问题如下： 解决办法： 1）运行以下命令进行clone $ git clone --recursive https:xxxxxx 2)进入项目根目录，继续下载 $ cd eigen-git-mirror $ git submodule update --init --recursive
pts_i和pts_j：具体指什么含义？（分别为第l个路标点在第i, j个相机归一化相机坐标系中的观察到的坐标，P¯¯¯cil \bar{P}^{c_i}_l Pˉ lc i 和 P¯¯¯cjl \bar{P}^{c_j}_l Pˉ lc j ）；tangent_base：正切平面上的任意两个正交基（在构造函数中通过计算？被赋值）；静态数据成员sqrt_
Vins-Fusion源码：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Fusion 摘要 应项目需要，侧重学习stereo+gps融合 转载几篇写的比较好的博客 1. 萌新学VINS-Fusion（三）------双目和GPS融合 主函数文件与GPS融合的程序入口在KITTIGPSTest.cpp文件中，数据为KITTI数据集数据集为 http://
SLAM环境配置linux系统搜狗输入法谷歌浏览器、“梯子”卸载不必要的软件IDE：Clion环境配置EigenCeresg2oSophusPCL1.8方法1方法2链接OpenCV备注 考虑到linux系统可能会出现很多bug，导致需要反复重装系统，所以这里对自己配置SLAM环境的相关细节进行记录，权当做个笔记。 linux系
我注意到使用Eigen库对Cholesky分解有显着的性能差异. 我正在使用最新版本的Eigen(3.2.1)以及以下基准代码： #include <iostream> #include <chrono> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Cholesky> using namespace std; using namespace std::chrono; using namespace Eigen;
Eigen库为了使用指令集（如SSE等）加速方案，通常采用字节对齐的方案。如果使用C++的标准库，如Vector，Map等，需要使用如下方案 std::map<int, Eigen::Vector4f> you need to use std::map<int, Eigen::Vector4f, std::less<int>, Eigen::aligned_allocator<std::pair<const int, Eigen::V
D3篇—— 连通区域算法（可以将 图像简化为二值图来考虑http://blog.csdn.net/icvpr/article/details/10259577） 实现RANSAC的框架（MRPT写得是比较好的，注意每次此迭代后需要更新 迭代次数。见libs/base/src/math/ransac.cpp） Homography和Fundamentalmatrix的性质与区别 简单实
1.Matrix类： 定义：Matrix<类型, 行, 列> eigen库中封装好了一些常用的矩阵，例如： typedef Matrix<float, 4, 4> Matrix4f; 当然我们也可以自己设置，矩阵的行和列可以设置为固定的值也可以设置动态的（Dynamic），小的尺寸用固定的，大的尺寸用动态的，使用固定尺寸可以避免动态内存的开辟
表示位姿的数据结构相互转换。 1.T->T opencv ->eigen Eigen::Matrix4d opencv_T_to_matrix4d(const cv::Mat &cvT) { Eigen::Matrix4d e_T; e_T << cvT.at<double>(0,0), cvT.at<double>(0,1), cvT.at<double>(0,2),cvT.at<double>(0,3),
Eigen:https://blog.csdn.net/u012428169/article/details/71169546 Opencv:https://blog.csdn.net/beyond_2016/article/details/81359762
1.多字节字符集与UNICODE字符集 （1）LPWSTR与const char*类型转换 unicode下将const char*转LPWSTR用_wtof， proinfos.threat(i, 0) = _wtof(xml.GetAttrib(_T("Threat_N")).GetBuffer()); 多字节字符集环境下用atof proinfos.threat(i, 0) = atof(xml.GetAttrib(_T("Threat_N"))
Summary Package lists for SLAM development install.sh [updating] # Install ROS sudo apt-get install ros-kinetic-desktop-full sudo apt-get install libsuitesparse-dev System Environment yubao@yubao-Z370M-S01:~/Software$ uname -a Linux yubao-Z370M-S01 4.
##marg 基础 摘自贺一家的博客 在我们这个工科领域，它来源于概率论中的边际分布（marginal distribution）。如从联合分布p(x,y)去掉y得到p(x)，也就是说从一系列随机变量的分布中获得这些变量子集的概率分布。回忆了这个概率论中的概念以后，让我们转到SLAM的Bundle Adjustment上，随着时
