视觉SLAM技术解读第3页

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

华为开发者大会HDC.Cloud硬核技术解读：知识图谱构建流程及方法

3月13日下午14:00起举行的华为开发者大会2020（Cloud）第三期华为DevRunLive开发者沙龙中，华为云自然语言处理技术专家郑毅将分享《企业级知识计算平台的技术解读和案例实践》，带你了解华为云

NicolasLearner·2023-11-17 00:57

《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

2023 亚马逊云科技中国峰会技术解读：算力、数据、AI，全面支撑 AIGC 与云上创新

编辑|宋慧出品|CSDN云计算亚马逊云科技每年在中国的顶级会议——2023亚马逊云科技中国峰会已经圆满落幕，今年峰会聚焦在AIGC与全球化等方面的议题，而支撑这些产品与服务的，则是亚马逊云科技十多年以来所探索、创新、积累的技术实力。在峰会第二天，亚马逊云科技全球产品副总裁MattWood与亚马逊云科技大中华区产品部总经理陈晓建详细介绍了亚马逊云科技针对AIGC，核心技术分析与自身产品服务经验，详细

CSDN云计算·2023-11-12 14:41

【云栖2023】王峰：开源大数据平台3.0技术解读

本文根据2023云栖大会演讲实录整理而成，演讲信息如下：演讲人：王峰|阿里云研究员，阿里云计算平台事业部开源大数据平台负责人演讲主题：开源大数据平台3.0技术解读实时化与Serverless是开源大数据

阿里云大数据AI技术·2023-11-11 20:26

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

限时领票｜走进 2023 · 云栖大会，看大咖对话开源

时间：11月1日地址：杭州·云栖小镇D4-1扫描议程底部二维码，或点击「阅读原文」领取门票～嘉宾及话题介绍话题一｜阿里云开源大数据平台3.0技术解读演讲嘉宾：王峰阿里云研究员，开源大数据平台负责人■话题简介自

Apache Spark中国社区·2023-11-11 08:49

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

怎么画出好的架构图，架构师必备技能

因公众号更改推送规则，请点“在看”并加“星标”第一时间获取精彩技术分享点击关注#互联网架构师公众号，领取架构师全套资料都在这里0、2T架构师学习资料干货分上一篇：史上最污技术解读，我竟然秒懂了大家好，我是互联网架构师

互联网架构·2023-11-09 15:04

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

文章目录03李群与李代数3.1李群与李代数基础3.1.1群3.1.2李群3.2李代数的引出3.3李代数的定义3.4李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型3.7.1BCH公式与近似形式3.7.2

算法导航·2023-11-08 21:04

《视觉SLAM十四讲》-- 三维空间的刚体运动

文章目录02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述2.1点和坐标系2.1.1三维坐标系有关表述2.1.2坐标系变换2.2旋转向量和欧拉角2.2.1旋转向量2.2.2欧拉角2.3四元数2.3.1四元数的定义2.3.2四元数的计算2.3.3四元数表示旋转2.3.4四元数与其他旋转表示法的转换2.4相似、仿射、射影变换02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述（1）二维与三维空间中，机器人位姿的表述：2

算法导航·2023-11-08 21:33

《视觉SLAM十四讲》-- 相机与图像

04相机与图像4.1相机模型4.1.1针孔相机模型针孔模型描述了一束光线通过针孔后，在针孔背面投影成像的关系（类似小孔成像原理）。根据相似三角关系Zf=−XX′=−YY′(3-1)\frac{Z}{f}=-\frac{X}{X^{\prime}}=-\frac{Y}{Y^{\prime}}\tag{3-1}fZ=−X′X=−Y′Y(3-1)其中，负号表示成的像是倒立的。但实际相机得到的图像并不是倒

算法导航·2023-11-08 21:58

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算

我要算BA·2023-11-08 15:53

视觉SLAM总结——LSD SLAM中关键知识点总结

视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结1.LSDSLAM的创新点/关键点是什么？2.LSDSLAM的整体框架是怎样的？

Leo-Peng·2023-11-08 15:50

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结1.为什么叫半直接法视觉里程计？2.SVO的优缺点是什么？3.SVO的整体框架是怎样的？

Leo-Peng·2023-11-08 15:19

SLAM中的优化、李群李代数和BA

TableofContents1.SLAM中优化目标函数的表示2.李群李代数的引入3.BA本文为高博《视觉SLAM十四讲》李群李代数部分的学习笔记。

文科升·2023-11-08 15:11

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。

顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

揭秘企业微信是如何支持超大规模IM组织架构的——技术解读四维关系链

本文由序员先生分享，原题“技术解读企业微信之四维关系链”，本文有修订和改动。

hellojackjiang2011·2023-11-08 12:15

视觉SLAM十四讲读书笔记（2）P10-P27

目录Q：一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成，各模块的任务又是什么Q：什么是机器人的自主运动能力Q：什么是机器人的感知Q：什么是激光雷达Q：什么是增强现实Q：什么是IMU单元Q：什么是双目相机Q：什么是轮式编码器

嘉子的秃头日记·2023-11-08 07:34

工程（十三）——基于激光视觉的SLAM三维重建

一、简介目前的主流三维重建算法包括：基于网络的纯视觉三维重建、基于SLAM算法的三维重建基于激光视觉SLAM（SimultaneousLocalization

桦树无泪·2023-11-08 06:36

【视觉SLAM】语义SLAM分类

高博在《视觉SLAM十四讲》中指出，通过语义与SLAM相结合，两者相互促进，相互补充。一方面，语义帮助SLAM。

Louis1874·2023-11-08 05:15

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】SLAM技术详解（基础篇）

目录几个高频面试题目SLAM框架常见方案对比点云数据传感器视觉SLAM框架SLAM框架之视觉里程计

林聪木·2023-11-06 05:34

SLAM从入门到精通（被忽视的基础图像处理）

联系信箱：[email protected]】工业上用激光slam的多，用视觉slam的少，这是大家都知道的常识。毕竟对于工业来说，健壮和稳定是我们必须要考虑的事情。

嵌入式-老费·2023-11-06 05:27

《视觉SLAM十四讲》公式推导（二）

CH3-5四元数表示旋转三维空间中任意点均可用一个纯虚四元数表示即p=[0,v]T\boldsymbol{p}=[0,\boldsymbol{v}]^Tp=[0,v]T，经一个单位四元数q\boldsymbol{q}q的旋转后，得到p′\boldsymbol{p'}p′，则p′=qpq−1(3-5-1)\boldsymbol{p'}=\boldsymbol{q}\boldsymbol{p}\bol

算法导航·2023-11-05 02:28

《视觉SLAM十四讲》公式推导（一）

文章目录CH3三维空间刚体运动CH3-1旋转矩阵的推导CH3-2旋转矩阵是正交矩阵的证明CH3-3变换矩阵的逆的推导CH3-4罗德里格斯公式推导CH3三维空间刚体运动CH3-1旋转矩阵的推导（1）二维空间中的旋转矩阵易得{x′=∣OP′∣cos(θ+β)=∣OP∣(cosθ⋅cosβ−sinθ⋅sinβ)=xcosβ−ysinβy′=∣OP′∣sin(θ+β)=∣OP∣(sinθ⋅cosβ+cos

算法导航·2023-11-05 02:27

《视觉SLAM十四讲》公式推导（三）

文章目录CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果CH4李群与李代数CH4-1SO(3)上的指数映射CH4-2SE(3)上的指数映射CH4-3李代数求导对极几何：本质矩阵奇异值分解矩阵内积和迹CH3-8证明旋转后的四元数虚部为零，实部为罗德里格斯公式结果前面已经推导过v′=pvp∗=pvp−1v'=pvp^*=pvp^{-1}v′=pvp∗=pvp−1其中，v=[0,v⃗]v=

算法导航·2023-11-05 02:57

《视觉SLAM十四讲》-- 概述与预备知识

文章目录01概述与预备知识1.1SLAM是什么1.1.1基本概念1.1.2视觉SLAM框架1.1.3SLAM问题的数学表述1.2实践：编程基基础1.3课后习题01概述与预备知识1.1SLAM是什么1.1.1

算法导航·2023-11-05 02:24

德鲁周记06--VSLAM从入门到入坟

入门介绍基础知识三维空间的刚体运动欧式变换四元数欧拉角李群与李代数线性拟合相机单目相机双目相机深度相机基本框架视觉里程计特征匹配ORB直接法对比后端优化EKFBA(BundleAdjustment)回环检测建图因为研究生的工程实践我选择了这个方向，这两周一直在学VSLAM，看完了高翔老师的视频和《视觉

安德鲁JANKENPAN·2023-11-04 19:38

vSLAM中IMU预积分的作用--以惯性导航的角度分析

作为一个学过一点惯导的工程师，在初次接触视觉slam方向时，最感兴趣的就是IMU预积分了。但为什么要用这个预积分，在看了很多材料和书后，还是感觉模模糊糊，云里雾里。

清风微升至·2023-11-04 19:36

视觉SLAM十四讲读书编程笔记 Chapte3 三维空间刚体运动

三维空间刚体运动旋转矩阵内积和外积坐标间的欧式变换变换矩阵与齐次坐标实践：Eigen1.ubuntu下Eigen的安装2.Eigen头文件3.Eigen::Matrix()4.用，内积可以描述两个向量间的投影关系。外积：外积的方向垂直与这两个向量，大小为|a||b|sin,是两个向量张成的四边形的有向面积。值得强调的是，对于外积，我们引入了^符号，用这个符号将向量a转换成了一个反对称矩阵，所以该符

Leo-Ma·2023-11-04 06:24

视觉slam十四讲ch3三维空间刚体运动（包含实践部分）

目录1.旋转矩阵1.1点、向量和坐标系1.2坐标系间的欧氏变换1.2.1旋转矩阵1.2.2特殊正交群SO（n）：1.2.2平移向量1.2.2表达方式与读法1.3变换矩阵与齐次坐标1.3.1特殊欧氏群SE（3）2.实践：Eigen3.旋转向量和欧拉角3.1旋转向量3.1.1罗德里格斯公式：3.2欧拉角3.2.1引出欧拉角：3.2.2slam中欧拉角叫法：这里介绍的rpy角是比较常用的一种，只有很少的

shikaikaikaikai·2023-11-04 06:20

三维空间刚体运动3：欧拉角表示旋转（全面理解万向锁、RPY角和欧拉角）

欧拉角1.1定义1.2RPY角与Z-Y-X欧拉角2.欧拉角到旋转矩阵3.旋转矩阵到欧拉角4.万向锁4.1定义4.2顺规ZYX的万向锁4.3解决方法5.实践：Eigen几何模块序：本篇系列文章参照高翔老师《视觉

shao918516·2023-11-04 06:19

视觉SLAM③：三维空间的刚体运动

目录3.0本章目标3.1点与坐标系3.1.1点、向量和坐标系3.1.2坐标系间的欧氏变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2实践：Align3.3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3.4.4四元数到其他旋转表示的转换3.0本章目标主要目标1．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

APS2023·2023-11-04 06:19

【视觉SLAM】----Meshlab安装

在linux系统中，打开终端命令，输入以下代码sudoadd-apt-repositoryppa:zarquon42/meshlabsudoapt-getinstallmeshlab卸载meshlab命令：sudoapt-getremovemeshlab

挪威的深林·2023-11-03 16:39

高翔orbslam_高翔Slambook第七讲代码解读（特征点提取）

作为一个视觉SLAM的入门学徒，高翔的书我看了一遍，视频也跟了一遍，代码在自己的电脑上也跑过，但总觉得跟啥都没学没有太大区别。于是乎决定开始看代码。

weixin_39872257·2023-11-02 20:35

＜视觉SLAM十四讲＞ch6 编译的问题 error: ‘ceres’ was not declared in this scope

关于ceres和g2o的安装，用了这篇，很顶很顺。然后编译的时候就遇到问题：[16%]BuildingCXXobjectCMakeFiles/g2oCurveFitting.dir/g2oCurveFitting.cpp.oInfileincludedfrom/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h:311,from/usr/local

贝宝老师·2023-11-02 13:09

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