探秘SLAM

分布式 | DBLE LOAD DATA 功能实现解析

下面就让我们一起来探秘DBLE是如何实现该功能的吧！2.方案设计LOADDATA为MySQL提供的从文本文件导入数据到表的语法，作为数
ActionTech·2023-08-18 07:38

机器人无人车项目开发学习 上下位机软硬结合python jetson nano ros

rosinstalllearn方法屡试不爽爽爽爽1.启动wscd/home/itcast/0ros_learn/0zkdrosmelodic已经catkin_make完了slam_sim_demosourcedevel
AIchiNiurou·2023-08-18 01:41

java 8 hashmap 遍历方式

publicclassLambdaMap{privateMapmap=newHashMapSystem.out.println("map.get("+key+")="+map.get(key)));}/
老萧coder·2023-08-17 20:13

gmapping使用数据集

roscorerosparamsetuse_sim_timetruerosrungmappingslam_gmappingscan:=base_scanrosrunrvizrvizaddmap设置topic
循梦渡·2023-08-17 14:48

NXP PEPS 车钥匙功耗探秘

一、背景介绍早期的汽车以及电摩钥匙，通常没有特别多的元器件，功耗主要集中在主控高频发射模块以及LED上。因为钥匙主打的就是小尺寸、便携带，所以供电往往会选择CR2032等纽扣电池，早期CR2032容量大概只有100mA·h。钥匙在进行按键遥控时，由于高频发射模块需要工作并且钥匙上面的指示灯也会配合相关按键进行闪烁，假设在工作模式下最低功耗在1~2mA左右，那么纽扣电池最多也只能用100h，也就是说
WPG大大通·2023-08-17 10:03

无服务器架构发布啦！

目前支持AWSLambda、ApacheOpenWhisk、MicrosoftAzure，并且正在扩展以支持其他云提供商。Serverless降低了维护应用程序的总成本，能够更快地构建更多逻辑。
分享IT资源·2023-08-17 09:48

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
阿里云云原生·2023-08-17 08:46

MATLAB算法实战应用案例精讲-【人工智能】SLAM（概念篇）

目录前言几个高频面试题目计算机视觉和slam区别占栅格地图和高精地图有哪些差别？非结构化道路的SLAM问题？抑或者激光SLAM的退化特性？地图表达与实际环境的差异？
林聪木·2023-08-17 00:06

科大讯飞-大视角差图像特征提取及匹配挑战赛2023

1.比赛简介背景图像匹配是图像视觉领域一个重要的研究分支，被广泛应用于解算相邻帧之间的相对运动状态、计算点云等任务，是视觉导航、三维重建、视觉SLAM方向的基础研究领域，它通过对影像内容、特征、结构、关系
cnjs1994·2023-08-17 00:26

“深入解析JVM内部机制：探秘Java虚拟机的奥秘“

标题：深入解析JVM内部机制：探秘Java虚拟机的奥秘摘要：本文将深入解析JVM（Java虚拟机）的内部机制，从字节码执行到垃圾回收，逐步揭示Java程序运行的奥秘。
爱编程的小土豆·2023-08-16 21:23

2020-06-27

3224190418334657肠道屏障在疾病中的意义28341747肠道共生微生物将肠道免疫细胞与天然受体SLAMF4结合，有助于肠道对肠道病原体的免疫保护29760448高血压和慢性肾病患者的肠道菌群和脑
吖吖雪羽·2023-08-16 16:39

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-16 15:34

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-16 15:55

DSO全家桶（三）——DSO前端：初始化

对于单目SLAM来说，我们通常至少需要
小C酱油兵·2023-08-16 12:54

DSO全家桶（一）——DSO流程概述

随后，在学习的过程中，也遇到非常多的挫折，虽然现在还有很多问题没彻底搞清楚，但是有幸的是，泡泡机器人SLAM的朋友们为我提供了非常多的帮助，其中包括但不限于勇哥(赵开勇)、威爷(曲星威)、晨博(邱笑晨)
小C酱油兵·2023-08-16 12:24

这个周末，孤独而清醒

若是在往常像这样明媚的周末，我都会午餐后随机挑一个我俩没去过或很久没去过的地儿，两个人坐地铁一起去履行“探秘世界日”的每周末任务。
Juanna天边云·2023-08-16 11:34

【SLAM】ORBSLAM34macOS: ORBSLAM3 Project 4(for) macOS Platform

文章目录配置ORBSLAM34macOS版本运行步骤：版本修复问题记录：编译fix运行fix配置硬件：MacBookProIntelCPU系统：macOSVentura13.4.1ORBSLAM34macOS
phdsky·2023-08-16 10:05

JVM面试题总结

HotSpot虚拟机对象探秘对象的创建为对象分配内存处理并发安全问题对象的访问定位句柄访问直接指针64位JVM中，
·2023-08-16 01:41

前端精选周刊第八期

Firefox91.0正式发布Firefox91.0正式发布，我们来看看这次Firefox有哪些新玩意儿吧~JavaScript是如何工作的：网络层探秘及如何提高其性能和安全性正如在之前关于渲染引擎的文章
e_payne·2023-08-15 21:59

【算法训练营】栈合集(1) 剑指 Offer 31. 栈的压入、弹出序列 || 32. 最长有效括号 || 682. 棒球比赛 || 面试题 03.01. 三合一

前言本篇将学习栈ac的OJ题，标题都是超链接哦，我会将stack基础知识放到后面供你参考~作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易
迷茫的启明星·2023-08-15 19:49

《Linux从练气到飞升》No.13 Linux进程状态

作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易，你的点赞收藏❤️关注对我真的很重要，有问题可在评论区提出，感谢阅读！！！
迷茫的启明星·2023-08-15 19:48

从零实战SLAM-第六课（特征点匹配）

--------------------------------------------------------------------------------------------视觉里程计也叫作SLAM
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第七课（多视角几何）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------特征匹配之后，得到了特征点之间的对应
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第八课（非特征点的视觉里程计）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------特征点法流程：1.在图像中提取特征点
pzb19841116·2023-08-15 18:48

从零实战SLAM-第二课（SLAM中的基础数学）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------空间数据的表达方式：点和向量两种形式
pzb19841116·2023-08-15 18:17

从零实战SLAM-第四课（相机成像及常用视觉传感器）

在七月算法报的班，老师讲的蛮好。好记性不如烂笔头，关键内容还是记录一下吧，课程入口，感兴趣的同学可以学习一下。-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------相机的最基础模型就是针孔相机模型针孔
pzb19841116·2023-08-15 18:47

函数性能探测：更简单高效的 Serverless 规格选型方案

借助2023年由OpenAI所带来的AIGC风潮，以阿里云函数计算FC、AWSLambda为代表的Serverless以其更高成本效益、更简化的后端代码&扩展性及更极致的弹性等众多特性，将开发者从繁重的手动资源管理与性能成本优化中解放
·2023-08-15 16:10

史上最简SLAM零基础解读(10.4) - g2o(图优化)→示例代码讲解(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red
江南才尽，年少无知！·2023-08-15 14:49

ORB特征点提取算法试验

前阵子推进毕设，通过各种教材、论文和博客的调研，总算对视觉SLAM有了一个比较宏观的了解，摘录归纳了许多特征提取和跟踪的算法，最后初步方案决定为对ORB-SLAM展开研究。
半昧白兰地·2023-08-15 13:40

Opencv 之ORB特征提取与匹配API简介及使用例程

Opencv之ORB特征提取与匹配API简介及使用例程ORB因其速度较快常被用于视觉SLAM中的位姿估计、视觉里程、图像处理中的特征提取与匹配及图像拼接等领域本文将详细给出使用例程及实现效果展示1.API
明月醉窗台·2023-08-15 13:10

ORB-SLAM2学习笔记7之System主类和多线程

文章目录0引言1整体框架1.1整体流程2System主类2.1成员函数2.2成员变量3多线程3.1ORB-SLAM2中的多线程3.2加锁0引言ORB-SLAM2是一种基于特征的视觉SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping
ZPILOTE·2023-08-15 12:37

“深入解析JVM：探秘Java虚拟机的工作原理“

标题：深入解析JVM：探秘Java虚拟机的工作原理摘要：本文将深入探讨Java虚拟机（JVM）的工作原理，包括类加载、内存管理、垃圾回收、即时编译等关键概念。
爱编程的小土豆·2023-08-15 01:37

OpenCV 相机参数标定（Camera Calibration）

本文参考链接：https://www.jianshu.com/p/9a4d9f9dfedc感谢原博主～本文介绍使用OpenCV程序来进行相机标定，并根据自己的摄像机参数来修改ORB-SLAM2使用的yaml
Wafei·2023-08-15 01:17

ORB-SLAM2第二节---双目地图初始化

比起单目初始化，而双目实现地图的初始化非常简单，只需要一帧（左右目图像）即可完成初始化。行特征点统计。考虑用图像金字塔尺度作为偏移量，在当前点上下正负偏移量（r)内的纵坐标值都认为是匹配点可能存在的行数。之所以这样做，是因为极线矫正后仍然存在一定的误差，通过这种方式可以避免漏匹配。对于左图中极线上的投影像素点，在右图中搜索的纵坐标范围是minr~maxr。粗匹配。在左图中的特征点与右图中的候选匹配
好人cc·2023-08-15 00:59

ORB-SLAM2第五节---局部地图跟踪（阶段二）

保证三种跟踪方式更加准确1.局部关键帧当前帧F的局部关键帧包括：能够观测到当前帧F中地图点的共视关键帧KF1、KF2，称为一级共视关键帧。一级共视关键帧的共视关键帧（前10个共视程度最高的关键帧），比如图中的KF1的共视关键帧为KF3、KF4，KF2的共视关键帧为KF5、KF6，称为二级共视关键帧。一级共视关键帧的父关键帧和子关键帧。代码：2.局部地图点局部关键帧对应的地图点为局部地图点。局部地图
好人cc·2023-08-15 00:59

ORB-SLAM2第三节---地图点、关键帧、图结构

1.地图点1.1地图点的成员变量平均观测方向向量：同一个地图点可能同时被多帧观察到，所以把每个能观测到该地图点的帧所在的光心和该地图点连成一个向量并归一化为单位向量，然后将所有归一化向量累加并求平均。最大距离、最小距离：计算参考关键帧相机光心到地图点的距离dist。观测到该地图点的参考帧对应的特征点在金字塔中的层级数level。计算上一步中层级数对应的尺度因子scale^level。其中，代码中s
好人cc·2023-08-15 00:29

ORB-SLAM2第四节---跟踪线程（阶段一）

1.参考帧跟踪应用场景：刚刚初始化/恒速模型失败流程：将当前普通帧的描述子转化为词袋向量。通过词袋加快普通帧和关键帧之间的特征点匹配，记录特征匹配成功后当前帧每个特征点对应的地图点。将上一帧的位姿作为当前帧位姿，通过3D-2D重投影误差来校准位子，BA优化仅优化位姿。剔除优化后的匹配点中的外点。并通过成功匹配的地图点数来判断是否追踪成功。代码：2.恒速模型跟踪从上一帧到当前最新帧之间的位姿变换和上
好人cc·2023-08-15 00:59

Multi-object navigation in real environments using hybrid policies 论文阅读

Multi-objectnavigationinrealenvironmentsusinghybridpolicies作者：AssemSadek,GuillaumeBono来源：CVPR时间：2023Abstract机器人技术中的导航问题通常是通过SLAM
玛卡巴卡_qin·2023-08-14 20:17

【算法训练营】队列合集(2) 2073. 买票需要的时间 || 面试题 03.04. 化栈为队 ||

前言本篇将学习queue的OJ题，每一题的标题都是超链接哦，我会将queue的基础知识放到最后供你参考~作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux菜鸟刷题集欢迎关注：点赞收藏
迷茫的启明星·2023-08-14 20:39

Serverless开发流程

ServerlessFrameworkServerlessFramework是一个命令行工具，它使用基于事件触发的计算资源，如AWSLambda、腾讯云云函数、阿里云函数计算等，此外，ServerlessFramework
lxtyp·2023-08-14 18:05

视觉SLAM【第二讲-初识SLAM】

SLAM简介视觉SLAM，主要指的是利用相机完成建图和定位问题。如果传感器是激光，那么就称为激光SLAM。定位（明白自身状态（即位置））+建图（了解外在环境）。
释怀°Believe·2023-08-14 14:12

读书笔记：许地山《空山灵雨》，一本散文集

一个愿成为“落花生”的人，一部花香雾气中的艺术灵语，抒写奉献济世的美好情怀，探秘“空”与“灵”的韵味境界，感受生命的热烈与沉寂，体味人间浓郁的真情深意。清空烦恼，放下琐事
四夕清荷·2023-08-14 13:19

孩子就是不喜欢阅读？7年共读时光告诉你：四招助力阅读习惯养成

不管是居家休闲，还是走亲访友、旅行探秘，书一直是我们的好伙伴，陪伴
小步慢养·2023-08-14 09:46

前端安全：探秘安全 HTTP 头的设置

在当今数字化时代，前端安全至关重要。除了应对常见的攻击方式外，通过设置安全HTTP头，我们可以加强网站的安全性，减少潜在的威胁。本文将为您详细解释什么是安全HTTP头，以及如何通过设置它们来保护您的前端应用。1.安全HTTP头是什么？安全HTTP头是通过设置HTTP响应头中的各种标头字段，来指导浏览器的行为以保护网站免受各种安全威胁的影响。这些头部可以告诉浏览器如何处理内容，以减少攻击风险。2.常
fans小知·2023-08-14 05:53

SLAM常见库的源码安装及卸载

SLAM中常见库(持续更新)====eigeneigen的安装分为源码安装和命令行安装命令行安装sudoapt-getinstalllibeigen3-dev安装成功之后,在**/usr/include
gyqJulius_Caesar·2023-08-14 05:40

P450进阶款无人机室内定位功能研测

在以往的Prometheus450（P450）无人机上，我们搭载的是IntelRealsenseT265定位模块，使用USB连接方式挂载到机载计算机allspark上，通过机载上SDK驱动T265运行并输出SLAM
阿木实验室·2023-08-13 22:54

ubuntu18.04编译安装orb-slam3及ros下运行

1.下载orb-slam3gitclonehttps://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git2.编译cdORB_SLAM3chmod+xbuild.sh.
好人cc·2023-08-13 17:39

ORB-SLAM2第一节---地图初始化

单目初始化1.前提条件（640*480）参与初始化的两帧各自的特征点数目都需要大于100.两帧特征点成功匹配的数目需要大于或等于100.两帧特征点三角化成功的三维点数目需要大于50.2.针对条件三流程如下记录当前帧和参考帧（第一帧）之间的特征匹配关系。在特征匹配点对中随机选择8对匹配点作为一组。对这8对点分别计算基础矩阵F和单应矩阵H，并得到得分。计算得分比例，根据判断选择基础矩阵还是单应矩阵求位
好人cc·2023-08-13 17:38

Chrome开发者工具探秘：元素面板的神奇魔法与实战解析

作为一名网络爬虫大师，我深知Chrome开发者工具中的元素面板是探索和理解网页结构的重要工具。在本文中，我将详细介绍元素面板的各项功能与使用方法，并通过实际案例，带您领略这个神奇魔法的威力。元素面板：解读网页的构造与样式元素面板是Chrome开发者工具中的一个强大工具，用于可视化地检查和修改网页的HTML和CSS。您可以在此面板中深入了解页面结构、调整样式，甚至实时预览修改的效果。打开元素面板在C
web安全工具库·2023-08-13 12:02

SLAM第12讲 建图实践部分

1实践：单目稠密重建1.1我们需要下载示例程序所需要的数据集http://rpg.ifi.uzh.ch/datasets/remode_test_data.zip。它提供了一架无人机采集到的单目俯视图像，共200张，同时提供了每张图像对应的位姿。下面我们通过这些数据估算第一帧图像每个像素对应的深度值，即进行单目稠密重建。估计稠密深度的步骤：假设所有像素的深度满足某个初始的高斯分布；当新数据产生时，
思考之路·2023-08-13 04:45
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