案的核心： 对于自适应位姿clone，主要的问题是如何判断要插入一个clone位姿。对于rs来说，旋转的影响更大，而我们的模型里，两个clone位姿之间是slerp插值，所以当角加速度过大的时候，位姿插值就会不准确。 通过设定最大角度误差的值，推算最大可接受的角加速度，通过这个来确定要不要加入位姿。 后续也可以加入平移上界，不过目前看来够用了。 对于图像去畸变： rolling shutter aware neuvox 方法： 原始方案中，体渲染沿射线采样空间点，查询体素网格得到颜色与密度，经体渲染方程积分为像素颜色。核心假设是一张图所有像素共享同一相机位姿，所有射线从同一原点、按固定朝向发出。 但卷帘快门相机逐行曝光，曝光期间相机持续运动，不同行实际对应不同位姿。若仍用单一位姿生成射线，会引入系统性几何误差，产生条纹伪影和几何失真。 本次改造为每张图像引入多个行级锚点位姿，训练时根据像素行号在相邻锚点间做插值，得到逐行专属位姿并据此生成射线。体渲染流程本身不变，仅射线的起点与方向更贴合真实成像过程。 Read more

a useful lio system Read more

At Tsinghua AI & Robot Lab, I, along with Xiankun Zhu, Hong Luo, and others, collaborated under the guidance of Dr. Chongkun Xia to accomplish the inaugural design and control of the Cable-driven 7-DOF humanoid… Read more

In the 2021-2022 season, under the leadership of Siqi Liang, the robot combat team of Harbin Institute of Technology (Shenzhen) – WTR, participated in the Robocon 2022 competition. I am also fortunate to have become… Read more

An increasing number of Autonomous Mobile Robots(AMRs)have been used in warehouses and factories in recent years.With the number of AMRs in a warehouse or factory increased,the risk of one of the AMRs being out of control… Read more

Scholars have proposed to allow collisions of cables with the base, the end-effector, or obstacles to expand the workspace of Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs) in recent years.However, allowing collisions also leads to new challenges in… Read more

Cable-Driven Parallel Robots (CDPRs) have attracted the attention of a large number of researchers in recent years.Researchers proposed to allow wrapping phenomenon to expand the workspace of CDPRs, leading to challenges in the dynamic control… Read more