视觉Slam 第4页

手撕视觉slam14讲 ch13 代码（7）后端优化 Backend::Optimize()

在上一篇手撕（6）中的InsertKeyframe()插入关键帧的函数里，有一个Backend::UpdateMap()函数，从这里通过条件变量map_update_来激活后端优化。backend.h：//*有单独优化线程，在Map更新时启动优化//*Map更新由前端触发#ifndefMYSLAM_BACKEND_H#defineMYSLAM_BACKEND_H#include"MYSLAM/co

全日制一起混·2023-10-29 00:17

自学SLAM（4）《第二讲：三维物体刚体运动》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二次作业。

Chris·Bosh·2023-10-28 21:27

一起自学SLAM算法：9.1 ORB-SLAM2算法

写在前面第1章-ROS入门必备知识第2章-C++编程范式第3章-OpenCV图像处理第4章-机器人传感器第5章-机器人主机第6章-机器人底盘第7章-SLAM中的数学基础第8章-激光SLAM系统第9章-视觉

机器人研究猿·2023-10-28 21:22

自学SLAM（5）《第三讲：李群和李代数》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三次作业。文章目录前言1.群的性质2.验证向量叉乘的李代数性质3.推导SE(3)的指数映射4.伴随5.轨迹的描绘6.

Chris·Bosh·2023-10-28 21:44

【视觉SLAM十四讲】【逐行代码带你解析】【适合纯小白 ps:因为我就是】（持续更新中）

视觉SLAM十四讲学习笔记【逐行代码带你解析】【适合纯小白ps:因为我就是】（持续更新中）前言ch2初识SLAM2.1.什么是SLAM2.2经典视觉SLAM框架2.2.1.传感器信息读取2.2.2.前端视觉里程计

R_ichun·2023-10-28 12:59

Eigen库的学习使用

环境准备在虚拟机上安装Eigensudoapt-getinstalllibeigen3-dev下载好视觉SLAM十四讲对应的代码后，下载KDevelop，KDevelop位于Ubuntu系统的软件仓库，

苏钟白·2023-10-28 06:31

ORB-SLAM2算法1之Ubuntu20.04+ROS-noetic安装ORB-SLAM2及各种问题解决

1.2Eigen3安装1.3Pangolin安装1.4其他2编译安装ORB-SLAM22.1build.sh2.2build_ros.sh0引言ORB-SLAM2是一种用于单目、双目和RGB-D相机的视觉

ZPILOTE·2023-10-27 07:28

Eigen入门（2）

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写包含头文件#include#include定义单位矩阵：Matrix3drotation_matrix=Matrix3d::Identity();cout#includeusingnamespacestd

whuer_dyl·2023-10-25 19:00

Eigen入门（1）

主要根据视觉SLAM十四讲配套代码编写，见这里#includeusingnamespacestd;#include//Eigen核心部分#include//稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等）#includeusingnamespaceEigen

whuer_dyl·2023-10-25 19:00

gazebo中视觉仿真怎么使用自定义贴图的问题

gazebo中提供了很少的贴图，场景只是用这几张贴图，视觉SLAM仿真很容易在不该闭环的时候闭环，导致根本没法用。那么我们怎么添加自己的贴图呢？首先gazebo建模使用默认贴图，保存。

迪迦谁占了·2023-10-25 16:02

IMU预积分的过程详解

一、IMU和相机数据融合保证位姿的有效性：当运动过快时，相机会出现运动模糊，或者两帧之间重叠区域太少以至于无法进行特征匹配，所以纯视觉SLAM对快速的运动很敏感。

极客范儿·2023-10-25 03:46

视觉Slam面试题（不定时更新）

文章目录0引言1单目、双目、深度相机和RGBD相机的区别2特征点法与直接法的优缺点3等距变换、相似变换、仿射变换、射影变换的区别4单应矩阵、本质矩阵和基础矩阵的区别5Slam中为什么用李群李代数6解释Slam中的绑架问题7ORB、SIFT和SURF特征点检测算法的区别8什么是对极极线约束9常用的边缘检测算子和优缺点10描述RANSAC算法11描述PnP算法12描述BA算法13EKF和BA的区别14

ZPILOTE·2023-10-24 22:53

视觉SLAM十四讲-第三讲三维刚体运动

什么是刚体运动以及三维空间中刚体运动描述方式有哪些？两个坐标系之间的运动由一个旋转加上一个平移组成，这种运动称为刚体运动。描述三维空间中刚体运动的方式有旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数。请描述左手坐标系和右手坐标系。大拇指——y食指——z中指——x内积和外积的公式和对应的几何意义内积公式：内积几何意义：1.两个向量之间的夹角2.b向量在a向量方向上的投影外积公式：外积几何意义：1.在三维几何中，

苏钟白·2023-10-24 00:05

视觉slam中Sophus库的基本使用

一、Sophus库简介：Eigen库是一个开源的C++线性代数库，它提供了快速的有关矩阵的线性代数运算，还包括解方程等功能。但是Eigen库提供了集合模块，但没有提供李代数的支持。一个较好的李群和李代数的库是Sophus库，它很好的支持了SO(3),so(3),SE(3)和se(3)。Sophus库是基于Eigen基础上开发的，继承了Eigen库中的定义的各个类。因此在使用Eigen库中的类时，既

每日亿学·2023-10-23 05:57

博客学习目录

目录【基础学科学习】【线性代数笔记】《3Blue1Brown》笔记【SLAM】【VSLAM笔记】《视觉SLAM十四讲》学习笔记Smoothly-VSLAM学习笔记【嵌入式开发】【鸿蒙开发笔记】OpenHarmony

Howe_xixi·2023-10-20 03:13

视觉slam十四讲第二版ch13代码解析

总体流程1.VO：：init初始化加载yaml参数文件前端、后端、建图、显示初始化2.初始成功开始RUNstep：读取图片，addframe：3.addframe：（1）双目初始化一.左图检测特征点二。右图光流跟踪特征点三.结合内外参，三角化生成世界坐标（2）跟踪track一.拿之前两帧的差距作为位姿，光流寻找前后两帧的对应点，二.g2o估计更新位姿三.内点数量少于阈值80，就当前帧设为关键帧，检

z504727099·2023-10-18 02:19

手撕视觉slam14讲 ch7 / pose_estimation_3d2d.cpp （2）

上一篇文章中:手撕ch7/pose_estimation_3d2d（1），我们调用了epnp的方法进行位姿估计，这里我们使用非线性优化的方法来求解位姿，使用g2o进行BA优化首先介绍g2o：可参考：g2o详细介绍1.构建g2o图优化思路：步骤一：创建线性方程求解器，确定分解方法//每个误差项优化变量维度为3，误差值维度为1typedefg2o::BlockSolver>Block;//创建一个线性

全日制一起混·2023-10-18 02:18

手撕视觉slam14讲 ch13 代码（5）双目初始化 StereoInit()

上一篇，我们分析了Frontend::AddFrame()函数，将会根据前端状态变量FrontendStatus，运行不同的三个函数，StereoInit()，Track()和Reset()，首先肯定是双目初始化StereoInit()函数：双目初始化的步骤也很简单：就是根据左右目之间的光流匹配，寻找可以三角化的地图点，成功时建立初始地图：首先用DetectFeatures()函数对左目提GFTT

全日制一起混·2023-10-18 02:48

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch12建图

octomap_mapping点云-网格建图-pointcloud_mappingsurfel重建-surfel_mappingBug调试参考博客12.1理论部分可参考博客:SLAM14讲-ch12建图笔记视觉

路拾遗37·2023-10-18 02:43

视觉slam14讲ch5总结（各种坑）

1.imageBasicsimageBasics.cpp不做修改CMakeLists.txtproject(imageBasics)cmake_minimum_required(VERSION3.10)add_executable(imageBasicsimageBasics.cpp)#链接OpenCV库find_package(OpenCVREQUIRED)#添加头文件include_direc

新生菜鸟不怕猫·2023-10-18 01:41

手撕视觉slam14讲 ch13 代码（6）正常跟踪模式 Track()

上一篇双目初始化完成过程中，跟踪状态FrontendStatus变成了TRACKING_GOOD，因此之后，将进入正常跟踪的Track()函数：Track函数的流程也很清晰：首先，用匀速模型给当前帧的pose设置一个初值，这里用上一帧位姿获得当前位姿估计的初始值然后，用光流法匹配前后两帧的特征点（前后两帧都只用左目图像），并返回光流法匹配到的点的数量，对应TrackLastFrame()函数然后，

全日制一起混·2023-10-18 01:09

使用realsense t265测试svo2.0视觉里程计

毕业三年了，现在是第二份工作，第一份工作已经结束一年半了，这意味着，我有一年半的时间没有搞视觉SLAM相关的东西了，虽然在第二份工作也是做视觉相关的，但是只是用到一些目标识别和跟踪的知识，并锻炼了一下工程实现能力

CurrySerena·2023-10-16 21:38

INDEMIND双目惯性模组运行VINS-Fusion教程

最近使用VIO算法做视觉SLAM，尝试一下VINS-Fusion算法在INDEMIND这款IMU相机上的表现，做以记录。

极客范儿·2023-10-16 17:48

三维重建代码实现（二）

风之旅人c·2023-10-16 10:07

Eigen库学习(2)--------------几何模块

这是在看视觉SLAM十四讲这本书中关于EigenGeometry模块的代码主要是在Eigen中演示四元数、欧拉角、旋转矩阵之间的变换方式Codeintmain(){//3D旋转矩阵直接使用Matrix3d

凶萌的小老虎·2023-10-14 22:21

NICE-SLAM——论文简析

一、简介传统的适用于构建稠密图的视觉SLAM，无法对未观察

gongyuandaye·2023-10-14 21:32

GO-SLAM——论文简析

基于NeRF的视觉SLAM可以在小尺度场景中

gongyuandaye·2023-10-14 21:54

OpenCV中initUndistortRectifyMap ()函数与十四讲中去畸变公式的区别探究

3.4个参数和8个参数之间的区别4.initUndistortRectifyMap()函数源码最近在使用OpenCV对鱼眼相机图像去畸变时发现一个问题，基于针孔模型去畸变时所使用的参数和之前十四讲以及视觉

Lusix1949·2023-10-13 06:18

点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合

目录前言视觉SLAM技术与研究现状（VisualSLAMTechnologyandResearchStatus）视觉SLAM技术研究现状

格图素书·2023-10-12 07:25

视觉SLAM最新的研究进展（持续更新）

前言这篇博客主要对目前视觉SLAM和其他各个领域交叉（主要是深度学习领域和传感器领域）所产生的成果进行记录1视觉SLAM与深度学习的融合视觉SLAM与深度学习的结合是很顺其自然的，视觉SLAM处理的是图像信息

阿银的万事屋·2023-10-10 22:26

计算机视觉与深度学习 | SLAM国内外研究现状

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================SLAM国内外研究现状视觉

卡尔曼的BD SLAMer·2023-10-10 22:14

视觉SLAM前端——LK光流法

目录：LK光流介绍单层LK光流多层LK光流LK光流 LK光流是一种描述图像运动的方法，利用LK光流可以实现对图像的追踪，从而求解图像运动的位姿。其基本思想如下： img1,img2分别为两张已知的图像，相机在运动过程中，img1中的特征点P(u,v)P(u,v)P(u,v)经过变换后得到了img2中的P′(u+Δx,v+Δy)P^\prime(u+\Deltax,v+\Deltay)P′(u+

宅男不宅·2023-10-09 23:23

【Smoothly-VSLAM】-3 描述状态不简单：三维空间刚体运动

《视觉SLAM十四讲》1.旋转的左乘与右乘2.如何通俗地解释欧拉角？之后为何要引

Howe_xixi·2023-10-07 19:29

slam一些面试问题（一）

视觉SLAM的框架以及各个模块的作用1.传感器信息读取在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。如果在机器人中，还可能有码盘，惯性传感器等信息的读取和同步。

吕福·2023-10-07 07:16

视觉SLAM十四讲笔记

**视觉SLAM十四讲笔记**1.视觉SLAM十四讲ch4中Sophus编译错误：https://github.com/gaoxiang12/slambook/issues/20在CMakeLists.txt

q012·2023-10-07 07:46

自学SLAM（2）---保姆教程教你如何使用自己的视频运行ORB-SLAM2

前言如果你是新手入门，仅仅只会Linux的基本操作，并看了高翔老师视觉SLAM视屏的第一讲，那么你需要准备一整天的时间，可能还不一定能运行出来！运行ORB-SLAM2将会安装很多很多东西。

Chris·Bosh·2023-10-06 14:09

树莓派4 安装Ubuntu 系统实时运行 ORB-SLAM3

由于是纯视觉算法，不需要IMU和激光雷达传感器，故在算法上选择视觉SLAM经典算法中的ORB

hhz_999·2023-10-01 09:23

Ubuntu部署运行ORB-SLAM2

ORB-SLAM2是特征点法的视觉SLAM集大成者，不夸张地说是必学代码。博主已经多次部署运行与ORB-SLAM2相关的代码，所以对环境和依赖很熟悉，对整个系统也是学习了几个月，一行行代码理解。

振华OPPO·2023-10-01 09:21

自学视觉SLAM（1）

引言小编研究生的研究方向是视觉SLAM，目前在自学，已经学了Linux系统的基本操作，vim编辑器以及高翔老师的一些视屏。本篇文章为初学笔记。

Chris·Bosh·2023-09-30 10:08

《视觉 SLAM 十四讲》V2 ——第3讲

文章目录《视觉SLAM十四讲》V22019年2.2经典视觉SLAM框架运动方程和观测方程HelloSLAM查看ubuntu版本lsb_release-acmake+makeVSCode自己下包安装，不要

Gaogaogaoshu·2023-09-29 10:59

【SLAM】在WSL中搭建环境(Linux子系统)

目录说在前面linux子系统安装换源安装主要库测试一下说在前面windows版本：win10linux：ubuntu18.0.4SLAM学习：视觉SLAM十四讲-高翔pdf、对应github源码其他：懒得装双系统了

o0o_-_·2023-09-24 10:26

超全！SLAM论文与开源代码汇总（激光+视觉+融合）

1.代表性视觉SLAM算法论文与开源代码总结2.代表性激光SLAM算法论文与开源代码总结3.代表性激光-视觉融合SLAM算法论文总结激光-视觉-IMU-GPS融合SLAM算法理论与代码讲解：https:

3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:36

全部开课！加入学习群一起进步（附点云、多传感器融合、SLAM、三维重建课程）...

前言终于，工坊参与开发的几门课程已全部上线，涉及点云处理、三维重建、视觉SLAM、激光SLAM、自动驾驶多传感器融合感知等内容。

3Ｄ视觉工坊·2023-09-22 11:05

【SLAM】前端-视觉里程计之特征点

前端-视觉里程计之特征点参考资料：以不变应万变：前端-视觉里程计之特征点视觉SLAM——特征点法task05本次了解了特征点是由关键子和描述子组成，并且对比了SIFT、SURF等七种获取特征点的方法，同时对比了

宏辉·2023-09-22 10:38

三维重建代码实现（四）

风之旅人c·2023-09-21 06:26

视觉SLAM 第7讲本质矩阵基础矩阵单应矩阵知识点/证明/理解/秩/自由度

视觉SLAM第7讲本质矩阵基础矩阵单应矩阵证明/理解/秩/自由度1.基础知识2.本质矩阵E2.1本质矩阵的秩为什么是22.2本质矩阵的自由度为什么是53.基础矩阵F3.1基础矩阵的秩为什么是23.2基础矩阵的自由度为什么是

LYF0816LYF·2023-09-19 11:40

本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵

转载：立体视觉入门指南（2）：关键矩阵（本质矩阵，基础矩阵，单应矩阵）视觉SLAM中，本质矩阵、基础矩阵、单应性矩阵自由度和秩分析。

爱钻研的小铭·2023-09-19 11:39

室内探索无人机，解决复杂环境下的任务挑战！

该系统集成了自主定位、视觉SLAM模块、路径规划模块和目标识别模块等关键算法和功能，为开发者提供一套开源、智能的室内无人机探索

阿木实验室·2023-09-19 11:01

【视觉SLAM入门】8. 回环检测，词袋模型，字典，感知，召回，机器学习

"见人细过掩匿盖覆”1.意义2.做法2.1词袋模型和字典2.1.2感知偏差和感知变异2.1.2词袋2.1.3字典2.2匹配(相似度)计算3.提升前言：前端提取数据，后端优化数据，但误差会累计，需要回环检测构建全局一致的地图；1.意义通俗的讲，机器人两次经过同一个场景，为了检测是同一个场景，这就是回环检测。它可以用来构建全局一致的地图。有了时隔更加久远的约束，一定程度消除累计飘移。形象的想弹簧，就是

终问鼎·2023-09-19 04:14

【视觉SLAM入门】9.1 建图1---SLAM任务，稠密地图构建，立体视觉，RGBD，八叉树，点云地图等各种不同地图

"讷为君子，寡为吉人”1.立体稠密地图1.1地图构建1.2分析立体相机稠密建图效果2.RGB-D稠密地图2.1地图对比2.1.1八叉树地图3.建图？定位？孰轻孰重3.1鬼影问题3.2三维重建4.总结SLAM的功能：直到现在我们可以知道SLAM包含：定位，导航，避障，重建，交互。在不同的功能下也有不同的地图。之前的都是稠密地图，不同功能要不同地图，本节看稠密地图构建。1.立体稠密地图构建地图必须要知

终问鼎·2023-09-19 04:13

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