#视觉SLAM 第26页

当前语义分割帮助视觉SLAM提高定位准确度，建立语义地图的研究现状如何？

作者：Cedrus链接：https://www.zhihu.com/question/264578623/answer/284074071来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。最简单的方式，就是跑一个pixel-wise的图像语义分割，再跑一个dense或者semi-dense的SLAM，把前者的结果map到后者的地图上去，每个像素（或者surfel）上做r

一只努力翻身的咸鱼·2020-08-08 00:54

Octomap使用总结

关于它的基本介绍，可以移步高翔博客：SLAM拾萃（1）：octomap，包括“什么是Octomap”、“Octomap的原理”、“Octomap的安装”以及“以视觉SLAM为背景玩转Octomap系列”

DJ_Dreamaker·2020-08-07 23:06

视觉SLAM十四讲（3）：三维空间刚体运动

本章需要掌握的知识点有：旋转矩阵，变换矩阵，四元数，欧拉角定义和数学表达；同时也要掌握Eigen库关于矩阵、几何模块的使用方法。文章目录3.1旋转矩阵3.1.1点，向量和矩阵的关系3.1.2坐标系间的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen实践3.3旋转向量和欧拉角（理解）3.3.1旋转向量3.3.2欧拉角3.4四元数（常用）3.4.3用四元数表示旋转3.4.4四元数到其他旋转表示的转

10点43·2020-08-07 23:12

Ubuntu16.04下pcl库和vtk的编译安装

本文为视觉SLAM十四讲系列笔记。笔者碰上的主要问题在于pcl库的安装。

抢地生蔓·2020-08-07 18:37

《视觉SLAM十四讲》笔记——第二讲_初识SLAM

自身位置——定位周围环境——建图传感器分类机器人携带编码器相机激光传感器IMU（惯性测量单元）——可适用于未知环境环境中安装导轨标志GPS——使用场景受限视觉SLAM强调未知环境视觉——相机，不同于单反相机

qq_35604674·2020-08-07 16:28

OPEN AI LAB推出Arm无人车应用套件丨X2系列详解

整个开发套件包括激光slam和与视觉slam部分，两部分互相支撑、互为补充。

OPEN AI LAB·2020-08-05 08:46

ubuntu18.04视觉slam十四讲安装Ceres非线性优化库及问题解决

我都奇了怪了，啥都能出错，ab@ab-Lenovo-Legion-Y7000-2020:~$sudoapt-getinstallliblpack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libgflags-devlibgoogle-glog-devlibgtest-dev[sudo]ab的密码：正在读取软件包列表...完成正在分析软件包的依赖关系树正在读取状态信息

人菜就要多读书·2020-08-05 04:40

罗德里格斯公式的推导过程

最近在学高翔博士的《视觉SLAM十四讲》，看到第三章中的课后题中要求理解罗德里格斯公式的推导过程，所以在CSDN上搜了一篇文章，原文链接http://blog.csdn.net/q583956932/article

淇迹·2020-08-05 01:47

自动驾驶（三十七）---------视觉SLAM（资料介绍）

讲到视觉SLAM，必讲高翔的《视觉SLAM十四讲》，看懂这本书就已经基本掌握了视觉SLAM。鉴于笔者也没有详读此书，这里就借此机会详细研究，相关笔记都会放到网上，供大家参考。

一实相印·2020-08-04 10:02

视觉SLAM笔记--第4篇: 高斯牛顿法(GN)和列文伯格-马夸特算法(LM)的算法流程，优劣分析

GN和LM的算法流程，优劣分析参考博客数学基础(泰勒展开)1.高斯牛顿法(GN法)1.1基本原理1.2GN迭代算法步骤1.3优缺点2.列文伯格-马夸特法(LM法)2.1基本原理2.2LM迭代算法步骤2.3优缺点3.手抄版参考博客参考博客:https://blog.csdn.net/heshaofeng2ly/article/details/105812746#3GN_50参考博客:LM算法流程数学

w风的季节·2020-08-03 22:31

视觉SLAM笔记--第3篇: SLAM轨迹评估工具(evo安装与使用)

SLAM轨迹评估工具--evo安装及使用1.evo安装1.1更新pip1.2安装evo2.evo使用2.1数据集转换格式2.2evo命令格式2.3其他参数选项-[options]2.4显示轨迹evo_traj2.5绝对位姿误差evo_ape2.6相对位姿误差evo_rpe3.后续计划1.evo安装1.1更新pip#打开终端,笔者是在python2.7基础上更新,当然python3.5更好pipin

w风的季节·2020-08-03 22:31

调试github上的c++版libtorch-yolov3

要在视觉SLAM工程中加入YOLOv3的目标检测，所以找到了这个代码。

天天看见对方空间·2020-08-03 14:10

SLAM常见问题汇总

计算机视觉主要分为两大方向：基于学习的方法（代表：深度学习）和基于几何的方法（代表：视觉SLAM）1.深度学习在检测、识别领域具有强大能力，但涉及多视角几何相关的SLAM领域，深度学习作用非常有限，SLAM

ZS_520·2020-08-03 09:46

1.三维空间刚体的旋转

参考资料：视觉SLAM十四讲https://mp.weixin.qq.com/s/De-fkRVlqvYN6W9zYHS1_A概念梳理刚体在三维空间中的运动可以通过如下四种方式描述：旋转矩阵，旋转向量，

Zodiac_V·2020-08-03 08:48

视觉slam第七部分——四元数

旋转矩阵用九个量描述三自由度的旋转，具有冗余性；欧拉角和旋转向量是紧凑的，但具有奇异性。事实上，我们找不到不带奇异性的三维向量描述方式[19]。这有点类似于，当我们想用两个坐标表示地球表面时（如经度和纬度），必定存在奇异性（纬度为±90◦时经度无意义）。三维旋转是一个三维流形，想要无奇异性地表达它，用三个量是不够的。在表达三维空间旋转时，也有一种类似于复数的代数：四元数（Quaternion）。四

满天星._·2020-08-03 03:06

视觉SLAM | 在ROS上运行ORB-SLAM2

本文直接使用的github上的orb_slam_2_ros实现在ROS上运行ORB-SLAM2，这个ros包能够得到相机的位姿以及稀疏点云，而且删掉了对Pangolin的依赖，进行可视化时要用RViz。运行环境硬件环境：IntelUp2、RealsenseD435i软件环境：Ubuntu18.04、ROSmelodic、librealsense2.29、realsense-ros2.2.9安装依赖

白鸟无言·2020-07-31 20:42

视觉SLAM十四讲 g2o 实践代码报错解决方法

记录一次g2o实践代码报错，仅以第六讲为例，后面所有g2o初始化问题都可以按照这种方式解决。运行环境Windows10VMwareWorkstationProUbuntu16.04LTS问题首先贴出报错部分代码：/home/wtl/桌面/SLAM/slambook-master/ch8/directMethod/direct_semidense.cpp:Infunction‘boolposeEst

wtl_bupt·2020-07-31 11:56

高博十四讲中第六章非线性优化 ceres安装libcxsparse3.1.2报错

在学习《视觉SLAM十四讲》的时候，安装Ceres的依赖项，在安装libcxsparse3.1.2时，报错。

ykwjt·2020-07-30 18:49

视觉SLAM十四讲（第一版）常见问题

安装opencv3.1.01、到官网下载opencv3.1.0（网址不再是书上的网址）https://opencv.org/releases/2、安装官方教程：https://docs.opencv.org/master/d7/d9f/tutorial_linux_install.html（1）解压opencv，进入opencv-3.1.0文件夹，创建build文件夹（2）进入build文件，输入

r = a (1-sinθ)·2020-07-30 17:46

ORB_SLAM2关键算法分析1——基础矩阵F和单应矩阵H初始化位姿

1.基础矩阵和单应矩阵分析基础矩阵和单应矩阵的求法在高博的视觉SLAM十四讲中已经说的很明白了，我就直接将公式搬上来：F矩阵：通过8点法求得F矩阵后，需要对F矩阵进行SVD分解得到t，R。

五行缺帅wangshuailpp·2020-07-30 17:02

视觉slam十四讲--ceres g2o安装

ch6ceres安装1.先安装依赖项：sudoapt-getinstallliblapack-devlibsuitesparse-devlibcxsparse3.1.2libgflags-devlibgoogle-glog-devlibgtest-dev2.进入ceres库目录cdsoft/ceres(笔记本)mkdirbuildcdbuildcmake..makesudomakeinstall#

dadada1118·2020-07-30 16:30

视觉SLAM十四讲笔记:G2O库的安装

在学习高翔大神的视觉SLAM十四讲的安装G2O库的时候遇到了无法安装依赖的问题.当时费劲九牛二虎的力气(有夸大成分)解决之.当时没有记笔记或者写博客的习惯.匆匆了之继续奋斗在SLAM前线去了.后来电脑重新装了

清.隐·2020-07-30 16:34

视觉SLAM中的数学——外点处理：鲁棒核函数 RANSAC方法

前言本博客主要为学习《视觉SLAM十四讲》、《计算机视觉-算法与应用》第6章基于特征的配准《机器人学中的状态估计》第5章偏差、匹配和外点等其他相关SLAM内容的总结与整理。

Manii·2020-07-30 16:21

视觉SLAM——两视图对极几何本质矩阵基础矩阵单应矩阵三角测量

前言本博客主要为学习《视觉SLAM十四讲》第7讲第3、4节、《多视图几何》第二篇双视图几何、《计算机视觉-算法与应用》第7章由运动到结构等其他相关SLAM内容的总结与整理。

Manii·2020-07-30 16:20

E: Unable to locate package xxx

经常会暗示自己学会动脑思考，先自己去想解决方法...在学习《视觉SLAM十四讲》的时候，安装Ceres的依赖项，在安装libcxsparse3.1.2时，出先错误。

吾名·2020-07-30 16:55

视觉SLAM十四讲安装libcxsparse3.1.2报错

http://blog.csdn.net/qq_29985391/article/details/79007693经常会暗示自己学会动脑思考，先自己去想解决方法...在学习《视觉SLAM十四讲》的时候，

稻壳特筑·2020-07-30 13:56

论文翻译《Computer Vision for Autonomous Vehicles Problems, Datasets and State-of-the-Art》(第八章）

文章目录8.行动和姿态估计8.12D运动估计-光流8.23D运动估测-场景流8.3自运动估计8.3.1最先进的技术8.4即时定位和地图构建（SLAM）8.4.1环路闭合检测8.4.2.视觉SLAM8.4.3

深视·2020-07-30 12:44

视觉SLAM——orbslam中的流程图

位姿Tcw初始化方法：运动模式跟踪:Tcw=mVelocity*LastFrame.mTcw,地图点通过重投影更新关键帧模式跟踪:Tcw=LastFrame.mTcw,地图点通过视觉词典ComputeBoW更新重定位模式跟踪:Tcw=PnP（候选关键帧）构建PnP求解器进行若干次P4PRansac迭代,地图点通过候选参考帧更新优化函数及其使用：1.PoseOptimization:优化单帧位姿,当

菀er·2020-07-30 05:57

LOAM：实时的雷达里程计和建图

之前对视觉SLAM主要的开源框架，ORB-SLAM2、SVO等进行了介绍，然后疫情期间对VINS-Mono进行了详细的源码解析，接下来考虑到工作原因需要用到激光雷达、GNSS、IMU等多传感器融合，所以接下来会对最经典的激光

try_again_later·2020-07-30 01:25

【视觉SLAM十四讲】视觉里程计—特征点法

本文为视觉SLAM学习笔记，讲解视觉里程计中的特征点法。本讲内容概要图像特征的意义，在单幅及多幅图像中提取特征点。

wtl_bupt·2020-07-29 22:21

视觉slam第八部分——李群，李代数

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，旋转矩阵自身是带有约束的（正交且行列式为1）。它们作为优化变量时，会引入额外的约束，使优化变得困难。通过李群——李代数间的转换关系，我们希望把位姿估计变成无约束的优化问

满天星._·2020-07-29 22:29

浅析移动机器人导航的核心技术

目前，基于SLAM的定位导航技术，有激光SLAM和视觉SLAM之

weixin_34233421·2020-07-29 14:41

SLAM入门之ORBSLAM2编译与运行

从定下来研究方向是视觉SLAM到现在，一直都是这里看一点东西，那里看一点东西，看完又很快就忘记了，没有一个系统的有明确目标的学习。所以，决定利用写这个博客来督促自己的学习与研究。

zqnnn·2020-07-29 03:42

不同类型的视觉SLAM系统

不同类型的视觉SLAM系统由于仅仅依赖一个标准的摄像头，单目视觉同步定位与地图构建(MonocularVisualSALM)已经变得非常受欢迎．因为在很多消费类电子产品中，都能很容易的找到摄像头，这使得只需要单个标准或普通摄像头就能构建

旧人赋荒年·2020-07-29 03:08

SLAM——视觉里程计

视觉SLAM主要分为视觉前端和优化后端。前端也称为视觉里程计（VO）。它根据相邻图像的信息，估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。VO的主要问题是如何根据图像来估计相机运动。

zhzxlcc·2020-07-29 03:03

g2o学习-《视觉slam十四讲》中的g2o

这个博客是希望将《视觉slam十四讲》中所有用到的g2o弄明白，我会尽力而为的。

zhxue_11·2020-07-29 03:30

图像三维重建方法综述

blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74172831利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题，重建的三维环境用途很广泛，比如检测识别目标，作为深度学习的输入，视觉

zhubaohua_bupt·2020-07-29 03:31

自动驾驶（四十二）---------视觉SLAM（后端优化）

前面前端的内容，只能求出短时间或者说相邻两帧的转换关系，并建立局部意义的地图。然而当时间延长或者规模变大之后，那么将会出现累积误差。而后端就是要解决这个长时间、大规模建图的问题。1.状态估计SLAM是由两个方程的实现为线索的，分别是运动方程和观测方程。每个方程都受噪声影响，假设状态量和噪声项服从高斯分布——意味着在程序中，只需要储存它们的均值和协方差矩阵即可。均值可看作是对变量最优值的估计，而协方

一实相印·2020-07-29 03:20

利用SVD的方法求解ICP（详细推导）

引用资料（理论部分其实就是把第一个的不详细和错误的地方说了一下，翻译了一下第二个文献以及不明了的地方说一下O(∩_∩)O哈哈~）：高翔《视觉SLAM十四讲》K.S.ARUN,T.S.HUANG,ANDS.D.BLOSTEINLeast-SquaresFittingofTwo3

zhouyelihua·2020-07-29 03:48

ORB-Slam

简介ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的RaulMur-Artal编写的视觉SLAM系统。

happzhao·2020-07-29 03:24

用ORB SLAM2跑自己的数据集使用图片序列或摄像头或视频实践篇

小树的问题描述：现有数据集视频，首先使用激光SLAM跑出来了一个轨迹，该轨迹作为groundtruth，将相同的数据集用纯视觉SLAM方法跑一下，然后与groundtruth做对比评判误差。

不二青衣·2020-07-29 02:11

视觉slam简介

文章目录1.什么是SLAM2.视觉SLAM的框架2.1视觉里程计2.2后端优化2.3回环检测2.4建图3.SLAM问题的数学表述1.什么是SLAMSLAMSLAM是simultaneouslocalizationandmapping

yunzhecui·2020-07-29 02:03

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（5）相机与图像 - part 1 相机模型

71088127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

youngpan1101·2020-07-29 02:23

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（5）相机与图像 - part 2 图像及 OpenCV 操作、点云拼接

71088154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

youngpan1101·2020-07-29 02:23

视觉SLAM十四讲笔记（一）：第一讲+第二讲

2019/08/08第一讲是对本书内容的概述，第二讲是对SLAM的概述第一讲前言全书的内容主要分为两个部分：1.第一部分为数学基础篇，我们会以浅显易懂的方式，铺垫与视觉SLAM相关的数学知识，包括：第一讲是前言

yfy1127yfy·2020-07-29 01:27

2017 IROS Dense RGB-D-Inertial SLAM with Map Deformations论文阅读

Abstract稠密的视觉SLAM可以对场景进行稠密重建，但是当初始化不好的时候会导致tracking缺乏鲁棒性。

Y.Z.A·2020-07-29 01:41

视觉SLAM——非线性优化问题

SLAM位姿求解问题根本上是一个不断进行非线性优化到最优值的问题。1.最大似然问题。位姿估计本身是求解最大似然估计，即在什么样的状态下xk，最可能产生现在观测到的数据。运动方程：;表示从k-1时刻到k时刻的运动,表示k-1时刻位姿，是传感器读数，是噪声。观测方程：;在位置观测到某个点,产生一个观测数据,是噪声,是观测值。位姿是可以使用变换矩阵或李代数表示，则在处对点进行一次观测，对应到图像上的像素

菀er·2020-07-29 00:10

单目slam基础特点匹配光流匹配　单应变换恢复变换矩阵　本质矩阵恢复变换矩阵　深度滤波

非滤波单目slam基础非滤波方法的单目视觉SLAM系统综述论文直接法特征点法混合法区别与联系按照2D−2D数据关联方式的不同,视觉定位方法可以分为直接法、非直接法和混合法1.直接法假设帧间光度值具有不变性

EwenWanW·2020-07-29 00:07

视觉SLAM ORB-SLAM2 双目相机实时实验双目相机矫正配置文件

视觉SLAMORB-SLAM2双目相机实时实验双目相机矫正配置文件博文末尾支持二维码赞赏哦_一ORB-SLAM2安装ORBSLAM2在Ubuntu14.04上详细配置流程参考安装1安装必要工具首先，有两个工具是需要提前安装的

EwenWanW·2020-07-29 00:36

视觉SLAM十四讲：相机模型和OpenCV相关课后程序理解

1.OpenCV库基础应用////Createdbyg214-jon18-8-5.//#include#include//在C++11中，是标准模板库中与时间有关的头文件usingnamespacestd;#include#includeintmain(intargc,char**argv){//读取argv[1]指定的图像cv::Matimage;image=cv::imread(argv[1]

西安真的好热·2020-07-29 00:36

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