误差校正

为了纠正VINS姿态估计器的累积误差，对apriltags2_ros进行了特定验证。这一验证也可以独立作为视觉里程计（VO）使用。主要贡献包括：1. 修改了英特尔Realsense d435i相机的配置文件；2. 将输出与VINS-Mono一致的车体框架姿态发布为主题“/tag_detections”，而不是标签框架到相机框架的变换矩阵；3. 发布了类型为“nav_msgs::Odometry”的主题“/tag_Odometry”，可在RVIZ中可视化；4. 发布了类型为“nav_msgs::Path”的主题“/path”，也可在RVIZ中可视化。更多详细信息，请参阅我的博客。

自校正控制器的 Simulink 模型是那种一上手就感觉“啊这挺省事”的类型。你不用搭建复杂的数学模型，它自己能边运行边调整，适合那种系统参数老是变、情况不太确定的场景，像是工业自动化、智能系统这类的。控制器设计也比较灵活，可以用PID、模糊控制，甚至神经网络来做，系统输出一偏，它就能立马调整参数，响应也快。

提供一个用于控制系统的模糊自校正PID Matlab程序。该程序性能稳定，是控制领域的常用策略，供大家参考使用。

matlab编程-视角控制校正。此示例简要展示如何控制平面图像的透视效果，通过调整四个角的视角。

本项目基于ASME B89.4.19标准，评估激光球坐标测量系统性能，适用于距离和角度测量，以及光学畸变仿真（热霾）。通过考虑温度梯度，计算光线折射率引起的径向和横向误差，涉及多段光线路径、温度分布、垂直温度变化、波长、CO2浓度、大气压和湿度。每段需设定细分数以绘制射线曲线。

利用Matlab绘制数据的X和/或Y误差线，并支持两个轴的对数比例。

边界误差的，在老版本的Mastercam9里其实挺关键的。尤其加工精度高的时候，边界线一旦显示不清，误差就容易放大。这个资源讲的内容还蛮直接的：先说了边界误差的定义，带你看看怎么显示边界线。页面不复杂，重点信息都放得比较靠前，挺省时间的。 和这个内容搭配的几个链接也值得一看。比如那个切削误差值，可以让你更清楚误差出现的原因；还有进刀向量设置，对边界控制也有。基本都是围绕Mastercam9加工中常见问题展开的，内容虽然老，但有些思路放现在也还挺有参考价值。 我建议你在调显示边界线的时候，注意图层的开关状态，多人容易忽略这点；还有就是别太依赖默认误差设置，实际操作中多试几组数据，能发现不少意外收

6s大气校正工具包可以根据输入的原始图像参数自动执行校正，并生成经过校正后的参数。

数学实验报告，第六章：图像畸变校正 一、实验目的与要求让学生了解数字图像的数学表达及相关概念，通过实验加深对数学在相关学科的应用认识，培养学生的实际操作能力，并引导他们建立基础学科在处理具体问题时方法上的联系。

Matlab实现图像梯形校正的方法包括投影变换，特别适合初学者，附带测试图片。