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视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数李群与李代数基础群的性质封闭性：∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A\foralla_1,a_2\inA,a_1\cdota_2\inA∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:09

论文阅读：Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping

论文摘要指出，为了在长期变化的环境中准确进行定位，提出了一种新型的长期视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统，该系统具备地图预测和动态物体移除功能。
稻壳特筑·2023-12-22 09:13

orb-slam2学习总结

目录视觉SLAM1、地图初始化2、ORB_SLAM地图初始化流程3、ORB特征提取及匹配1、对极几何2、对极约束（epipolarconstraint）3、基础矩阵F、本质矩阵E5、单目尺度不确定性6、
谢大旭·2023-12-21 21:08

视觉SLAM中的相机分类及用途

视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）算法主要用于机器人和自动导航系统中，用于同时进行定位和建立环境地图。这种算法依赖于相机来捕捉环境数据。
稻壳特筑·2023-12-19 12:31

视觉SLAM理论到实践系列（六）——特征点法视觉里程计（4）

视觉SLAM理论到实践系列文章下面是《视觉SLAM十四讲》学习笔记的系列记录的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此视觉SLAM理论到实践系列文章链接下面是专栏地址：视觉SLAM理论到实践专栏文章目录视觉
yangtsejin·2023-12-17 10:01

视觉SLAM学习笔记番外篇——git的基本使用与上传文件到github

目录一、注册github二、安装git三、新建仓库四、上传文件五、报错解决方法一、注册github登录https://github.com，验证邮箱就可以注册，国内也许网速较慢，可以等待或者“想想办法”，一般可以裸连。二、安装git去官网https://git-scm.com/download/win找到安装包在windows系统下安装，安装过程基本上都点击next，习惯上建立桌面快捷方式，然后桌
隔壁老王的学习日志·2023-12-16 12:56

ORB-SLAM3中的地图管理与编程

ORB-SLAM3中的地图管理与编程ORB-SLAM3是一种基于特征的视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）系统，可以在计算机视觉领域用于实时定位和地图构建
风华绝代的代码·2023-12-16 12:45

lidar slam vs visual slam

lidar对结构敏感，结构缺失（structure-scarce）的场景lidar不行，例如隧道，而视觉SLAM对特征敏感，特征缺失（poortextures）的场景视觉不行。
wenningshine·2023-12-15 22:50

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲
趴抖·2023-12-14 23:54

octovis加载八叉树地图出现段错误

《视觉SLAM十四讲》ch12八叉树地图八叉树地图生成都没有什么问题，结果octovis加载地图出现问题，怀疑是Qt的问题，依赖包可能安装有问题。
小灰灰Coding·2023-12-14 20:10

特征点 -- 《视觉SLAM十四讲 从理论到实践（第2版）》

什么是特征点？特征点就是图像中一些特别的地方，例如图像中的角点，在不同图像之间的辨识度更强，一种直观的提取特征的方式就是在不同图像之间辨认角点，确定它们的对应关系。OpenCV中已经有了很多实用的特征提取和匹配的算法：OpenCV之特征检测-知乎
笨小古·2023-12-05 00:30

《视觉SLAM十四讲 从理论到实践（第2版）》

书中代码：GitHub-gaoxiang12/slambook2:edition2oftheslambook书籍PDF：关注【LearnfromZero】回复【SLAM142】即可领取
笨小古·2023-12-05 00:30

SLAM前端 - 直接法

参考：高翔——《视觉SLAM十四讲》第8讲视觉里程计2高翔——《视觉SLAM十四讲》系列讲解视频及PPTch8目录：1光流法2直接法3特征点法vs直接法1光流法分为：（1）稀疏光流：Lucas-Kanade
aaa小菜鸡·2023-12-03 21:29

SLAMBOOK2踩坑记之：plotTrajectory.cpp中的undefined reference to symbol ‘glTexImage2D‘错误

今天动手运行了高翔《视觉SLAM十四讲》第3讲“三维空间刚体运动”中的代码部分，前面的部分非常顺利，但是到了3.7节可视化演示的部分，出现了非常棘手的问题，大约画了3个小时的时间才解决。
梧桐雪·2023-12-03 14:13

借助opencv对图片的操作

该代码源于《视觉SLAM十四讲》imagebasic.cpp（几何模块）主要是熟悉对图片读取、显示、按像素遍历、复制等操作该页代码用于日后查找方便（添加了部分笔记）#include#includeusingnamespacestd
F-study·2023-12-02 17:32

SLAM优秀开源工程最全汇总

https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。
蜗牛也疯狂_6104·2023-12-01 15:45

手撕 视觉slam14讲 ch13 代码 总结

运行效果（Kitti00）4倍速一、代码GitHub-tzy0228/Easy-VO-SLAM:VSLAM-CH13工程代码注释版本二、编译过程踩坑视觉SLAM十四讲第二版ch13编译及运行问题_全日制一起混的博客
全日制一起混·2023-11-30 22:46

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲
趴抖·2023-11-27 13:05

【论文解读】CP-SLAM: Collaborative Neural Point-based SLAM System_神经点云协同SLAM系统（上）

目录1Abstract2RelatedWork2.1单一智能体视觉SLAM（Single-agentVisualSLAM）2.2协同视觉SLAM（CollaborativeVisualSLAM）2.3神经隐式表示
LeapMay·2023-11-26 14:42

《视觉slam十四讲》ch4学习笔记——sophus库使用的问题及解决方法

在看完《视觉slam十四讲》第四章李群和李代数后，准备调试相应的代码，但是出现了各种各样的问题，但最后还是万幸，成功完成了调试。在这里记录一下期间遇到的问题和相应的解决方法以及最后的感想。
sticker_阮·2023-11-24 12:44

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十三讲 实践：主要源码注释

对于整个工程的分析可以参考上一篇博客https://blog.csdn.net/weixin_61294345/article/details/121679881这里就分享一下两个重要的源码注释:1.frontend.cpp////Createdbygaoxiangon19-5-2.//#include#include"myslam/algorithm.h"#include"myslam/back
晒月光12138·2023-11-24 12:14

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲 非线性优化（2）

这一节主要回顾一下Ceres、g20的使用。1.Ceres、G2o源码安装方法高博士的书中都有各个库的安装方法，但由于版本变化，个别安装方法可能并不适用。这里简单整理一下两个库的源码安装方法，其他的库之后有时间统一整理一下。（1）Ceres安装下载源码，下载地址：https://github.com/ceres-solver/ceres-solver安装依赖项：sudoapt-getinstall
晒月光12138·2023-11-24 11:44

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch3-三维刚体运动理论篇

文章目录3.1旋转矩阵3.1.1点与坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1旋转向量3.3.2欧拉角3.4四元数3.4.1四元数的定义3.4.2四元数的运算3.4.3用四元数表示旋转3.4.4四元数到旋转矩阵的转换3.5补充小萝卜的例子解释,坐标在不同坐标系转换参考博客3.1旋转矩阵3.1.1点与坐标系点乘叉乘法向量的方
路拾遗37·2023-11-24 11:41

视觉SLAM十四讲学习笔记——库的安装

本文仅作为个人学习笔记，记录学习过程。文章目录一、g++的安装二、CMake的安装测试三、ros的安装1.配置软件库2.ros安装2.1添加ROS软件源2.2添加秘钥2.3安装ROS2.4初始化2.5设置环境变量2.6安装rosinstall2.7尝试启动ros测试（海龟例程）四、OpenCV的安装4.1下载OpenCV4.2安装依赖库4.3编译4.4配置环境五、Pangolinv0.5的安装1.
云梦泽没有东边和西边·2023-11-24 11:10

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一
趴抖·2023-11-24 11:05

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 2

文章目录09后端29.1滑动窗口滤波和优化9.1.1实际环境下的BA结构9.1.2滑动窗口法9.2位姿图9.2.1位姿图的意义9.2.2位姿图优化09后端29.1滑动窗口滤波和优化9.1.1实际环境下的BA结构由于计算机算力的限制，我们必须控制BA的规模，一种简单的思路是仅保留离当前时刻最近的NNN个关键帧，去掉时间上更早的关键帧。于是，BA被固定在一个时间窗口内，离开这个窗口的即被抛弃，称为滑动
算法导航·2023-11-24 11:44

《视觉SLAM十四讲》-- 回环检测

文章目录10回环检测10.1概述10.1.1回环检测的意义10.1.2回环检测的方法10.1.3准确率和召回率10.2词袋模型10.3字典10.3.1字典的结构10.3.2实践：创建字典10.4相似度计算10.4.1理论部分10.4.2实践：相似度的计算10.5实验分析与评述10回环检测10.1概述10.1.1回环检测的意义前端提供特征点的提取和轨迹、地图的初值，后端负责数据的优化。但是如果像视觉
算法导航·2023-11-24 11:44

《视觉SLAM十四讲》-- 建图

11建图11.1概述（1）地图的几类用处：定位：导航：机器人在地图中进行路径规划；避障重建交互：人与地图之间的互动（2）几类地图稀疏地图稠密地图语义地图11.2单目稠密重建11.2.1立体视觉（1）稠密重建中，我们需要知道每个像素（或大部分像素）的距离，对此有以下几种方案：使用单目相机，估计相机运动，并且三角化计算像素的距离；使用双目相机，利用左右目的视差计算像素的距离；使用RGB-D相机直接获取
算法导航·2023-11-24 11:44

2022-03-22

Case1一面项目相关1、简历中的项目相关问题，项目是三维重建相关的，深度学习的深度估计2、具体细节上，网络结构、loss设计、数据、训练泛化效果3、非公共区域如何处理、精度如何保证基础：1、非线性优化2、视觉
内推君·2023-11-22 17:42

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三讲 三维空间刚体运动

1.旋转矩阵的正交性P45下方注解第一条“旋转矩阵的正交性可直接由定义给出”，在查阅众多证明方法之后，我选择一种个人更容易理解的方法。首先明确：正交矩阵即逆为自身转置的矩阵，即满足，因此要证明旋转矩阵的转置矩和逆矩阵是同一个矩阵。对于转置矩阵较为简单：对于旋转矩阵的逆，可以从物理意义上考虑，即为反向旋转对应的旋转矩阵（经过两次旋转回到初始状态，对应矩阵相乘结果为单位矩阵），因此只需要调换对应基底就
晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲 后端优化（1）

经过前端（视觉里程计）估计得到的轨迹和地图由于存在累计误差，在长时间内是不准确的。因此希望构建一个针对全局的更大规模的优化问题，得到最优的轨迹和地图，这里主要有两种解决思路：（1）基于马尔可夫性假设的卡尔曼滤波器：马氏性假设可以简单地理解为“当前时刻状态只与上一时刻有关”。针对SLAM问题（非线性）的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计，或者说是优化过程中一次迭代的结果。（2）非线性优化
晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三章 三维空间刚体运动

视觉slam十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动3.1旋转矩阵3.1.1点、向量和坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1
HIT_NOVA·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲相机与图像

文章目录前言一、相机模型针孔相机模型畸变模型双目相机模型RGB-D相机模型二、图像三、代码复现总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！参考书：高翔《slam十四讲》第二版我会在我的笔记中，结合自己的理解复述内容，并对代码部分完成复现。有问题的可以留言或者私信噢！开发环境：虚拟机Ubuntu22.04+Vscode。一、相机模型针孔相机模型设O−
派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第一二讲

文章目录前言第一讲预备知识第二讲初识SLAM传感器Sensors经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！
派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——三维空间刚体运动（ch3~旋转矩阵Eigen）

文章目录本节目标一、旋转矩阵1.1点、向量和坐标系1.1.1向量-向量、向量-数之间的运算1.1.2外积表示旋转1.2坐标系间的欧式变换1.3变换矩阵与齐次坐标1.4小节二、代码实践2.1矩阵初始化2.2矩阵运算2.3矩阵变换2.4解方程2.4.1特征值/特征向量2.4.2解方程本节目标理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一
云梦泽没有东边和西边·2023-11-22 01:06

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记——第3讲刚体运动

第三章刚体运动学习任务一、点，向量和坐标系向量的坐标内外积二、坐标系间的欧氏变换三、齐次坐标和变换矩阵♥重点♥四、旋转向量和欧拉角4.1旋转向量4.2欧拉角4.3四元数五、四元数到旋转矩阵的转换学习任务理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一、点，向量和坐标系刚体：不光有位置，还有自身的姿态。相机也可以看成三维空间的刚体，位置
星禾说·2023-11-22 01:35

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一：如何描述刚体在三维空间中的运动？
趴抖·2023-11-22 01:32

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（下）

8.2BA与图优化BundleAdjustment是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数（内参和外参）。8.2.1相机模型和BA代价函数我们从一个世界坐标系中的点p\boldsymbol{p}p出发，把相机的内外参数和畸变都考虑进来，最后投影成像素坐标，步骤如下：（1）世界坐标系转换到相机坐标系P′=Rp+t=[X′,Y′,Z′]T(8-30)\boldsymbol{P'}=\boldsy
算法导航·2023-11-15 20:28

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计2

文章目录07视觉里程计27.1直接法的引出7.22D光流7.2.1Lucas-Kanade光流7.2.1实践：LK光流7.3直接法7.3.1推导过程7.3.2直接法的优缺点07视觉里程计27.1直接法的引出特征点的缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时，实时性差；使用特征点时，忽略了特征点以外的所有信息，而丢弃了部分可能有用的信息；有时会出现特征缺失的情况，如白墙或者空荡荡的走廊等。为了克服上述
算法导航·2023-11-15 20:58

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计 1（下）

6.4.1直接线性变换（DLT）已知空间中某点P=[X,Y,Z,1]T\boldsymbol{P}=[X,Y,Z,1]^TP=[X,Y,Z,1]T，在图像中的归一化坐标为[u,v,1]T[u,v,1]^T[u,v,1]T，求解相机运动R\boldsymbol{R}R、t\boldsymbol{t}t。定义增广矩阵[R∣t][\boldsymbol{R}|\boldsymbol{t}][R∣t]为一
算法导航·2023-11-15 20:57

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（上）

文章目录08后端18.1概述8.1.1状态估计的概率解释8.1.2线性系统和卡尔曼滤波（KF）8.1.3非线性系统和扩展卡尔曼滤波（EKF）8.1.4小结08后端1前端视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差积累，地图在长时间内是不准确的，因此，我们希望构建一个大规模、长时间的最优轨迹和地图。8.1概述8.1.1状态估计的概率解释（1）两种处理方式批量式：使用过去和未来的信
算法导航·2023-11-15 20:55

自学SLAM（8）《第四讲：相机模型与非线性优化》作业

前言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，本篇文章为初学高翔老师课的第四次作业。
Chris·Bosh·2023-11-15 17:06

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲 初识 SLAM

2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？
JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

如果这里的传感器主要为相机，那就称为视觉SLAM。SLAM的目的是解决“定位”和“地图构建”这两个问题——一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型。对此，我们需要借助传
趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉
bangbang1124·2023-11-14 02:27

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境
趴抖·2023-11-14 02:56

深蓝-视觉SLAM-第一讲习题

一，熟悉linuxunbuntuAPT-GET工作原理：https://www.cnblogs.com/cyl2008/p/6417443.html1，“sudoapt-getinstall”下载安装软件包大体分为四个步骤：(1)扫描本地存放的软件包更新列表（由”apt-getupdate"命令刷新更新列表，也就是var/lib/apt/lists/),找到最新版本的软件包；进行软件包依赖关系检查
思考之路·2023-11-11 12:22

视觉SLAM十四讲ch7 orb_self.cpp报错 段错误 (核心已转储)

在运行orb_self.cpp代码时出错。终端显示段错误(核心已转储)经过搜索并未找到合适的解决方法。于是仔细检查代码，发现以下函数异常voidComputeORB(constcv::Mat&img,vector&keypoints,vector&descriptors)再次调试发现这一行出现问题if(img.at(pp.y,pp.x)(qq.y,qq.x)){仔细检查参数cv::Point2fp
Nico_J ??·2023-11-10 22:42

研究生期间工作记录

时间工作23/07从视觉slam方向转换位激光slam，细读了LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2、faster-lio23/08研究低内存消耗方向的大规模激光slam，以及提高精度23/09完成一篇会议论文
Nico_J ??·2023-11-10 22:42

上手 GTSAM 4.3.0 求解非线性曲线拟合问题

GTSAM4.3.0非线性曲线拟合参考链接:链接1:例子由来链接2:实验室大佬的博客遵循视觉SLAM十四讲的思路,上手各类求解器都可以用非线性曲线拟合这个例子来做.假设问题如下:y=ax2+bxy=ax
平凡矩阵·2023-11-10 11:53
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