SLAM后端

【ORB_SLAM系列3】—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3（亲测有效，踩坑记录）啥也不会的研究僧 SLAM算法安装与实践记录 ubuntu 计算机视觉人工智能自动驾驶
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1.查看摄像头的话题2.运行测试三.运行测试可能的报错1.报错一(1)问题描述(2)原因分析(3)解决2.报错二(1)问题描述(2)解决前言本次教程运行ORB_SLAM3，所需的环境如下：Ubuntu18.04、ros版本：melodicOpencv4.5
ORB-SLAM3源码的学习：GeometricTools文件 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM3 c++计算机视觉 ubuntu 人工智能学习
前言GeometricTools提供了两种几何计算功能：1.计算两个关键帧之间的基础矩阵、2.通过三角化算法从两个视角恢复三维点。这部分功能在ORB-SLAM2中就已经介绍过了，这里不过多赘述。1.头文件GeometricTools.h除了计算基础矩阵和三角化恢复三维点外，头文件中还提供了两种用于比较矩阵的模板函数。第一个函数用于比较一个OpenCV矩阵和一个Eigen矩阵，第二个函数用于比较两个
ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readImageInfo读取图像信息 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM3 计算机视觉 opencv ubuntu c++人工智能学习
前言简单总结一下：这个函数的主要目的是从配置文件中读取和设置与相机图像尺寸相关的各种参数。它会根据需要调整图像的宽度和高度，并根据这些调整更新相机的校准参数。如果是立体相机或带IMU的相机，还会同时更新第二个相机的校准参数。最终，这些调整确保图像和相机校准信息的一致性。1.函数声明voidSettings::readImageInfo(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定
ORB-SLAM2源码学习：System.cc：System::System SLAM系统的构造函数 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM2 c++学习计算机视觉算法 opencv
前言ORB-SLAM2源码学习：rgbd_tum.cc源文件-CSDN博客之前我们在具体的实例的代码中初始化了一个SLAM的系统，现在让我们来看看这个SLAM的构造函数具体进行了什么操作。总的来说：该函数主要干了以下事情：1.初始化一些参数（列表初始化）2.加载并检查配置文件和词汇表3.创建一些对象如关键帧数据库、地图、绘制器等。4.启动并初始化多个线程：跟踪线程、本地建图线程、回环检测线程、可视
ORB-SLAM3的源码学习： Settings.cc：Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM3 计算机视觉 ubuntu opencv 人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数：voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数：voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
AWS上基于Llama 3模型检测Amazon Redshift里文本数据的语法和语义错误的设计方案 weixin_30777913 数据仓库云计算 aws llama
一、技术栈选型核心服务：AmazonRedshift：存储原始文本和检测结果AmazonBedrock：托管Llama370B模型AWSLambda：无服务计算（Python运行时）AmazonS3：中间数据存储AWSStepFunctions：工作流编排辅助工具：psycopg2：RedshiftPython连接器boto3：AWSSDKforPythonPandas：数据批处理JSONSche
AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案 weixin_30777913 python 数据仓库云计算 aws
该方案通过无服务架构实现高可扩展性，结合分页查询和批量更新确保高效处理海量数据，同时通过密钥托管和错误重试机制保障安全性及可靠性。一、技术栈组件技术选型说明计算层AWSLambda无服务器执行，适合事件驱动、按需处理，成本低数据存储AmazonRedshift存储原始地址数据及验证结果API调用高德地理编码API提供地址标准化及验证能力开发语言Python3.9+使用requests处理HTTP请
水下 SLAM 定位模组的设计与实现赵谨言论文经验分享毕业设计笔记
标题:水下SLAM定位模组的设计与实现内容:1.摘要摘要：本文介绍了水下SLAM定位模组的设计与实现。首先，对水下定位技术的背景和需求进行了分析。然后，详细阐述了模组的设计思路和关键技术，包括传感器选型、数据融合算法等。接着，介绍了模组的实现过程和实验结果，通过实际测试验证了模组的性能和可靠性。最后，对未来的研究方向进行了展望。关键词：水下SLAM；定位模组；传感器；数据融合2.引言2.1.研究背
ORB-SLAM2源码学习：Tracking.cc：GrabImageStereo、GrabImageRGBD、GrabImageMonocular处理图像 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM2 #局部建图线程计算机视觉人工智能 c++ubuntu 学习
前言该部分函数在Tracking.cc源文件中定义，用于处理图像。1.函数作用：1.GrabImageStereo函数的主要作用是处理输入的双目图像（左视图和右视图），进行必要的预处理（颜色转换），创建表示当前帧的对象，并执行跟踪操作，最后返回当前帧在世界坐标系下的变换矩阵。cv::MatTracking::GrabImageStereo(constcv::Mat&imRectLeft,const
Serverless 架构与 AWS Lambda 的应用实践桂月二二 serverless 架构 aws
引言随着云计算的普及，传统的服务器管理方式逐渐被更加灵活和高效的技术所取代，Serverless（无服务器）架构便是其中一个备受瞩目的创新。在Serverless架构下，开发者不再需要关注服务器的部署、维护和扩展问题，而是专注于编写业务逻辑。AWSLambda作为亚马逊云服务提供的一项无服务器计算服务，为这一架构的实现提供了强大的支持。本文将深入探讨Serverless架构和AWSLambda的核
CMake入门 PaLu-LvL CMake c++计算机视觉 ubuntu 人工智能学习
前言我们在很多SLAM的源码里都能看到CMake的使用，这个CMake到底是什么呢有什么用呢？一、cmake的简介CMake(CrossplatformMake)是一个开源的跨平台自动化建构系统，用来管理程序构建，不依赖于特定编译器。CMake可以自动化编译源代码、创建库、生成可执行二进制文件等，为开发者节省了大量的时间，可以说是工程实践的必备工具。CMake通过使用简单的配置文件CMakeLis
优化ROS包编译流程：处理多工作空间下的路径冲突 YRr YRr ROS ros
ROSNoetic下ORB_SLAM2编译错误分析及解决方案在使用ROSNoetic编译ORB_SLAM2包时，您遇到了如下错误信息：[rosbuild]rospackfoundpackage"ORB_SLAM2"at"/home/lyb/pointcloudmap_ws/src/ORB_SLAM2_modified/Examples/ROS/ORB_SLAM2",butthecurrentdir
AWS无服务器应用程序开发—第七章邮件服务发布订阅（Amazon SES） yunquantong AWS技术 aws serverless SES SNS email
AmazonSES(SimpleEmailService)AmazonSES是一个高可扩展性、灵活且经济高效的电子邮件发送和接收服务，旨在帮助开发人员和企业通过应用程序发送通知、事务型电子邮件和营销电子邮件。主要功能：发送邮件：支持批量发送电子邮件，适用于营销和大规模通知。接收邮件：通过将接收到的电子邮件存储在AmazonS3、调用AWSLambda函数等方式处理。高可靠性：依托AWS的基础设施，
快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端老大白菜 python serverless 架构 fastapi
快速上手Serverless架构与FastAPI结合实现自动化移动应用后端引言随着云计算技术的发展，Serverless架构已经成为构建现代应用的一种流行选择。它允许开发者将更多精力集中在核心业务逻辑上，而无需管理底层基础设施。本文将以AWSLambda和APIGateway为基础，通过FastAPI框架来快速搭建一个移动应用的后端服务。1.Serverless架构概述Serverless架构的核
Serverless Architecture Boilerplate 使用教程谢璋声Shirley
ServerlessArchitectureBoilerplate使用教程serverless-architecture-boilerplate:package::zap::rocket:BoilerplatetoorganizeanddeploybigprojectsusingAWSAPIGatewayandAWSLambdawithServerlessFramework项目地址:https:/
【SLAM】SLAM技术详解：同步定位与地图构建 steamedobun 计算机视觉 SLAM 深度学习人工智能目标检测机器学习
引言在机器人技术、自动驾驶、增强现实（AR）和无人机等前沿领域，SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术扮演着至关重要的角色。SLAM，即同时定位与地图构建，是一种通过传感器数据实时估计机器人或无人系统自身位置并构建环境地图的技术。本文将详细介绍SLAM技术的原理、应用场景、分类及其优缺点，并对SLAM技术的未来发展进行展望。SLAM技术概述定义与原理S
自动驾驶（Automated Driving）系统组成和主要技术--以思维导图形式介绍大连海事的亲外甥自动驾驶人工智能机器学习
一、自动驾驶概念介绍自动驾驶是指汽车依靠传感器、高精度地图和复杂的算法等，不需要驾驶员操作而自动完成驾驶的技术。二、自动驾驶系统组成和主要技术架构图思维导图形式绘制1、感知层传感器模块:包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达和超声波雷达等，用于获取车辆周围环境的数据，如道路状况、其他车辆、行人和障碍物等。定位传感器模块:包括GNSS(全球导航卫星系统)、INS(惯性导航系统)和视觉SLAM等，用于确定车
Python软体中在AWS Lambda上部署Python应用：一站式部署指南清水白石008 python Python题库 python aws 开发语言
Python软体中在AWSLambda上部署Python应用：一站式部署指南AWSLambda是亚马逊提供的一个无服务器计算服务，允许开发者在无需管理服务器的情况下运行代码。它自动处理计算资源的配置和扩展，具有高度的可扩展性和灵活性。对于Python开发者来说，AWSLambda为我们提供了一个高效的方式来部署Python应用，尤其是对那些处理事件驱动任务、定时任务或者API服务的应用，Lambd
SLAM源码分析（八） wang_yq0728 1024程序员节 slam
[email protected]，ComputeH21函数，用DLT方法求解单应矩阵H。vP1：参考帧中归一化后的特征点；vP2：当前帧中归一化后的特征点；基本原理：|x'||h1h2h3||x||y'|=a|h4h5h6||y|简写:x'=aHx,a为一个尺度因子1||h7h8h9||1|使用DLT(directlineartranform)求解该模型x'=aHx--->(x
ORB-SLAM2源码逐行解析系列（二）：追踪线程 LDST_CSDN 计算机视觉人工智能自动驾驶
1.Tracking类（1）Tracking类的定义///Examples/Monocular/include/Tracking.hclassTracking{public:/***@brief构造函数**@param[in]pSys系统实例*@param[in]pVoc字典指针*@param[in]pFrameDrawer帧绘制器*@param[in]pMapDrawer地图绘制器*@param
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑨: Initializer::FindHomography找到最好的单应矩阵H PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM2 #初始化 c++计算机视觉 opencv ubuntu 人工智能矩阵学习
前言该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc②:Initializer::Normalize坐标归一化-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc③:Initializer::ComputeH21计算单应矩阵-CSDN博客ORB-SLAM2源码学习：Initiali
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(13): Initializer::ReconstructF用F矩阵恢复R，t及三维点 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM2 #初始化 c++计算机视觉人工智能 ubuntu 学习矩阵线性代数
前言这部分函数的实现依赖于之前学习的的检查三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客这里通过基础矩阵F来恢复位姿和三维点实际上是借助本质矩阵来进行的，相对于用单应矩阵H恢复位姿和三维点来说，它的解的结构较为简单其解的讨论形式也是比较简单的。1.函数声明boolInitializer::Recon
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc(11): Initializer::ReconstructH用H矩阵恢复R, t和三维点 PaLu-LvL 计算机视觉 #ORB-SLAM2 #初始化 c++计算机视觉 ubuntu 人工智能矩阵学习
前言这个函数的实现依赖于之前学习的检验三角化结果的函数：ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc⑧:Initializer::CheckRT检验三角化结果-CSDN博客位姿可能有多组解，到底哪个才是真正的解呢？方法是实践出真知。根据相应的论文我们分两种情况分别恢复出不同的解，最后得到一个最好的。每种可能的解都需要重复计算一次，最终根据如下条件选择最佳的解：1.最优解成功三角化点数目
AWS微服务示例项目指南缪玺彬
AWS微服务示例项目指南aws-microservicesAWSServerlessEvent-drivenMicroserviceswithusingAWSLambda,AWSDynamoDB,AWSAPIGateway,AWSEventBridge,AWSSQS,AWSCDKstandsforCloudDevelopmentKitforIaC—InfrastructureasCodetoola
点云从入门到精通技术详解100篇-基于卷积和注意力机制的3D点云特征提取格图素书 3d
目录知识储备点云获取技术分类一、图像衍生点云二、LiDAR三、RGB-D深度图像传感器基于3D激光slam的点云特征提取为什么要进行点云特征提取特征提取理论与代码编写点云特征提取主体类sample_and_groupfarthest_point_samplequery_ball_pointindex_points前言国内外研究现状卷积神经网络三维卷积神经网络稀疏卷积[21]基于3D点云数据的目标分
学习笔记之——3DGS-SLAM系列代码解读 gwpscut 3D Gaussian Splatting (3DGS)3DGS 深度学习三维重建计算机视觉 3d
最近对一系列基于3DGaussianSplatting（3DGS）SLAM的工作的源码进行了测试与解读。为此写下本博客mark一下所有的源码解读以及对应的代码配置与测试记录~其中工作1~5的原理解读见博客：学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研_3dgaussiansplattingslam-CSDN博客文章浏览阅读5.3k次，点赞53次，收藏92
【MotionCap】DROID-SLAM 1 ：介绍及安装等风来不如迎风去 AI入门与实战人工智能 SLAHMR DROID-SLAM
DROID-SLAM：DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocularDROID-SLAM：适用于单目、立体和RGB-D相机的深度视觉SLAMStereo,andRGB-DCamerashttps://arxiv.org/abs/2108.10869DROID-SLAM:DeepVisualSLAMforMonocular,Stereo,andRGB-DCamerasfi
VYOS容器运行Uptime Kuma监控 GTaylor Vyos vyos容器 Uptime Kuma 监控系统无处不容器
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【ORB-SLAM2：九、BA优化】 KeyPan ORB-SLAM2 人工智能计算机视觉机器学习深度学习算法
BA（BundleAdjustment）是SLAM系统中优化位姿和地图点位置的重要技术。通过最小化图结构中的重投影误差，BA在提高地图精度和轨迹优化方面发挥了核心作用。本章将围绕BA优化展开，从图优化工具简介到优化函数分类，再到具体的局部BA和Sim3优化边的解析进行详细阐述。9.1图优化和g2o简介9.1.1图优化的基本概念图优化图优化将SLAM问题建模为一个图结构：节点（Vertices）：代
【ORB-SLAM2：三、地图初始化】 KeyPan ORB-SLAM2 数码相机计算机视觉人工智能机器学习深度学习算法
地图初始化是视觉SLAM系统的关键步骤之一，它是整个系统运行的起点。初始化的主要任务是从输入图像数据中构建一个初始地图，为后续的相机位姿估计和场景重建提供基础。无论是单目、双目还是RGB-D相机，地图初始化的结果直接决定了系统的鲁棒性和精度。3.1为什么需要地图初始化3.1.1地图初始化的重要性定义初始参考坐标系地图初始化为SLAM系统提供了一个全局参考坐标系，使后续的位姿估计和地图扩展能够在一致
[星球大战]阿纳金的背叛 comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的......... 但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
Java常用工具包 Jodd Kai_Ge java jodd
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java 时间格式化 | 比较大小| 时区个人笔记 7454103 java eclipse tomcat c MyEclipse
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SQL中ON和WHERE的区别 avords
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