视觉Slam

视觉SLAM十四讲——ch7实践（视觉里程计1）

视觉SLAM十四讲----ch7的实践操作及避坑1.实践操作前的准备工作2.实践过程2.1特征提取与匹配2.2对极几何2.3三角测量2.4求解PnP2.5求解ICP3.遇到的问题3.1准备工作遇到的问题
琉璃轻纱·2023-06-14 20:56

Vid2Curve编译

安装的pangolin版本是Pangolin0.2是视觉slam十四讲中提供的报错1：/home/ckq/Projects/vid2curve0/src/Utils/GlobalDataPool.cpp
sugarkss·2023-06-13 01:38

视觉SLAM：模型介绍、算法框架及应用场景

作者：张长鸿湖南大学校稿：董亚微编辑：郑欣欣@一点人工一点智能入群邀请：7个专业方向交流群+1个资料需求群原文地址：视觉SLAM：模型介绍、算法框架及应用场景本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉
·2023-06-12 17:17

大约已经是第五次重装Ubuntu了

、Sophus库安装以后无法用find_package找到，解决办法有二：情况叙述：Sophus库直接下载下来以后放到了指定目录，进入该库的目录以后，若在Sophus/build目录下进行编译（按照《视觉
gakki-fun·2023-06-12 14:05

视觉SLAM十四讲——ch6实践（非线性优化）

视觉SLAM十四讲----ch5的实践操作及避坑一、实践操作前的准备工作二、曲线拟合问题1.手写高斯牛顿2.使用Ceres进行曲线拟合3.使用g2o进行曲线拟合三、遇到的问题一、实践操作前的准备工作1.
琉璃轻纱·2023-06-11 00:47

视觉SLAM十四讲——ch5实践（相机与图像）

视觉SLAM十四讲----ch3的实践操作及避坑一、实践操作前的准备工作二、各个实践操作1.计算机中的图像2.3D视觉三、遇到的问题一、实践操作前的准备工作安装OpenCVUbuntu18参考：Ubuntu18.04
琉璃轻纱·2023-06-11 00:46

SLAM十四讲——ch4实践（李群李代数）

视觉SLAM14讲----ch4的操作及避坑一、ch4的实践的准备工作二、各个实践操作1.Sophus的基本使用方法2.例子：评估轨迹误差三、遇到的问题一、ch4的实践的准备工作确保已经有Sophus库
琉璃轻纱·2023-06-11 00:14

【SLAM学习笔记1】欧拉角之万向锁问题（Gimbal Lock）

四、Reference前言之前看视觉SLAM14讲时，看到欧拉角的万向锁问题，当时没搞懂，这两天突然又看到这个问题，看了很多帖子和动画，其实大家讲
Jay_z在造梦·2023-06-10 01:12

视觉相机模型以及投影原理推导——（单目）

相机模型简介参考文献：视觉SLAM十四讲、视觉惯性SLAM理论与源码分析、该博客、文中的公式直接引用上面的文章，如有侵权请联系本人删除1、针孔相机模型投影过程三维世界中的物体（目标点）P反射光线，通过相机光心
喧嚣之中不再一个人·2023-06-10 01:11

水下视觉SLAM的图像滤波除尘与特征增强算法

作者：胡瀚文,王猛,程卫平,刘宗霖,陈苗苗来源：机器人编辑：东岸因为@一点人工一点智能原文：水下视觉SLAM的图像滤波除尘与特征增强算法摘要：将视觉SLAM（同步定位与地图创建）方法应用于水下环境时，扬起的沉积物会导致
·2023-06-09 11:08

视觉SLAM数据集（二）：EuRoC DataSet

本文展示了在微型飞行器（MAV）上收集的视觉惯性数据集。数据集包含立体图像、同步IMU测量以及精确的运动和结构地面实况。这些数据集发表于：M.Burri，J.Nikolic，P.Gohl，T.Schneider，J.Rehder，S.Omari，M.Achtelik和R.Siegwart，EuRoC微型飞行器数据集，国际机器人研究杂志，DOI：10.1177/0278364915620033，20
振华OPPO·2023-06-08 20:51

学术分享|基于远程数据处理的智慧城市机器人视觉SLAM

室内导航是在城市环境中使用机器人和无人机的主要紧迫问题之一，特别是在没有全球导航卫星系统（GNSS）信号的情况下。这在智慧城市的背景下尤其重要，当物联网的各种异构设备、地面、水上和水下机器人、无人机和无人驾驶车辆组合在一个单一的信息管理系统中时，有目的地行动，自主或远程操作。在这方面，研究人员提出了一种通用的方法，以提高机器人和无人机使用的SLAM算法用于定位和映射的效率，其本质是使用vSLAM的
飞思实验室·2023-06-07 23:07

动态环境下移动机器人的导航定位项目 算法与开发技术栈分析

项目描述：以复杂的动态的室内实验室环境为背景，探索动态环境下构建语义地图的方法，结合基于RGBD相机的视觉SLAM系统和基于单阶段实例分割的神经网络Yolact框架设计算法剔除动态物体点，融合位姿信息和语义信息以及构建语义目标数据库实时构建高层次语义地图
土豆雷Les·2023-04-21 16:50

视觉SLAM十四讲ch8 视觉里程计2笔记

视觉SLAM十四讲ch8视觉里程计2笔记本讲目标光流LK光流直接法实践直接法本讲目标理解光流法理解直接法原理不提特征计算VO的思路:1.通过其他方式寻找配对点光流2.无配对点直接法光流LK光流直接法光流仅估计了像素间的平移
大豆子鸭·2023-04-21 08:33

视觉SLAM十四讲ch7-2 视觉里程计笔记

视觉SLAM十四讲ch7-2视觉里程计笔记3D-2DPNPDLTP3P3D-3DICP小结3D-2DPNPDLTs:距离P3P实际知道：abc在相机平面内的位置，ABC在世界坐标系内的位置，不知道ABC
大豆子鸭·2023-04-21 08:59

摄像头标定--camera_calibration

在对相机成像和三维空间中位置关系对应比较严格的场合（例如尺寸测量、视觉SLAM等）就需要准确的像素和物体尺寸换算参数，这参数必须通过实验与计算才能得到，求解参数的
冰达机器人·2023-04-21 08:22

视觉SLAM：模型介绍、算法框架及应用场景

作者：张长鸿湖南大学校稿：董亚微编辑：郑欣欣@一点人工一点智能入群邀请：7个专业方向交流群+1个资料需求群原文地址：视觉SLAM：模型介绍、算法框架及应用场景本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉
·2023-04-20 23:24

学习C++：C++进阶（六）如何在C++代码中调用python类，实例化python中类的对象，如何将conda中的深度学习环境导入C++项目中

maskrcnn深度学习网络实现语义分割3.CMake配置python解释器4.C++中实现实例化python中的类的对象并调用类内方法4.1初始化python环境4.2实例化python类的对象1.应用场景我们在视觉
Courage2022·2023-04-18 18:31

读书笔记：《机器人SLAM导航核心技术与实战》导读

书中详细介绍了一些典型的激光与视觉SLAM
带头搞学习·2023-04-16 13:12

学习机器人SLAM导航核心技术（一）

学习资料主要参照张虎的《机器人SLAM导航核心技术与实战》和高翔的《视觉SLAM十四讲》。以机器人SLAM导航核心技术与实战作为学习的技术路线。在此基础上增加自己学习到的内容。
深度学习的学习僧·2023-04-16 13:35

初识视觉SLAM（视觉SLAM十四讲ch1~ch2的收获与总结）

视觉SLAM14讲ch1和ch2的学习视觉SLAM14讲ch1和ch2的学习前言：一、SLAM是什么二、视觉SLAM14讲学习前的基础三、初步了解1.小萝卜的例子2.了解一些视觉SLAM的框架3.一些数学问题的表述视觉
琉璃轻纱·2023-04-16 12:56

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（4）——实践部分：求解PnP pose_estimation_3D2D

在这篇博客中主要记录了我对《视觉SLAM十四讲》第七讲视觉里程计1中实践部分，求解PnP,3d和2d点求解相机位姿的代码的学习笔记。0.准备工作：在运行这个代码时，需要用到g2o库。
sticker_阮·2023-04-16 12:07

相机的内参和外参介绍

注：以下相机内参与外参介绍除来自网络整理外全部来自于《视觉SLAM十四讲从理论到实践第2版》中的第5讲：相机与图像，为了方便查看，我将每节合并到了一幅图像中相机与摄像机区别：相机着重于拍摄静态图像，光学变焦不大
fengbingchun·2023-04-16 07:43

SLAM面试笔记(3) - 视觉SLAM

紧耦合和松耦合的区别（2）紧耦合和松耦合的分类（3）为什么要使用紧耦合2SIFT和SUFT的区别3视差与深度的关系4闭环检测常用方法5描述PnP算法6梯度下降法、牛顿法、高斯-牛顿法的区别7什么是极线约束8单目视觉
几度春风里·2023-04-16 03:01

openVSLAM-stella_vslam的编译安装

stella_vslam适配的相机硬件有：stella_vslamisamonocular,stereo,andRGBDvisualSLAMsystem.该算法支持单目、双目还有RGBD的视觉SLAM系统它兼容各种类型的相机型号
YOULANSHENGMENG·2023-04-15 09:43

【视觉SLAM】An Improved ORB-SLAM2 in Dynamic Scene with Instance Segmentation

Cite:H.QianandP.Ding.AnImprovedORB-SLAM2inDynamicScenewithInstanceSegmentation[C].2019WorkshoponResearch,EducationandDevelopmentofUnmannedAerialSystems(REDUAS).Cranfield,UK.2019:185-191.Keyword:特征提取，图
振华OPPO·2023-04-13 19:35

ORB-SLAM, VINS, SVO

ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的RaúlMur-Arta编写的视觉SLAM系统。它是一个完整的SLAM系统，包括视觉里程计、跟踪、回环检测，是一种完全基于稀疏特征点的单目SLA
jack_201316888·2023-04-13 13:36

ORB-SLAM2原理分析

原理分析ORB-SLAM2是一种基于单目、双目和RGB-D相机的实时视觉SLAM系统，用于在无GPS信号或有限的传感器信息情况下，构建三维地图并定位相机的位置和姿态。
python算法工程师·2023-04-13 06:35

开源OpenREALM项目剖析

Lance，于2023、04总结（工程部分）简介：OpenREALM是一个实时航空地图制作的框架，利用了视觉SLAM和3D重建的技术。
TransPlus·2023-04-11 22:07

轨迹误差评估指标[APE/RPE]和EVO[TUM/KITTI]

3.1TUM3.2KITTI4.EVO4.1评估指标4.2使用4.2.1轨迹可视化4.2.2APE4.2.3RPE4.3其他常用命令4.3.1evo_traj4.4其他参数Reference:高翔，张涛《视觉
泠山·2023-04-10 15:07

特征点法视觉里程计（2D-2D）

特征点提取与匹配经典SLAM模型中以位姿-路标（Landmark）来描述SLAM过程路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到数量充足，以实现良好的定位较好的区分性，以实现数据关联在视觉SLAM
徐凯_xp·2023-04-10 08:44

SLAM初探

SLAM初探1.视觉SLAM框架整个视觉SLAM包括以下流程传感器信息读取，主要是相机图像信息的读取和处理前端视觉里程计，它的任务是估算相邻图像之间相机的运动和局部的地图后端优化，接受不同时刻视觉里程计输出的相机位姿以及回环检测的信息
wincent嘻嘻哈哈·2023-04-09 08:35

SLAM | 视觉SLAM中的后端：后端优化算法与建图模板

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货前面的话前面系列一中我们介绍了，VSLAM是利用多视图几何理论，根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。按照相机的分类，有单目、双目、RGBD、鱼眼、全景等。同时，VSLAM主要包括视觉里程计（visualodometry，VO）、后端优化、回环检测、建图。VSLAM前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据
AI算法修炼营·2023-04-09 08:03

slam问题总结与解决方案

slam问题总结与解决方案基于特征的SLAM中防止错误匹配对后端估计造成影响的处理手段硬件方案优缺点常用硬件传感器及其优缺点视觉SLAM算法对相机的需求INDEMIND双目IMU相机定位的防劫持地图内存管理无人驾驶的回环问题激光
通哈膨胀哈哈哈·2023-04-09 08:31

视觉SLAM | 最小二乘优化

[1]:从零手写VIO——（三）基于优化的IMU与视觉信息融合（上篇)[2]:从零开始手写VIO第三章作业（含关键点细节及思维过程）[3]:[基础知识点]LM算法——阻尼因子更新策略(Nielsen)——内容与代码解析[4]:g2o使用总结[5]:[MVG]鲁棒估计:RANSAC&鲁棒核函数[6]:[V-SLAM]BundleAdjustment实现
Way798·2023-04-09 08:58

对SLAM和自动驾驶定位的思考，最新自动驾驶视觉SLAM方法综述！

与基于激光雷达的方案相比，视觉SLAM具有低成本和易于安装的优点，具有较强的场景识别能力。事实上，人们正试图用相机代替激光雷达传感器，或者在自动驾驶领域中基于相机集成其他传感器。
自动驾驶之心·2023-04-09 08:57

视觉SLAM十四讲 问题及习题资源整理

blog.csdn.net/jiahao62/article/details/80655542https://blog.csdn.net/qq_35590091/article/details/95987844阅读《视觉
jack_201316888·2023-04-08 17:23

视觉slam十四讲第九章0.2 coredump解决--Apple的学习笔记

直接运行第九章0.2，结果一会就产生coredump了。时间不定。显示简单怀疑是否栈溢出了，通过ulimit把栈空间开大。后来又怀疑内存太大问题，通过用-top监控都正常。简单的怀疑不行呀，需要用gdb调试分析了。从0.2的code学习转为Linux下coredump分析学习，哈哈~一开始网上搜索了coredump出现的原因，我也用dmesg看了，不知道是什么意思。其实现在回想dmesg已经说明了
applecai·2023-04-08 12:23

论文粗翻 《视觉SLAM综述：从传统到语义》（An Overview on Visual SLAM: From Tradition to Semantic）

2022摘要视觉SLAM（VSLAM）由于其传感器成本低、易于与其他传感器融合、环境信息更丰富等优势而得到迅速发展。
尤齐·2023-04-07 21:14

一起自学SLAM算法：1.3 ROS系统架构

其他重要概念1.7ROS2.0展望第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·2023-04-07 05:28

Segmentation fault (core dumped) 和double free or corruption (out)Aborted (core dumped)

slambookContributetogaoxiang12/slambookdevelopmentbycreatinganaccountonGitHub.https://github.com/gaoxiang12/slambook今天在编译高博视觉
长沙有肥鱼·2023-04-07 03:51

Slam学习笔记——矩阵扰动求导

推导中用到的公式2.2详细推导2.2.1旋转矩阵的右扰动2.2.2变换矩阵的右扰动2.2.3Vins-Mono中重投影误差的雅可比矩阵求导2.2.4Vins-Mono中回环检测的雅可比矩阵求导参考书籍：《视觉
starvapour·2023-04-06 22:33

大总结：机器学习和视觉slam小项目--Apple的学习笔记

前言机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导学习理论1.Python与数学牛顿迭代法—Apple的学习笔记2.数学梯度下降—Apple的学习笔记3.机器学习K临近算法—Apple的学习笔记4.机器学习朴素贝叶斯—Apple的学习笔记5.机器学习欠拟合和过拟合—Apple的学习笔记6.机器学习决策树—Apple的学习笔记7.百度PaddlePaddle初识--A
applecai·2023-04-05 00:10

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part7

首先关于递归方法做一个笔记：这里的Bayes展开使用朴素贝叶斯的假设：这些条件事件之间是相互独立的于是则有：这样的话应该很容易推得:P(xk∣x0,u1
昼行plus·2023-04-04 15:46

位姿误差雅可比的N种写法

推导中常用的公式：1.李群的伴随性质——From《视觉SLAM十四讲》式(4.48)2.李群雅可比的近似公式有时候在推导过程中会把雅可比近似为单位矩阵了。
winwonnn·2023-04-04 15:35

《视觉SLAM十四讲 第二版》笔记及课后习题（第九讲）

读书笔记：后端1本讲开始，我们转入SLAM系统的另一个重要模块：后端优化。我们看到，前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差累积，这个地图在长时间内是不准确的。所以，在视觉里程计的基础上，我们还希望构建一个尺度、规模更大的优化问题，以考虑长时间内的最优轨迹和地图。不过，考虑到精度与性能的平衡，实际当中存在着许多不同的做法。滤波器后端关于卡尔曼滤波讲的非常好的一篇教程。后端
nullwh·2023-04-03 19:45

2021-08-16SLAM十四讲第5讲——从相机坐标到像素坐标

0.引言在视觉SLAM中，要对图像进行处理，首先要得到图像，本讲就再描述如何从现实世界，通过相机，得到一张二维世界的图像，这张图像一般我们用像素表示，也就意味着，我们要去了解现实三维坐标到像素坐标的表示
重量级战列舰·2023-04-02 06:56

视觉SLAM14讲第三章习题作业

这是本人的解答，并非官方解答验证旋转矩阵是正交矩阵在第44页中，旋转矩阵的引入是这样的：所以，我们需要验证矩阵R=[e1Te1′e1Te2′e1Te3′e2Te1′e2Te2′e2Te3′e3Te1′e3Te2′e3Te3′]R=\begin{bmatrix}e_1^{T}e_1^{'}&&e_1^{T}e_2^{'}&&e_1^{T}e_3^{'}\\e_2^{T}e_1^{'}&&e_2^{T
培之·2023-04-01 04:29

非线性优化问题基本形式概述

非线性优化问题以及在视觉SLAM中的应用1.0最小二乘基础概念定义\quad找到一个n维的变量x∗∈Rn\mathbf{x}^{*}\in\mathbb{R}^{n}x∗∈Rn,使得损失函数F(x)F(
唐僧洗头用飘柔dp·2023-04-01 01:03

ROS平台下INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB教程

实验室做视觉SLAM需要IMU相机，购入INDEMIND双目惯性模组运行多模态融合的感知定位，根据官方例程加以改进，运行实例并记录。
极客范儿·2023-03-31 19:38
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