#视觉SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习日志(一)——预备知识

如果传感器主要是相机，那就称之为"视觉SLAM"。SLAM的目的是为了解决"定位"与"地图构建"这两个问题。也就是说，一边要估计传感器自身的位置，一边要建立周围环境
RBLT·2020-08-23 09:05

视觉SLAM十四讲 第七章 对极约束

2D-2D：对极几何注意：用的是自己标定好的相机遇到的问题有：1.CMakeLists.txt中找不到G2O和CSparsefind_package(G2OREQUIRED)find_package(CSparseREQUIRED)这是因为用的是第三方库，需要在cmake_modules中添加下面两个2.运行程序的时候，出现下面这个错误.对着高博的程序检查，发现create括号里面写错一个字母3.
我叫林克不叫塞尔达·2020-08-23 09:34

视觉SLAM十四讲 第七讲 视觉里程计1 Bundle Adjustment公式推导

PnP问题可构建成一个定义于李代数上的非线性最小二乘问题。线性方法往往是先求位姿，再求空间点位置。非线性优化把它们都看成优化变量，放在一起优化。在PnP中，这个BundleAdjustment问题，是一个最小化重投影误差（Reprojectionerror)的问题。n个三维空间点P及其投影p，希望计算相机的位姿R,t\boldsymbol{R,t}R,t，它的李代数为ξ\boldsymbol\xi
zijingping·2020-08-23 09:51

视觉SLAM十四讲 第七讲 视觉里程计1 3D-2D位姿求解 代码解析

总体思路对两幅图像img_1,img_2分别提取特征点特征匹配通过depth，获得第一幅图像匹配的特征点的深度，由相机内参K恢复这些特征点的三维坐标（相机坐标系）。由第一幅图像中的特征点的三维坐标、第二幅图像中特征点的2D像素坐标，以及相机内参K作为优化函数的输入，分别采用如下方法进行优化牛顿高斯法（1）构建误差方程,由相机位姿、相机内参获得第一幅图像特征点对应的三维坐标到第二幅图像中的投影（像素
zijingping·2020-08-23 09:20

视觉slam十四讲（第二版）ch13 编译cmakelist报错：

使用clion打开ch13文件夹编译的时候报错：CouldNOTfindGTest(missing:GTEST_LIBRARYGTEST_MAIN_LIBRARY)CallStack是因为没有安装googletest，参照这篇博客安装时https://blog.csdn.net/weixin_44401286/article/details/101796958编译遇到了问题：cmake../goo
Ａｌｅｘ·2020-08-23 09:46

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（2）初识 SLAM- part 2 linux CMake、Kdevelop

71085778作者：宋洋鹏（youngpan1101）邮箱：[email protected]该讲详细资料下载链接【BaiduYun】【Video】【Code】若您觉得本博文对您有帮助，请支持高博的新书《视觉
youngpan1101·2020-08-23 09:12

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（1）前言

70193823作者：宋洋鹏（youngpan1101）邮箱：[email protected]该讲详细资料下载链接【BaiduYun】【Video】若您觉得本博文对您有帮助，请支持高博的新书《视觉
youngpan1101·2020-08-23 09:39

《视觉SLAM十四讲》中各库的安装

《视觉SLAM十四讲》中各库的安装https://blog.csdn.net/HZ490727/article/details/80866894
George13_Woo·2020-08-23 09:23

视觉SLAM十四讲学习笔记——第一&二章

课程视频传送门视觉SLAM十四讲学习笔记——第一&二章1基本概念与预备知识1.1.SLAM的基本概念1.2.传感器1.3.摄像机2.经典视觉SLAM框架2.1.概述2.2.视觉里程计2.3.后端优化2.4
HIT_NOVA·2020-08-23 09:22

高翔博士 《视觉SLAM十四讲》学习笔记 （1） 写在前面

如果这里的传感器主要为相机,那就称为“视觉SLAM”。1.SLAM的主要作用是解决Localization和Mapping的问题同时可以完成Navegati
走南闯北徐大徐·2020-08-23 09:22

视觉slam学习之路(一)看高翔十四讲所遇到的问题

视觉SLAM十四讲学习记录目前实验室做机器人，主要分三个方向，定位导航，建图，图像识别，之前做的也是做了下Qt上位机，后面又弄红外识别，因为这学期上课也没怎么花时间在项目，然后导师让我们确定一个方向来，
weixin_33712987·2020-08-23 09:11

视觉SLAM十四讲——第三讲笔记

1.旋转矩阵是一个行列式为1的正交矩阵——SO(n)；用来描述相机的旋转2.变换矩阵，为了方便描述多次变换，把旋转和平移写在一个矩阵里，使整个关系变为线性关系。——特殊欧式群（specialEuclideangroup）SE(3).3.Eigen的使用：Eigen：：Matrixmatrix_23;//前三个参数：数据类型，行，列//Eigen::Vector3d实质上是Eigen::Matrix
w_pebble·2020-08-23 09:34

走马观花之《视觉SLAM十四讲》

1.视觉SLAM系统概述SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。
听，雪落下的声音·2020-08-23 09:51

视觉SLAM十四讲-第九讲例程运行出错

编译通过，运行时，有时会一闪如书中所示的3d显示的界面，随即终止，出现如下错误：caiming@caiming-Lenovo-B470:~/0.2$bin/run_voconfig/default.yamldataset:/home/caiming/fr1_xyzreadtotal793entriesKeyframesize=0VOcoststime:0.034669goodmatches:253
tancm·2020-08-23 09:20

视觉SLAM十四讲学习笔记

笔记主要参考https://blog.csdn.net/youngpan1101/article/category/6716830注意：1，第四章要求安装一个非模板类的Sophus库。在安装书中提供的第三方库时出现错误。在安装过程中，使用Cmake..的时候能够顺利通过，接着执行make命令的时候就会出现错误如下：***1.Sophus/sophus/so2.cpp:33:26:error:lva
做人嘛最重要的是开心啦·2020-08-23 09:58

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记5+ros安装+ros遇到到问题

一.ROS的安装步骤如下：1.设置您的计算机以接受来自package.ros.org的软件。sudosh-c'echo“debhttp://packages.ros.org/ros/ubuntu$（lsb_release-sc）main”>/etc/apt/sources.list.d/ros-latest.list'这里基本没什么问题，有问题，请到官网解决，有解决方式ROS2.设置你的钥匙sud
卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记7+ORB-SLAM2若干问题

一.rosgtk2.x\gtk3.x冲突出现错误Gtk-ERROR**:GTK+2symbolsdetected.UsingGTK+2.xandGTK+3inthesameprocessisnotsupported这个问题主要是按装opencv3.2.0时候编译，系统默认到编译用的是最高版本的GTK3,只需要重新安装opencv3.2.0即可。首先卸载opencv3.2.0cdbuildsudom
卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记4+ceres+g2o+DB0W3安装方式

一.ceres安装方式运行以下命令进行安装gitclonehttps://github.com/ceres-solver/ceres-solvesudoapt-getinstallliblapack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libgflags-devlibgoogle-glog-devlibgtest-devcdceres-solvermkdirb
卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记1

一.安装系统ubuntu16.04分区/boot逻辑分区，空间起始位置，200M交换空间逻辑分区，空间起始位置，2倍内存（我是4g，所以421024=8192M)/主分区逻辑分区，空间起始位置，尽可能大一些（至少20g）/home逻辑分区，空间起始位置，尽可能大（20g）二.换源ubuntu16.04换清华源#备份cd/etc/apt/sudocpsources.listsources.list.
卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记6+ORB_SLAM2编译+./build_ros.sh错误解决方法

一.ORB_SLAM2编译首先下载ORB_SLAM2代码，编译过程如下cdORB_SLAM2chmod+xbuild.sh./build.sh编译完成，运行TUM数据集命令./Examples/Monocular/mono_tumVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Monocular/TUM1.yaml/home/yutian/ORB_SLAM2/date/rgbd_dat
卧龙你在吗·2020-08-23 09:52

视觉SLAM十四讲-第七讲笔记

主要内容本章开始进入视觉里程计(VO)部分，VO按是否需要提取特征，分为特征点法的前端和不提特征的前端。这一章讲的是基于特征点法的前端，分为以下内容。特征点法：找到两张2D图像上的匹配点。对极几何：根据2D-2D特征点对求解R,t。三角测量：根据2D-2D特征点求深度。PnP：根据3D点云和匹配的2D图像求R,t。ICP：求两个点云之间的R,t。关系是：特征点法找到2D图像的匹配点对，用于对极几何
KylinQAQ·2020-08-23 09:49

视觉SLAM十四讲-第六讲笔记

状态估计问题SLAM模型：状态方程：xk=f(xk−1,uk)+wkx_k=f(x_{k-1},u_k)+w_kxk=f(xk−1,uk)+wk运动方程：zk,j=h(yj,xk)+vk,jz_{k,j}=h(y_j,x_k)+v_{k,j}zk,j=h(yj,xk)+vk,j其中:x：相机位姿。可以由旋转矩阵TTT或者李代数exp(ϵexp(\epsilonexp(ϵ^)))表示。u：传感器读数
KylinQAQ·2020-08-23 09:18

《视觉SLAM十四讲》学习笔记-光流法原理

直接法的根源光流法(OpticalFlow)Lucas-Kanade光流原理直接法原理总结直接法的根源特征点法存在的问题：-关键点与描述子计算非常耗时；-忽略除特征点外的其他所有信息；-如何处理特征缺失的问题。克服特征点法的几种思路：*保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，用光流法跟踪特征点的运动；*保留特征点，只计算关键点，不计算描述子，用直接法计算特征点在下一时刻图像的位置；*既不计算关键点
teddyluo·2020-08-23 09:41

《视觉SLAM十四讲》学习笔记-指数与对数映射

SO(3)的指数映射：so(3)so(3)实际上是由旋转向量组成的空间，通过指数映射可将任意一个向量对应到一个位于SO(3)的矩阵。两个重要的公式：Rexp(θα∧)=cosθI+(1−cosθ)n⃗n⃗⊤+sinθn⃗∧=cosθI+(1−cosθ)α⃗α⃗⊤+sinθα⃗∧R=cos⁡θI+(1−cos⁡θ)n→n→⊤+sin⁡θn→∧exp⁡(θα∧)=cos⁡θI+(1−cos⁡θ)α→α
teddyluo·2020-08-23 09:40

《视觉SLAM十四讲》学习笔记（一）

第二讲初识SLAM（一）SLAM—SimultaneousLocalizationandMapping同时定位与地图构建2.1引子及简单介绍它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过****程中建立环境的模型，同时估计自己的运动即使我们知道了物体远近，它们仍然只是一个相对的值。想象我们在看电影时候，虽然能够知道电影场景中哪些物体比另一些大，但我们无法确定电影里那些物体的“真实
lsjxxx111·2020-08-23 09:40

视觉slam十四讲ch5 joinMap.cpp 代码注释（笔记版）

转自：https://www.cnblogs.com/newneul/p/8407369.html#include#includeusingnamespacestd;#include#include#include#include//forformatingstrings#include#include#includeintmain(intargc,char**argv){/*彩色图和灰度图各5张
lixiao_zZ·2020-08-23 09:39

【读书笔记】《视觉SLAM十四讲（高翔著）》 第3讲

在上讲中，我们讲解了视觉SLAM的框架与内容。本讲将介绍视觉SLAM的基本问题之一：一个刚体在三维空间中的运动是如何描述的。
←海螺1996→·2020-08-23 09:19

视觉SLAM十四讲——学习笔记一（第2讲）

初识SLAM本讲主要内容：什么是视觉SLAM视觉SLAM框架由哪几个模块组成各模块的任务是什么什么是视觉SLAMSLAM(simultaneouslocalizationandmapping)，同时定位与建图
CaiDaoqing·2020-08-23 09:02

《视觉SLAM十四讲》学习笔记一

此系列学习笔记是针对《视觉SLAM十四讲》的内容进行个人理解性记录，书本地址与书本代码如下：书本地址：http://www.broadview.com.cn/book/4938书本代码：https://
林石一·2020-08-23 09:58

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记3+PCL安装方式

一.首先更新软件sudoapt-getupdate二.安装VTK视觉模块进入管网下载，选好对应到版本，选择8.2或者7.1，太新的版本可能需要安装更高版本到cmake，所以建议安装8.2或者7.1.1,我自己安装到8.2,下载地址VTK下载完解压进入目录，编译cmake..makesudomakeinstall三.安装pcl依赖和工具sudoapt-getinstalllibpcl-devpcl-
卧龙你在吗·2020-08-23 09:51

视觉SLAM——第三章　Eigen几何模块Geometry使用 四元素 欧式变换矩阵

视觉SLAM——第三章Eigen几何模块Geometry使用四元素欧式变换矩阵github链接点击打开链接博文末尾支持二维码赞赏哦^_^*本程序演示了Eigen几何模块的使用方法*旋转向量Eigen::
EwenWanW·2020-08-23 08:00

使用C++ Eigen库操作四元数实现坐标系转换

首先，来看如何用四元数来表达对一个点对旋转：对应式（3.19）的解释如下：省略推导，直接给出四元数到旋转矩阵对转换方式：下面给出一个案例，参考高博《视觉SLAM十四讲》
Vitcharm·2020-08-23 08:28

视觉SLAM十四讲，第一次课最后一题

安装好了ORB_SLAM2，又调好了摄像头，终于开始那什么那什么了。如果有人看到了，麻烦帮我评论一个“1”，让我知道这个东西真的有人看过。。。。代码百度网盘分享链接:https://pan.baidu.com/s/1AGPo-5ugmPQWK00xVNsqNg提取码:h5r4在CmakeLists.txt最后加上：add_executable(myvideoExamples/Monocular/m
人菜就要多读书·2020-08-23 06:35

Eigen中欧拉角，旋转向量，旋转矩阵，四元数的转换

具体转换公式可参考《视觉slam十四讲》这本书。下面的程序为使用Eigen库进行转换。（1）旋转向量->旋转矩阵（2）旋转向量-
沧海飞帆·2020-08-23 06:48

视觉SLAM十四讲：最小二乘和非线性优化相关课后程序理解

1.使用ceres进行曲线的拟合#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;//误差函数的计算模型定义(每一组观测数据的误差计算)，这里的模型是作为ceres的自动求导类的模板参数的，所以需要由一定的可是规定structCURVE_FITTING_COST{constdouble_x,_y;//x,y数据//结构体构建CURV
西安真的好热·2020-08-23 04:34

视觉SLAM十四讲 读书编程笔记 Chapter6 非线性优化

Chapter6非线性优化实践：Ceres1.安装Ceres依赖库2.编译安装Ceres3.曲线拟合问题描述4.ceres使用方法5.完整代码实践：g2o1.安装g2o依赖库2.编译安装g2o3.g2o使用方法4.完整代码实践：Ceres1.安装Ceres依赖库sudoapt-getinstallliblapack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libg
Leo-Ma·2020-08-23 03:18

零基础视觉SLAM（一）

文章目录SLAM简介什么是SLAM？传感器VSLAM架构视觉里程计后端优化SLAM应用自学参考书预备知识SLAM简介什么是SLAM？SLAM从本质上来说它要实现的就是通过传感器去实时地估计自身位置及经过的轨迹。对于我们人来说这是很简单的一件事情，但是想要通过计算机算法来实现的话，难度还是相当大的。从图中可以看出上面是相机直接观测到的图像，利用特征提取拼接成白底的稀疏地图及路径。从VSLAM角度出发
wings0728·2020-08-23 03:14

高翔博士视觉SLAM十四讲第8讲中程序编译遇到的一些问题

Ubuntu16.04系统问题1.制作associate.txt文档时遇到找不到numpy的问题，其实就是Python没有装numpy模块。解决方法：我的系统默认安装了Python3.5和2.7，首先我用sudoapt-getinstallpython3-numpy,安装完依然报错，所以再用sudoapt-getinstallpython-numpy安装，完美解决问题。问题2.p200处稀疏直接法
weixin_43988000·2020-08-23 03:10

《视觉SLAM十四讲 第二版》笔记及课后习题（第四讲）

读书笔记：李群与李代数上一讲，我们介绍了三维世界中刚体运动的描述方式，包括旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数等若干种方式。我们重点介绍了旋转的表示，但是在SLAM中，除了表示之外，我们还要对它们进行估计和优化。因为在SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化问题，求解最优的R;t，使得误差最小化。如前所言，旋转矩阵自身是带
nullwh·2020-08-23 03:27

视觉slam十四讲-第6讲非线性优化篇踩坑

视觉slam十四讲-第6讲非线性优化篇踩坑为了以后方便，我利用ROS-kinetic实践《视觉slam十四讲》中的程序，其中在6.3节Ceres实践篇中，遇到了一个坑，搞了一下午才搞出来。
北科的大成哥·2020-08-23 03:09

视觉SLAM十四讲——第六讲非线性优化

@《视觉SLAM十四讲》知识点与习题《视觉SLAM十四讲》第六讲知识点整理+习题正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。知识点整理方程的位姿可以用变换矩阵来表示，然后用李代数进行优化。
chenying66·2020-08-23 03:36

视觉SLAM十四讲学习笔记——第六讲--非线性优化

6.1状态估计问题6.1.1最大后验与最大似然贝叶斯法则似然是指"在现在的位姿下，可能产生怎样的观测数据"。最大似然估计“在什么样的状态下，最可能产生现在观测到的数据”。6.1.2最小二乘的引出6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法最速下降法雅克比矩阵（一阶）海塞矩阵【Hessian】（二阶）6.2.2高斯牛顿法6.2.3列文伯格-马夸尔特方法LineSearch先固定搜索放心，然后在该方
weixin_30782331·2020-08-23 03:12

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录第1讲前言：本书讲什么；如何使用本书；第2讲初始SLAM：引子-小萝卜的例子；经典视觉SLAM框架；SLAM问题的数学表述；实践-编程基础；第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角
weixin_30307267·2020-08-23 03:13

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲　视觉里程计1 ( 中 )

上一篇博客《解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM——第7讲视觉里程计1(上)》，我解读了特征点，讲述了关键点的提取和描述子的计算，以及特征点的匹配。
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:10

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 12 讲 回环检测

在开始讲回环检测之前，我们先看下我们面临的问题！在视觉里程计（VO）中，我们说到因为误差的累计效应，所以会导致我们的因为轨迹累计，误差越来越大，这个是视觉里程计没法避免的，即使我们采用了效果显著的后端优化，也依然不能彻底解决误差累计的问题。试想一下，如果我们的轨迹是一个环状，那么我们一定会再次出现在当初经过的地方，那么我们的轨迹一定就会形成闭环，但是如果不闭环那就说明，轨迹出现了累计误差，当我们发
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:39

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲视觉里程计1 ( 上 )

解读《十四讲》到现在已经是第七讲了，基本上用于SLAM的数学知识已经差不多够了。我相信如果你先前没有接触过开源的SLAM框架的话，前面学习的这些数学知识的应用，可能你不会有一个很深刻的认识，但是往后的内容我们会一点一点的用上这些数学知识。这一讲我们要开始接触到SLAM的前端了，作者在这一讲中提到了很多细小的知识点，但是很多却一句话带过，并没有进一步的介绍，这一讲我也要着重介绍一下这些被一句话带过的
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:38

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 7 讲　视觉里程计1 ( 下 )

上一篇博客我解读了如何根据已经匹配上的特征点对求解相机的运动《解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM——第7讲视觉里程计1(中)》，这一篇博客我们来看一下如果通过已经求得的相机运动恢复出特征点的空间位置
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:38

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 ４ 讲 李群与李代数 (下)

在上一篇解读中《解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM——第４讲李群与李代数(上)》，我们先介绍了李群的定义，知道了我们前面介绍的旋转矩阵集合就是一个李群，然后我们通过一些推导得到了R
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:07

解读《视觉SLAM十四讲》，带你一步一步入门视觉SLAM—— 第 1 讲 预备知识

温馨提示，嘻嘻：我写这个系列博客的目的是，通过解读《视觉SLAM十四讲》，将自己当初学习这本书时，困惑的不解地方进行填坑，所以书中已经详细说明的内容，我不再赘述，对于书中省略的内容，我觉得很有用的东西，
一点儿也不萌的萌萌·2020-08-23 03:07

《视觉SLAM十四讲精品总结》10 测试

#include"myslam/config.h"#include"myslam/visual_odometry.h"intmain(intargc,char**argv){//链接参数文件myslam::Config::setParameterFile(argv[1]);//构造VO，类型就是定义指向自身类型的指针myslam::VisualOdometry::Ptrvo(newmyslam::
try_again_later·2020-08-23 02:50
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