《视觉SLAM十四讲》笔记 ch02 初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述 ch03 三维空间刚体运动旋转矩阵点、向量和坐标系坐标系间的欧氏变换 ch02 初识SLAM 经典视觉SLAM框架 视觉SLAM流程包括以下步骤: 1.传感器信息读取: 在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和
图像去畸变 CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(basics) #Eigen include_directories("/usr/include/eigen3") #opencv find_package(OpenCV REQUIRED) #添加头文件 include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) add_executable(imageBasics i
专栏系列文章如下： 一：Tixiao Shan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客 二.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---介绍及其演示_goldqiu的博客-CSDN博客 三.激光SLAM框架学习之A-LOAM框架---项目工程
说明：把资料放在这里，主要是因为github经常上不去，速度慢。如果网络申通的话大家还是去官网看资料比较方便，这个贴子本身没什么价值。 所以这个贴子会持续更新。 我用的系统是Ubuntu18.04。通常是ROS/ROS2都会装，而且搞算法的涉及面太广，免不了过一段时间就要重装系统。 VINS MONO 运
ORB-SLAM3实际数据与OptiTrack真值比较的实现与测试 前言一、新起节点作为中间桥梁二、ORB-SLAM3节点修改1.数据格式处理2.数据发布 三、cmakelist 前言 在对ORB-SLAM3进行改进时，我们通常会用公开数据集来测试算法精度，但是如果我们接入自己的相机与IMU在实际场景跑，尤其
关注同名微信公众号“混沌无形”，阅读更多有趣好文！ 原文链接： 机器人环境感知研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接） 这一阶段要求SLAM系统具备更稳健的性能、更高阶的理解能力等多智能特征[1]。要求语义SLAM将“环境语义信息”与“传统SLAM几何地图”有效结合，丰富
（1）旋转矩阵，变换矩阵，旋转向量，欧拉角，四元数之间的相互联系 1.四元数---->旋转向量： v_rotate = AngleAxisd (q) 2.旋转向量----->四元数： q = Quaterniond (v_rotate) 3.旋转向量----->旋转矩阵： R = v_rotate.matrix() 或 R = v_rotate.toRotationMatrix() 4.旋转矩阵----->旋
机器人算法工程师需要学习哪些知识？ 作为复杂的工业品，机器人的制造涉及到各个学科的知识，包括材料、振动、机构设计、电机伺服、嵌入式芯片、软件、算法等等。其中，机器人算法也并非代指某一种单纯的算法，而是包括感知、规划、控制等等一系列算法。这也就决定了机器人算法工程师
官网https://pointclouds.org/downloads/ $ sudo apt install libpcl-dev 源码安装： 安装pcl库 git clone https://github.com/PointCloudLibrary/pcl.git cd pcl mkdir release cd release cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=None -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr \ -DBUILD_GPU=ON-DBUI
（1）重载运算符<< 和 >> 为什么要重载运算符？ C++语言中已经给出的运算符（包括算数运算符和逻辑运算符）只是针对C++语言中已经给定的数据类型进行运算，假如我们想要对我们的自定义数据类型进行运算的话，则需要重载运算符，我们可以把重载运算符理解成对已有的运算符的一种重新定义。 语
我们知道SLAM可以用2D/3D雷达或者相机实现（视觉SLAM）。由于笔者是激光SLAM工程师，所以本文的ICP都是在激光雷达的基础上实现的。为了能让大家更直观的理解，我会尽量减少大段的公式，而改用编程思路来描述。 ICP的翻译叫做迭代最近点，那么问题来了，什么是最近点？谁的最近点？
作者丨Moonkissu@知乎 来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/64825421 编辑丨3D视觉工坊 之前做的深度学习闭环检测 这方面，最近想了解下语义这方面，于是总结了一些开源的语义SLAM代码共后面研究： 参考：https://github.com/Ewenwan/MVision/blob/master/vSLAM/VS_SLAM/readme.md 1.CN
视觉SLAM十四讲 第1-2讲 初识SLAM 1. slam 是什么2. SLAM基本模块3. 相机的种类4. 视觉slam基本流程5. 非/线性系统、非/高斯系统6. CMake 1. slam 是什么 定义：SLAM是Simultaneous Localization And Mapping的缩写，即同时定位与地图构建（我在什么地方？周围环境是怎么样的？）。
一、DeepSort 匈牙利算法可以告诉我们当前帧的某个目标，是否与前一帧的某个目标相同。 在DeepSORT中，匈牙利算法用来将前一帧中的跟踪框tracks与当前帧中的检测框detections进行关联，通过外观信息（appearance information）和马氏距离（Mahalanobis distance），或者IOU来计算代价矩阵。
B站讲解视频：ORB-SLAM的简单重构——冯兵。这个算是很多讲解者中讲的比较好的一个针对上面的视频的一个总结博客：单目ORB-SLAM流程梳理一个博主总结的ORBSLAM知识点，内容质量没看，但是他里面搜集了很多别人的讲解资料，而且这个博主是认真写的，不是转载怪。他的博客内容如下，有很多个
时间：2009 作者： 创新点： 提出新的理论框架——基于视觉的多robot(文章以2个robot为例)协同SLAM 初始条件：两robot(配置单目摄像机及自身EKF-SLAM算法)，不需要robot之间相互了解初识位置 salient landmark：指robot探测的标志性物质，本文有两种1）门牌(doorplate) 2）垂直的线
https://github.com/TurtleZhong/Map-based-Visual-Localization 基于地图的视觉定位的通用框架。它包含了 支持传统特征或深度学习特征的地图生成。 视觉（点或线）地图中的分层定位视觉。 具有 IMU、轮 odom 和 GPS 传感器的融合框架。 我将发布一些相关论文和基于地
文章目录 前言一、基础步骤二、具体实现1 安装Ubuntu20.041.1 硬件1.2 Ubuntu20.04镜像1.2.1下载Ubuntu-20.04-desktop-amd64.ios1.2.2 制作启动盘1.2.3 磁盘分区 1.3 安装Ubuntu 总结 前言 前两天开了SLAM的新坑，简单记录一下在计算机中配置环境与简单仿真的过程和问题
激光slam框架，论文题目： MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square 开源代码链接： https://github.com/YuePanEdward/MULLS 最近在做一些特征提取的工作，发现MULLS框架对前端特征提取部分分的比较细致，特地阅读了一下论文和源码。以下是对预处理文件cproces
一、StructVIO : Visual-inertial Odometry with Structural Regularity of Man-made Environments 摘要 基于Atlanta World模型对人工环境规则性进行描述。 Atlanta World 定义为包含有几个不同方向的局部Manhattan World世界。 每个局部Manhattan World可以被实时检测，且它
https://www.aiimooc.com/mall/search.php?moduleid=16&spread=0&kw=slam 专栏深度学习在计算机视觉的应用 https://www.zhihu.com/column/c_1156964299418189824 秦通大佬在华为的工作：AVP-SLAM自主代客泊车视觉定位方案 https:/
上一篇文章我们分析了如何使用g2o进行位姿图的优化. 由于g2o天然是进行位姿图优化的, 所以十分契合karto的位姿图的接口, 只需要将对应的顶点和约束分别赋值过去就可以了. 这篇文章我们来看一下另一个比较常用的优化库 Ceres solver. 1 ceres简介 Ceres solver 是谷歌开发的
Map.h： Map类定义在Map.h中，包含了地图点头文件"MapPoint.h"和关键帧头文件"KeyFrame.h"。 类成员组成表 成员属性作用Map()public构造函数void AddKeyFrame(KeyFrame* pKF)public向地图中添加关键帧pKFvoid AddMapPoint(MapPoint* pMP)public向地图中添加地图点
5. 把演示程序使用的EPnP 改成其他PnP 方法，并研究它们的工作原理。 下面的代码是关于EPNP算法的，具体的原理请参考原文。 代码链接：https://github.com/jessecw/EPnP_Eigen 在README.md的文件里有具体的执行方法，不过需要注意的是执行程序实在bin文件夹下的 文件具体分布如下所示
文章目录 LSD-slam算法原理一、 预先知识：1、三维刚体与相似变换1.1 三维刚体变换1.2 三维相似变换 2、基于李群的带权重的高斯牛顿优化3、不确定性评估 二、 LSD算法思路三、算法各部分介绍1、使用直接法估计图像帧的位姿2、深度评估2.1 关键帧选择2.2 深度地图创建 3 基
