视觉SLAM从入门到实践第27页

移动端视觉SLAM学习笔记 (一) 介绍

SLAM(同步定位和制图)，基础概念原理就不介绍了，网上一搜一大堆。SLAM目前的感知方式基本就是两种:相机和激光雷达，也有结合去做的。移动端，也就是手机和平板，一般手机和平板也就是可见光相机，一些特殊的也会搭载红外结构光、激光雷达(不得不说苹果这方面做的很棒，SLAM、3D建模在移动端这块就是行业巅峰啊)。之前用激光雷达和realsenseT265做过相关的SLAM项目，项目所限，基本就是用现成

业余码农·2022-11-26 18:05

2021 SLAM会议论文汇总

目录1.ICRA2021语义定位与建图视觉SLAM视觉里程计视觉三维重建视觉惯性里程计跟踪深度估计视觉定位激光雷达定位多传感器数据融合多传感器融合建图激光雷达SLAM激光雷达定位激光雷达建图激光里成计&

小霍金·2022-11-26 15:08

两万字 | 视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论

地址：视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论翻译：董亚微特别提示：本文共2.4万字，包含视觉SLAM的方方面面，如需详细阅读，后台回复【221101】，可下载包括原文及译文文档摘要：近年来，基于视觉传感器在同时定位与地图构建

一点人工一点智能·2022-11-26 10:06

VINS on RealSense D435i

关于RealsenseD435i运行VINS系列前言在SLAM中，主要是以激光SLAM和视觉SLAM为主，激光雷达直接可以获取三维点云坐标信息，所以激光SLAM会比视觉SLAM稳定许多，但是由于激光雷达挺贵的

雨霖 X·2022-11-25 21:25

2021.11.19 ORB_SLAM学习

而视觉SLAM方法就是结合了视觉里程计的SLAM方法。

SEAL0107·2022-11-25 20:50

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part 9 Kitti 的双目视觉里程计

现在我们已经介绍了所有关于视觉SLAM方面的内容，你可以基于已有算法，实现一个双目的视觉里

昼行plus·2022-11-25 20:53

SupSLAM：使用SuperPoint用于无人机的鲁棒视觉惯性 SLAM 系统

这种方法利用经过训练的网络来学习关键点，从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限，无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此，提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。

飞思实验室·2022-11-25 17:05

基于CNN的密集单目视觉SLAM用于紧急情况下的实时无人机探索

该解决方案运行单目视觉SLAM来注册图像并创建未缩放的环境地图。然而，这些信息不足以估计场景的规模，并且不能提供环境的密集重建。为了解决这些

飞思实验室·2022-11-25 17:34

紧急未知环境下基于单目视觉SLAM的无人机自主着陆

由于无人机应用环境复杂（尤其是在战争背景下），无人机落地研究需要考虑多方面因素和通用性，实用性有所提高。具体来说，主要挑战包括以下几点：①没有GPS信号的自主控制。GPS的抗干扰能力极弱。如果无人机机载GPS信号接收器因电子干扰而发生故障，无人机将失去导航定位功能，从而无法安全降②紧急情况下的被动着陆。由于无人机的补偿机制不允许故障无人机长时间继续飞行，因此应该开始选择紧急降落的地点。虽然这是无奈

飞思实验室·2022-11-25 17:04

J-Tech Talk｜15号晚7点，教你上手Jina生态的关键：DocArray零基础从入门到实践

她将会在11月15号下周二晚7点，为大家带来《DocArray零基础从入门到实践》的课程分享。作为Jina生态的底层模块，DocArray是一种可

Jina AI·2022-11-25 14:38

【Python编程】字典及其使用

参考书籍《Python编程--从入门到实践》（第2版），[美]埃里克·玛瑟斯。一、使用字典字典是由键和值组成的，以成对的形式出现。

奶茶可可·2022-11-25 14:15

视觉SLAM14讲ch8报错问题的解决（第二版）

视觉SLAM14讲ch8报错问题的解决（第二版）0.问题描述在运行ch8实践部分代码时遇到了下面的错误：std::bind(&OpticalFlowTracker::calculateOpticalFlow

AHU_slamer·2022-11-25 13:57

MATLAB从入门到实践(未完结）

第一章MATLAB简述（略）第二章MATLAB计算基础2.1变量与常量引言：变量无需事先定义%添加注释；不运行2.1.1变量命名规则1.区分大小写2.变量名以英文字母开始，使用字母、数字、下划线matlab默认常量变量名默认值i和j虚数单位pi圆周率ans存放最近一次无赋值变量语句的预算结果Inf无穷大eps机器的浮点运算误差NaN不定式（0/0，inf/inf）lasterr存放最后一次的错误信

小洛~·~·2022-11-25 11:09

初学《视觉SLAM 十四讲》（高翔）---第五讲笔记

文章目录笔记部分实践部分（代码注释）ch5_imageBasics.cpp**ch5_joinMap.cpp**笔记部分实践部分（代码注释）ch5_imageBasics.cpp先安装opencv#include#includeusingnamespacestd;#include#includeintmain(intargc,char**argv){//读取argv[1]指定的图像cv::Mati

_YAO阿瑶·2022-11-25 11:12

初学《视觉SLAM 十四讲》（高翔）--- 第四讲李群与李代数笔记+实践

文章目录笔记部分实践部分笔记部分实践部分SO(3)、SE(3)、so(3)、se(3)代码里的相互转换代码部分#include#includeusingnamespacestd;#include//Eigen线性代数库#include#include"sophus/so3.h"//Sophus李代数库#include"sophus/se3.h"intmain(intargc,char**argv)

_YAO阿瑶·2022-11-25 11:12

SLAM发展现状研究

SLAM主要包括激光雷达传感器为核心的激光SLAM和以各类相机传感器为核心的视觉SLAM两类。

kaohoooo·2022-11-25 08:03

Ubuntu下使用VSCode调试视觉SLAM14-ch7

主要还是修改配置的三个文件1、task.json生成.out文件{//Seehttps://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=733558//forthedocumentationaboutthetasks.jsonformat"version":"2.0.0","tasks":[{"label":"build","type":"shell","command":"g

迪迦谁占了·2022-11-25 08:30

视觉slam学习--开源资源工程汇总（部分）

https://github.com/cartographer-project/cartographer2、Openvslam一个通用的视觉SLAM框架。OpenVSLAM是单眼，立体声和RGBD视

Robot-G·2022-11-25 08:26

视觉里程计-SLAM十四讲学习笔记

经典SLAM模型中以相机位姿-路标来描述SLAM过程：—路标是三维空间中固定不变的点，可以在特定位姿下观测到—在视觉SLAM中，可利用图像特征点作为SLAM中的路标特征点是图像当中具有代表性的部分，如轮廓点

Stu.xian·2022-11-24 23:22

[SLAM] opencv-python的2D-2D视觉里程计（参考高老师的视觉slam十四讲）

看了高博的视觉slam十四讲之后决心从视觉里程计开始着手，而我对C++的掌握几乎等于没有，所以决心仿照高博的C++代码用python实现一遍，了解算法框架之后再慢慢改C++代码（实际上想着绕开C++，hhh

Astrophily·2022-11-24 17:34

Python-PCL点云拼接(视觉SLAM第五讲案例)

最近在看高翔老师的《视觉SLAM十四讲》,上面有C++的点云拼接,看了之后也想用Python实现一下.环境于是去下了python-pcl,安装这个库的过程还是比较折腾的.最后还是按照这个issue里面讲得才安装成功

CosmoSociologist·2022-11-24 17:02

高翔视觉SLAM十四讲（第二版）各种软件、库安装的以及报错解决方法

目录前言系统版本下载高翔视觉SLAM十四讲第二版的源代码一、安装Vim二、安装g++三、安装KDevelop以及汉化1.安装2.汉化四、安装Eigen库五、安装Pangolin库六、安装Sophus库七

m0_60355964·2022-11-24 11:50

＜视觉SLAM十四讲＞ ch7 视觉里程计1

视觉SLAM称这些点为路标（图像特征featur

贝宝老师·2022-11-24 03:11

高翔orbslam_高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录php第1讲前言：本书讲什么；如何使用本书；html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；前端第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵；实践-Eigen

weixin_39927144·2022-11-24 03:40

视觉SLAM⑨后端Ⅰ(KF、EKF、非线性优化)

目录9.0本章内容9.1概述9.1.1状态估计的概率解释9.1.2线性系统和KF9.1.3非线性系统和EKF9.1.4EKF的讨论9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3小结9.0本章内容1.理解后端的概念2.理解以EKF为代表的滤波器后端的工作原理3.理解非线性优化的后端，明白稀疏性是如何利用的为啥需要后端里程计？(

Courage2022·2022-11-24 03:00

《视觉SLAM十四讲》学习笔记

第一讲：预备知识第二讲：经典视觉SLAM框架，传感器前端VO后端优化回环检测地图构建第三讲：三维刚体运动，主要了解旋转矩阵，欧拉角，四元数，练习使用Eigon第四讲：学习李群和李代数，定义及使用方式；练习使用

qq_29128985·2022-11-24 03:26

非滤波单目视觉SLAM系统

非滤波单目视觉SLAM系统Asurveyonnon-filter-basedmonocularVisualSLAMsystemsTaylorGuo,2016年9月12日-2017年4月12日摘要视觉SLAM

新新大熊·2022-11-24 03:48

《视觉SLAM十四讲》内容摘要

page=1https://github.com/gaoxiang12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

arag2009·2022-11-24 03:46

ORB-SLAM3学习：第一章--非线性最小二乘法

1.1在V-SLAM中的简单说明1.2最小二乘法的简单引入二、牛顿公式推导2.1一维函数求最小值2.2二（多）维函数求最小值二、高斯--牛顿公式推导2.1基础知识2.2抛出问题2.3优化目标函数总结前言视觉

迟暮 .·2022-11-24 03:36

像素坐标系、图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系

图片来源：《视觉SLAM十四讲》第二

JSWWSJSWWS·2022-11-24 02:38

非线性最小二乘， BA(Bundle Adjustment)

在看高翔博士的《视觉slam十四讲》，把看到的BA相关的东西记录一下，方便自己之后复习，有理解不对的地方，还请指正！

chaoqinyou·2022-11-23 13:02

高翔视觉SLAM14讲-学习笔记

一、ch3学习记录（8.23）1、可视化演示关于运行PangolinplotTrajectory.cpp，主要参考这个博客关于Pangolin的下载：（1）在3rdparty文件夹下面，作者已经给了压缩包（2）或者自己去git下载安装和编译在上面的链接了，比较简单不再赘述关于plotTrajectory.cpp的运行：（1）记得把plotTrajectory.cpp中的路径修改一下stringtr

河马小白·2022-11-23 12:23

Ubuntu20.04 SLAM第三方库安装

Ubuntu20.04SLAM第三方库安装本文涉及的主要内容PangolinSophusOpenCVCeres-Solverg2ogtsamDBow3fmt本文涉及的主要内容本文基于《视觉SLAM十四讲

Vaimin·2022-11-23 09:33

ORB-SLAM介绍(无源码版本)

SLAM大致可分为激光SLAM和视觉SLAM，本篇就重点介绍一下一种经典的视觉SLAM——ORBSLAM。在2015年被首次提出，后续也有比较好的扩展性，应用很广泛。

DWQY·2022-11-23 05:42

小白学python买什么书-学生小白想自学Python，有没有什么推荐入门到精通书籍？...

weixin_37988176·2022-11-23 03:39

ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取

一、典型的视觉SLAM系统一个典型的视觉SLAM系统主要包含数据处理、初始化、视觉里程计、地图维护、闭环检测等部分。

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:00

10_视觉里程计1_三角测量

个人微信公众号，专注于机器学习公式推导代码实现、计算机视觉、深度学习、步态识别、视觉slam、激光slam。前言通过上一节的介绍，我们可以计算出相机的运动，但是我们不知道特征点在空间中具体的位置。

fish小余儿·2022-11-22 08:02

《视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO》第二讲作业-IMU仿真、MU imu_utils标定

《视觉SLAM进阶：从零开始手写VIO》第二讲作业-IMU仿真、MUimu_utils标定作业题目：1仿真代码解析仿真代码地址：https://github.com/HeYijia/vio_data_simulation

楚歌again·2022-11-22 03:47

视觉SLAM十四讲报错In function `fmt::v8::detail::error_handler::on_error(char const*)‘

视觉SLAM十四讲报错Infunction`fmt::v8::detail::error_handler::on_error1.问题2.解决方案1.问题在编译高博的视觉SLAM十四讲中的程序几次都遇到这个问题

CSSDCC·2022-11-22 03:07

三维视觉和三维点云基础概念

（链接不太全）三维视觉研究什么_惊鸿一博-CSDN博客_三维视觉北大陈宝权教授：三维视觉前沿进展与应用-知乎3D目标检测与视觉SLAM的区别与联系是什么？

爱发呆的WWT·2022-11-22 01:32

深蓝视觉SLAM课程第四讲--相机模型，非线性优化（G2O）

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容对应于十四讲中的第5讲和第6讲回顾十四讲P24-261.针孔相机模型但是针孔镜头会引入畸变：1.单目相机上面使用了5个畸变项，实际中可以灵活选用，如只使用k1,p1,p2k_1,p_1,p_2k1,p1,p2。在SLAM中通常选择先对图像去畸变，再讨论图像上的点小结：\

读书健身敲代码·2022-11-22 01:05

非滤波单目视觉

非滤波单目视觉slam主要分为以下8部分数据类型数据关联初始化位姿估计地图维护地图生成失效恢复回环检测数据类型直接法(稠密，半稠密)基本原理是亮度一致性约束，J(x,y)=I(x+u(x,y)+v(x,

danmeng8068·2022-11-22 01:24

视觉SLAM面试问题和学习资料整理

文章目录零、参考链接一、视觉SLAM面试相关问题1、李群与李代数的映射关系2、李群与李代数的扰动模型3、SIFT与SURF特征的区别4、相似变换、仿射变换、射影变换的区别5、Homograph、Essential

我是快乐的小趴菜·2022-11-22 01:24

ImportError: /usr/local/lib/python3.2/dist-packages/pygame/base.cpython-32mu.so: undefined symbol: P

在我的ubuntu14.04系统上使用Python3.5安装pygame库时遇到了很多问题，我开始参考了《PYTHON编程：从入门到实践》里提供的安装方法，并不成功，之后在网上找了ubuntu安装pygame

gsxy456·2022-11-21 20:13

关于SLAM的系列很有价值的网文_拔剑-浆糊的传说_新浪博客

1.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础第一篇3D空间的位置表示http://blog.exbot.net/archives/25282.半闲居士：视觉SLAM中的数学基础第二篇四元数http://blog.exbot.net

普通网友·2022-11-21 18:38

python编程：从入门到实践--基础知识笔记

字符串：title()将每个单词的首字母都改为大写。upper()将每个字母都改为大写。lower()将每个字母都改为小写。删除空白：rstrip()删除字符串末尾空白lstrip()删除字符串开头空白strip()同时删除字符串两边的空白列表：在列表中添加元素：append()、extend()在列表中插入元素：insert()在列表中删除元素：1、使用del语句删除元素list1=[1,2,3

喜欢来来的刀刀·2022-11-21 17:09

Ubuntu SLAM 环境配置 for 视觉SLAM（包含 ROS CUDA OPENCV 等）

UbuntuSLAM环境配置for视觉SLAM准备Ubuntu系统（建议）在虚拟机中安装Ubuntu系统调整系统分辨率换源安装VisualStudioCodegcc，g++安装CMake安装Eigen安装

Spady咚咚咚·2022-11-21 17:17

[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch7

注：1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲ch7-1，【高翔】视觉SLAM十四讲ch7-2。

warningm_dm·2022-11-21 09:52

视觉SLAM ch7总结(二)

目录计算相机运动一、2D-2D:对极几何二、三角测量三、3D-2D:PnP四、3D-3D:ICP计算相机运动在已经有匹配好的点对基础上来估计相机的运动（其实就是求R和t）根据相机不同的种类有以下几种情况：1.相机为单目时，只有2D的像素坐标（缺少了深度信息），因此问题就是根据两组2D点估计相机运动，用对极几何解决。2.相机为双目、RGB-D时，或者通过某种方式得到了距离信息，问题就是根据两组3D点

雨幕丶·2022-11-21 09:47

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法2、非线性优化方法一、对极约束求解相机运动(2D-2D)1.特征提取与匹配函数//特征提取和匹配voidfind_feature_matches(constMat&img_1,constMat&i