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非线性优化
VINS-Mono理论学习——IMU预积分 Pre-integration (Jacobian 协方差)
然而在基于
非线性优化
的VIO中,各个节点的状态量都是估计值(此处还包括Ba和Bg)。当这些状态量在
Manii
·
2020-07-14 20:05
VINS
VINS论文学习与代码解读
VINS-Mono代码阅读笔记(十):vins_estimator中的
非线性优化
本篇笔记紧接着VINS-Mono代码阅读笔记(九):vins_estimator中的相机-IMU对齐,初始化完成之后就获得了要优化的变量的初始值,后边就是做后端优化处理了。这部分对应论文中第VI部分,紧耦合的单目VIO,这部分也是该系统的核心部分。1.前言在我们对经典的视觉SLAM框架和现有的知识一无所知的情况下,我们看到搭载有相机的移动设备(无人车或者无人机等)从A地点运动到B地点,我们能通过移
文科升
·
2020-07-14 15:35
SLAM
【SLAM】VINS-MONO解析——sliding window
8.slidingwindow8.1理论基础实际上,这一部分跟后端
非线性优化
是一起进行的,这一部分对应的
非线性优化
的损失函数的先验部分。理论基础部分的代码基本在第7章部分。
iwander。
·
2020-07-14 12:17
机器视觉
【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(理论部分)
7.后端
非线性优化
7.1理论基础7.1.1bayes模型,因子图和最小二乘这一部分主要是对董靖博士在公开课《因子图的理论基础》上的回忆和总结。
iwander。
·
2020-07-14 12:16
机器视觉
【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(代码部分)
7.2代码在estimator.cpp的processImage()的最后,代码如下:else//solver_flag=NON_LINEAR,进行
非线性优化
{solveOdometry();//getParameterBlocks
iwander。
·
2020-07-14 12:45
机器视觉
【SLAM】VINS-MONO解析——vins_estimator流程
5.vins_estimator基本上VINS里面绝大部分功能都在这个package下面,包括IMU数据的处理(前端),初始化(我觉得可能属于是前端),滑动窗口(后端),
非线性优化
(后端),关键帧的选取
iwander。
·
2020-07-14 12:45
机器视觉
vins-fusion代码解读[三] vio
非线性优化
optimization()函数
SLAM新手,欢迎讨论。这是以往自己写的关于vins_fusion的博客:optimization()函数内部,在主函数vins_estimator::rosNodeTest.cppmain函数前,由于创建了Estimator类,开启了processMeasurements()线程,该线程在初始化完成后,会调用optimization()函数。与vins-mono对比,vins-fusion在op
乌龟抓水母
·
2020-07-14 11:23
SLAM
SLAM十四讲学习笔记(一)--前言与第二讲
文章架构:第一部分(数学基础篇):SLAM系统概述,三维空间运动,李群和李代数,针孔相机模型以及图像在计算机中的表达,
非线性优化
第二部分(SLAM技术篇):特征点法的视觉里程计,直接法的视觉里程计,后端优化
本大人乐意
·
2020-07-13 21:11
SLAM
使用卡尔曼滤波进行状态估计的理解
简述卡尔曼滤波适用于线性高斯系统,其基于马尔可夫假设,认为当前状态只与上次的状态相关(与之相反的是
非线性优化
,其认为当前状态与过去的所有状态相关),能够根据多个传感器的测量数据和当前的运动学模型估计出当前机器人的最优状态
未见鹿
·
2020-07-13 09:48
定位算法
VINS-Mono源码分析4— vins_estimator3(
非线性优化
)
VINS-Mono源码分析4—vins_estimator3初始化成功完成后,程序就进入了如下所示的代码中,if(result){solver_flag=NON_LINEAR;solveOdometry();slideWindow();f_manager.removeFailures();ROS_INFO("Initializationfinish!");last_R=Rs[WINDOW_SIZE
闭关修炼到走火入魔
·
2020-07-12 19:17
笔记
VIO在走廊弱纹理环境下的优化——VINS-Mono的点线紧耦合优化
1.1SuperPixelSLAM1.2EdgeSLAM1.3PLSLAM2.算法实施2.1EdgeSLAM方案的实施(简述)2.2PLSLAM方案的实施2.2.1线特征的提取和跟踪2.2.2线特征的构建和管理2.2.3线特征的
非线性优化
Jichao_Peng
·
2020-07-12 14:05
视觉SLAM
视觉SLAM从入门到放弃
视觉SLAM总结——视觉SLAM笔记整理
2.2D-2D:对极约束、基础矩阵、本质矩阵、单应矩阵3.3D-2D:PnP(1)直接线性变换方法(2)P3P方法(3)BundleAdjustment方法4.3D-3D:ICP(1)SVD方法(2)
非线性优化
方法
Jichao_Peng
·
2020-07-12 14:05
视觉SLAM
视觉SLAM从入门到放弃
《视觉SLAM十四讲》slambook/ch7/gpose_estimation_3d3d更改成只用Eigen不用
非线性优化
/build/pose_estimation_3d3d1.png2.png1_depth.png2_depth.png因我具体的问题是3点到3点的ICP匹配求相机姿态,所以SVD就够了,不用
非线性优化
(
侯增涛
·
2020-07-12 14:32
Realsense
Ceres详解(一) Problem类
LocalParameterization自定义LocalParameterizationceres预定义LocalParameterization其他成员函数引言Ceres``是由Google开发的开源C++通用
非线性优化
库
yuntian_li
·
2020-07-12 13:00
Ceres
Ceres详解(二) CostFunction
Ceres详解(二)CostFunction代价函数CostFunction仿函数CostFunctor构造函数(可选)重载操作符``()``(必有)工厂函数(可选)代价函数CostFunction与其他
非线性优化
工具包一样
yuntian_li
·
2020-07-12 13:00
Ceres
视觉slam十四讲 6.
非线性优化
目录1.状态估计问题1.2最小二乘的引出2.非线性最小二乘2.1一阶和二阶梯度法2.2高斯牛顿法2.3列文伯格-马夸尔特方法(阻尼牛顿法)3.实践:Ceres3.1Ceres简介3.2使用Ceres拟合曲线4.实践:g2o4.1图优化理论简介4.2使用g2o拟合曲线公式编辑:https://codecogs.com/latex/eqneditor.php1.状态估计问题1.1最大后验与最大似然经典
渐无书xh
·
2020-07-12 12:49
SLAM
#
VSLAM
VINS-Mono 理论详细解读——紧耦合后端
非线性优化
IMU+视觉的残差residual、Jacobian、协方差、基于舒尔补的边缘化
在完成前面的初始化环节后,本节将进行第3部分,基于滑动窗的紧耦合后端
非线性优化
:将视觉约束、IMU约束、闭环约束放到一个大的目标函数中进行
非线性优化
,求解出滑动
try_again_later
·
2020-07-12 01:57
视觉
激光SLAM
VINS-Mono理论学习——后端
非线性优化
前言本文主要介绍VINS状态估计器模块(estimator)在完成了系统初始化后,对视觉与IMU信息进行基于滑动窗口的紧耦合过程中所用到的
非线性优化
理论。
Manii
·
2020-07-11 20:03
VINS
VINS论文学习与代码解读
手写Bundle Adjustment(三)高斯牛顿法实现BA求解PnP
PnP问题有多种解法,通用的算法有P3P、EPnP、DLT、UPnP、MRE等,其中P3P、EPnP、DLT、UPnP为线性变换求解,MRE即最小二乘法,是用
非线性优化
的方式构建最小二乘问题进行迭代求解
山木悦之
·
2020-07-11 20:57
手写Bundle
Adjustent
VINS-Mono代码精简版代码详解-后端
非线性优化
(三)
非线性优化
部分代码解析之前已经对VINS-Mono的初始化部分进行了介绍,下面结合代码和公式介绍其
非线性优化
部分。
jiweinanyi
·
2020-07-11 09:29
VIO
基于SciPy库的
非线性优化
实例
importscipy.optimizeasspimportnumpyasnp#设置自变量的约束bounds=[[-10.0,5],[-3.0,4.0]]#设置初值x_0=[1.0,1.0]#定义目标函数defobjective_function(x):returnx[0]**2+4*x[0]*x[1]#定义目标函数的导数,如果是矩阵的话,就是对应的雅克比矩阵defobjective_jacobi
何伯特
·
2020-07-08 21:57
最优化理论·非线性最小二乘
2.非线性最小二乘问题当fi(x)是关于x的非线性函数时,即为
非线性优化
问题此时,需要利用Taylor一阶展开近似fi(x)2.1fi(x)的一阶近似设
tina_ttl
·
2020-07-08 07:28
数学
优化
优化
数学
论文翻译:Keyframe-based Stereo Visual-inertial SLAM using Nonlinear Optimization
通过
非线性优化
将相机和IMU数据紧密耦合。预积分用于集成旋转、速度和姿势矩阵。在特征提取、关键帧选择、
DeH40
·
2020-07-07 19:52
非线性优化
-拉格朗日乘子法
主要摘自《
非线性优化
》\color{#F00}{主要摘自《
非线性优化
》}主要摘自《
非线性优化
》\qquad优化问题通常会分为有约束和无约束两类,考虑到这种结构,通过引入一些辅助变量,即拉格朗日乘子,获得一组复杂的最优化条件
liverpool的T9
·
2020-07-06 19:00
最优化
从贝叶斯推断到SLAM的数学模型
从贝叶斯推断到SLAM的数学模型贝叶斯推断SLAM数学问题简单描述滤波方式
非线性优化
方式SLAM的全称是SimultaneousLocationAndMapping,即同时定位与建图。
Hecttttttttt
·
2020-07-06 15:50
SLAM
Math
非线性优化
之高斯牛顿法、L-M 算法
本帖原文:链接文章目录1.状态估计中的最小二乘问题1.1贝叶斯法则1.2最小二乘的引出2.最小二乘问题的一阶二阶梯度法2.1最速下降法2.2牛顿法3.高斯-牛顿法4.L-M法R.参考资料1.状态估计中的最小二乘问题1.1贝叶斯法则SLAM要解决的两个问题是定位(求解相机位姿)和建图(求解路标的位置),因此可以分别用一个运动方程和观测方程来建模SLAM问题:{xk=f(xk−1,uk)+wkzk,j
五小郎的学习笔记
·
2020-07-06 08:34
SLAM
SLAM后端基于扩展卡尔曼、粒子滤波与
非线性优化
的思路整理
0说点儿什么半个月前利用TUM的测试数据集实现了一个简单的SLAM前段视觉里程计,对前端算法的实现过程理解得比较清楚,于是想尝试一下SLAM后端的算法。经过一周的学习和编程,感觉对后端的算法可以理解,但没有一个比较清晰的思路逻辑,因此在这儿做一个思路的整理,内容会随着理解的深入逐渐填充。1SLAM后端SLAM前端完成了一个短时间内机器人移动和位姿估计的任务。但是这种估计是基于短时间内甚至是仅仅两帧
Plaggable
·
2020-07-06 03:11
Matlab优化函数中options选项的修改
关于
非线性优化
fminbnd函数的说明(仅供新手参考)初学matlab优化,迭代中止后,经常一头雾水。参看帮助后仍似懂非懂。
jianwushuang
·
2020-07-04 19:03
其他
【SLAM】卡尔曼滤波:究竟滤了谁?
另一派是
非线性优化
方法,认为当前时刻状态应该结合之前所有时刻的状态一起考虑。如果采用滤波器方法,那一定会听到一个如雷贯耳的名字——卡尔曼滤波(KalmanFiltering)。
3D视觉工坊
·
2020-07-04 09:09
3DCVer
SLAM后端优化的软件包简介2-GTSAM
它与g2og2o不同的是,g2og2o采用稀疏矩阵的方式求解一个
非线性优化
问题,而GTSAM是采用因子图(factorgraphs)和贝叶斯网络(Bayesnetworks)的方式最大化后验概率。
Tony2wang
·
2020-07-04 08:24
ORB-SLAM2从理论到代码实现(十):Bundle Ajustment(下) Jacobian矩阵推导
在上一节内容中,我们讲到使用牛顿法、高斯牛顿法、LM法进行
非线性优化
,在优化过程中需要计算雅可比矩阵。
波波菠菜
·
2020-07-02 16:52
ORB-SLAM2从理论到代码实现(九):Bundle Ajustment(上)重投影、
非线性优化
本人邮箱
[email protected]
,欢迎交流!BundleAdjustment可以翻译为光束法平差、束调整、捆集调整或者捆绑调整等等。但是我觉得还是英文来得更直观,下文统一简写为BA。它的本质是一个优化模型,其目的是最小化重投影误差。1.重投影相机在拍照时会把空间点投影到图像上,这是第一次投影。我们利用这些图像进行特征匹配,然后对匹配的特征点进行三角化,得到三维空间点位置(如上图中的)。
波波菠菜
·
2020-07-02 16:52
视觉SLAM十四讲-第十讲笔记
后端优化目前分为基于滤波器的方法和基于
非线性优化
的方法,本讲讲述以EKF为代表的滤波器法,以及稀疏性。
KylinQAQ
·
2020-07-02 14:31
SLAM
IMU与camera标定、Kalibr
目前的研究方向可以总结为在滤波算法中实现高精度,在优化算法中追求实时性.当加入IMU后,研究方向分为松耦合和紧耦合,松耦合分别单独计算出IMU测量得到的状态和视觉里程计得到的状态然后融合,紧耦合则将IMU测量和视觉约束信息放在一个
非线性优化
函数中去优化
hai008007
·
2020-07-02 01:55
slam
slan 十四讲
目录前言参考文献Eigen线性代数库的安装Sophus李代数库的安装OpenCV计算机视觉库的安装PCL点云库的安装Ceres
非线性优化
库的安装G2O图优化库的安装Octomap八叉树地图库的安装正文回到顶部前言本篇博客主要写了视觉
学之之博未若知之之要知之之要未若行之之实
·
2020-07-01 21:51
数学分析|最优化——梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等
按照是否线性,可以分为线性优化问题(目标函数和约束均线性)、
非线性优化
问题(目标函数和约束中任意部分非线性)。按是否凸,可以分为凸优化问题、非凸优化问题。
admin_maxin
·
2020-07-01 16:38
#
数学分析
寻优
启发式算法
数学分析
牛顿法
爬山法
利用MATLAB求解
非线性优化
问题---fgoalattain函数详解及应用案例
最近在做方程组的
非线性优化
问题,用到了fgoalattain函数,总结一下:意义解决多目标的
非线性优化
问题函数形式函数表示形式如下:上式中,weight,goal,b和beq是向量(组),A和Aeq是矩阵
powerlwj
·
2020-07-01 12:59
数据分析
MATLAB
ubuntu中需要安装的开源库(SLAM14讲为主)
总的来说,需要装Eigen线性代数库、Sophus李代数库、OpenCV计算机视觉库、PCL点云库、Ceres
非线性优化
库、G2O图优化库(Octomap八叉树地图库、DBoW3词袋模型库)1、Eigen
是皮皮攀呀,
·
2020-07-01 12:57
ubuntu
matlab_无约束的
非线性优化
【模型】minf(x)s.t.x1≤x≤x2.【fminbnd】求定区间上单变量函数的最小值。[x,fval,exitflag,output]=fminbnd(fun,x1,x2,options);【fminunc】求解单变量及多变量的最小值,fminunc函数是基于梯度的最小优化算法。[x,fval,exitflag,output,grad,hessian]=fminunc(fun,x0,opt
NENU_Loser
·
2020-07-01 11:21
matlab
SLAM14讲学习笔记(三)
非线性优化
基础
这部分的内容,第一次看觉得很难看懂,不知所云;最近第二次看,可以看明白了。本着“先赶理论,后赶代码,借着代码复习C++”的原则,现在先不去学习代码的内容。这一章的内容,应该先从宏观上看。第一次看的时候,就是陷入了细节,忘记了每时每刻主要是在做什么,因此看完之后不能融会贯通。说明学习的时候,把握整体的脉络比追究细节更重要(毕竟不是考试,平时不用闭卷)。后者可以临时抱佛脚,现用现查,而前者不行。我在这
zkk9527
·
2020-06-30 18:44
SLAM学习笔记
微鉴道长SLAM学习笔记(目录)
SLAM14讲学习笔记(一)李群李代数基础SLAM14讲学习笔记(二)相机模型总结SLAM14讲学习笔记(三)
非线性优化
基础SLAM14讲学习笔记(四)视觉里程计(特征点法)和重难点总结SLAM14讲学习笔记
zkk9527
·
2020-06-30 18:42
SLAM学习笔记
非线性优化
库NLopt简介
非线性优化
库NLoptNLopt是一个轻量级开源
非线性优化
库,为多种优化算法提供了统一的接口。
老越爱吃鱼
·
2020-06-30 11:09
数值方法
到底什么是
非线性优化
?
你是否也对
非线性优化
这个领域望而却步?你是否也在思索
非线性优化
求解方法的根源?你是否也苦恼于
非线性优化
到底在研究什么?如果你的回答是肯定的,说明我们是一样的。
Innerpeace_yu
·
2020-06-30 09:15
数学算法
计算机及操作系统
linux操作系统
到底什么是非线性规划?
本文转自新浪博客《到底什么是
非线性优化
?》作者:那些年的那些偏执网址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7445c2940102x3x4.html作者系在读博士生。
小政哥
·
2020-06-29 22:18
转载
学习笔记
vlsam旋转向量与旋转矩阵—Apple的学习笔记
旋转矩阵中的元素不是相互独立的,这在
非线性优化
中会带来问题。用欧拉角会有万向节死锁的问题,而四元数则弥补了这个缺陷,是最好的实现旋转的方案。
applecai
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2020-06-28 13:33
机器人运动规划--基于《MODERN ROBOTICS》
文章目录一、运动规划概述二、运动规划基础三、完整路径规划器四、网格法五、采样法六、虚拟势场法七、
非线性优化
八、平滑化机器人运动规划要解决的问题是,找到一种让机器人从初始状态运动到目标状态的运动方式,同时要能避开环境中的障碍
Hugoool
·
2020-06-27 08:41
机器人学
UR机器人
协作机器人
数学建模专栏 | 第五篇:MATLAB优化模型求解方法(上):标准模型
MATLAB优化工具箱和全局优化工具箱对多个优化问题提供了完整的解决方案,前者涵盖了线性规划、混合整型线性规划、二次规划、
非线性优化
、非线性最小二乘的求解器,后者囊括了全局搜索、多初始点、模式搜索、遗传算法等求解算法
依恋冰雪
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2020-06-27 02:05
matlab
Win10 + VS2017 + Ceres配置
【前言】Ceres是google出品的一款基于C++的开源
非线性优化
库。
四片叶子的三叶草
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2020-06-26 16:15
C/C++
development
tools
G2O
非线性优化
上一篇文章介绍最小二乘法,本文介绍g2o实现最小二乘法。g2o即GeneralGraphOptimization,它是一个基于图优化的库。至于图优化理论,参照半闲居士的博客接着上回曲线拟合问题,拟合y=Asin(Bx)+Ccos(Dx),已知N组数据(xi,yi),i=0,1,⋯N−1,待优化变量V=[A,B,C,D],优化问题即为:V=argmin(∑i=0N−1(y−Asin(BX)−Ccos
RokiesHy_cv
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2020-06-26 14:30
C++
非线性优化
优化算法(一):牛顿法与拟牛顿法
机器学习算法中经常碰到
非线性优化
问题,如SparseFiltering算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是L-BFGS。
snowdroptulip
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2020-06-26 13:53
算法
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