SLAM基础内容第30页

Unity游戏客户端进阶路线（只针对本人）

一、初级Unity游戏开发工程师需要掌握以下内容：1.掌握编程语言，一般都会学C#，需要掌握C#编程语言的基础内容以及Unity3D的引擎配置。

Gyp郭小帅·2023-09-10 06:15

Form 表单提交知识的总结（全）

97e7dbf546de·2023-09-10 05:13

视觉SLAM14讲笔记-第10讲-后端1

我们可以看到，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。所以怎么办？我们人类自己在现实世界中会记录自己走了多少米，还有就是使用路面的标志物来辅助定位，和机器人的方式也是相同的，即同时存在2种数学上的解释：运动方程，观测方程。因此，我们关心的问题就变成：当我拥有某些运动数据u和观测数据z时，如何来确定状态量位姿x，路标y的分布？进而，如果得

可峰科技·2023-09-10 00:42

9.8 校招实习内推面经

绿泡*泡：neituijunsir交流裙，内推/实习/校招汇总表格1、校招|长安福特2024校园招聘正式启动校招|长安福特2024校园招聘正式启动2、2023校招总结--SLAM岗位-52023校招总结

Neituijunsir·2023-09-09 23:35

cmu中间代码groud_based_autonomy_basic在适配不同机器人时主要修改的参数

１．根据使用的slam算法，loam_interface需要修改launch,具体如何修改其官方给出了文档，Ifrunningonarealrobot,launchstateestimationmoduleandthesystemsidebyside.Usethecommandbelowtolaunchthesystem.roslaunchvehicle_simulatorsystem_real

dwell548560·2023-09-09 20:01

测试基础内容合集

测试计划软件测试过程_通用的测试工作流程是计划测试,用例设计,执行用例及报告缺陷,测试总结分析。_东方不败之鸭梨的测试笔记的博客-CSDN博客软件产品质量模型_软件质量度量模_东方不败之鸭梨的测试笔记的博客-CSDN博客互联网产品测试过程_网易课堂测试_东方不败之鸭梨的测试笔记的博客-CSDN博客如何做测试计划_东方不败之鸭梨的测试笔记的博客-CSDN博客测试原则软件测试的原则_东方不败之鸭梨的测

东方不败之鸭梨的测试笔记·2023-09-09 18:56

ORB-SLAM2 --- Tracking::Track 追踪线程解析

1.函数作用ORB-SLAM2的三大线程之一---跟踪线程，负责估计运动信息、跟踪局部地图。

APS2023·2023-09-09 16:39

ORB-SLAM2算法15之回环检测线程Loop Closing

文章目录0引言1概述2回环主函数3回环检测4计算Sim3变换5回环矫正0引言ORB-SLAM2算法7详细了解了System主类和多线程、ORB-SLAM2学习笔记8详细了解了图像特征点提取和描述子的生成

ZPILOTE·2023-09-09 16:38

ORB-SLAM2算法14之局部建图线程Local Mapping

文章目录0引言1概述2处理队列中的关键帧3剔除坏的地图点4创建新地图点5融合当前关键帧和其共视帧的地图点6局部BA优化7剔除冗余关键帧0引言ORB-SLAM2算法7详细了解了System主类和多线程、ORB-SLAM2

ZPILOTE·2023-09-09 16:37

ORB-SLAM2算法13之跟踪线程Tracking

参考关键帧跟踪1.3.3重定位跟踪1.4局部地图跟踪1.4.1流程1.4.2更新局部关键帧1.4.3更新局部地图点1.4.4进一步优化1.5关键帧生成1.5.1生成条件1.5.2创建关键帧0引言ORB-SLAM2

ZPILOTE·2023-09-09 16:06

PCL入门（四）：kdtree简单介绍和使用

目录1.kd树的意义2.kd树的使用参考博客《欧式聚类（KD-Tree）详解，保姆级教程》和《(三分钟)学会kd-tree激光SLAM点云搜索常见》1.kd树的意义kd树是什么？

wangxinRS·2023-09-09 06:37

vslam论文17：基于UWB测量的高效平面位姿估计（ICRA 2023）

摘要状态估计是自主系统的重要组成部分。集成超宽带(UWB)技术已被证明可以纠正长期估计漂移并绕过环路闭合检测的复杂性。然而，很少有机器人工作将超宽带作为一个独立的状态估计解决方案。这项工作的主要目的是研究仅使用超宽带距离测量的平面姿态估计。我们证明了一个两步格式的优良性质，即我们可以通过一步的高斯-牛顿迭代使一个一致估计量渐近有效。基于这一结果，我们设计了GN-ULS估计器，与以前的方法相比，它大

xsyaoxuexi·2023-09-09 04:45

【视觉SLAM入门】7.2. 从卡尔曼滤波到扩展卡尔曼滤波，引入、代码、原理、实战，C++实现以及全部源码

"觇其平生，岂能容物？"0.简单认识1.公式对比解读2.应用举例3.解决方案(公式---代码对应)3.1初始化3.2EKF3.2.1预测---状态方程3.2.2系统协方差矩阵3.2.3预测---系统协方差矩阵3.2.4设置测量矩阵3.2.5更新---状态变量，卡尔曼增益，状态协方差矩阵4.源码4.1Extended_kalman_filter.hpp4.2main.cpp4.3CMakeLists

终问鼎·2023-09-09 00:55

INDEMIND：减少近90%的现场部署时间，商用机器人也能开机即用？

这个过程，需要专门的现场部署工程师逐个区域进行SLAM建图、目标点标注、测试等专业操作，加上后续的培训，整个环节较为繁琐，需要花费一定的时间。

INDEMIND·2023-09-08 23:40

vue+node+mysql项目开发(包括部署到服务器)

声明:1．该项目为练习项目,只是基础内容．2．文章部分内容为网上查阅所得,由于查阅文章较多,无法确认文章地址.如有雷同,算我抄你.3．本文不讲解vue(ts)的项目搭建.一,安装的插件npminstallexpressnpminstallmysqlnpminstallaxiosnpminstall

juvialoxer·2023-09-08 09:58

学习机器人SLAM导航核心技术（二）之ROS

第1章：ROS入门必备知识ROS全称RobotOperatingSystem，是一个用于机器人应用开发的开源框架。ROS提供了一系列工具和库，使得机器人开发者可以更轻松地编写软件，从而实现机器人的感知、控制、定位、导航等功能。ROS使用publisher-subscriber模型实现消息传递，支持多种编程语言。由于它拥有方便的模块化设计，可以让开发者更方便地调试和修改程序，大大缩短机器人应用的开发

深度学习的学习僧·2023-09-08 07:06

SLAM学习笔记2

笔记分两部分:1.SLAM基本框架2.用cmake编译cpp源文件SLAM基本框架SLAM要解决两个问题：定位和建图。一个基本的SLAM框架包括：传感器信息读取，视觉里程计，后端优化，回环检测和建图。

FOFI·2023-09-08 05:00

第18周班级日志

基本是围绕课文的课后要求和作业本的内容进行统筹复习，但会更偏重于基础内容的回顾，例如同音字的比较，“园”和“园”、“带”和“戴”等。这

well321·2023-09-08 03:54

Lamda表达式

publicinterfaceRunnable{publicabstractvoidrun();}packagewth.statics.lamda;/***推到Lambda表达式*/publicclassLamda

printf200·2023-09-08 03:31

高光谱图像超分辨率-总

高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率高光谱图像超分辨率一、基础内容1.1高光谱图像特点1.2研究现状1.3高光谱图像数据集1.4评价指标1.5Wald**协议**二、文献阅读清单2.1综述+先锋工作1.

梅如你·2023-09-08 00:25

Elasticsearch从入门到放弃：瞎说Mapping

前面我们聊了Elasticsearch的索引、搜索和分词器，今天再来聊另一个基础内容——Mapping。

Jackeyzhe·2023-09-07 15:53

SLAM从入门到精通（ROS的使用）

嵌入式-老费·2023-09-07 14:14

游戏小代码

二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

2301_77560238·2023-09-07 12:58

[转] ICRA2022 SLAM相关论文整理

Zolony·2023-09-07 10:09

DROID-SLAM复现（服务器端复现，yaml创建env，）

环境配置代码地址：https://github.com/princeton-vl/DROID-SLAMgit代码官方方法，直接拉取：gitclone--recursivehttps://github.com

玛卡巴卡_qin·2023-09-07 10:05

C++二叉树

programmercarl.com)二叉树理论基础篇#算法公开课《代码随想录》算法视频公开课(opensnewwindow)大纲如下：说到二叉树，大家对于二叉树其实都很熟悉了，本文呢我也不想教科书式的把二叉树的基础内容再啰嗦一遍

Richard Yue·2023-09-07 07:05

视觉SLAM14讲笔记-第5讲-相机与图像

图像成像原理：小孔成像公式：(uv1)=1Z(fx0cx0fycy001)(XYZ)=1ZKP\begin{pmatrix}u\\v\\1\end{pmatrix}=\frac{1}{Z}{\begin{pmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{pmatrix}}{\begin{pmatrix}X\\Y\\Z\end{pmatrix}}=\frac{1}{Z}

可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计2

直接法的引出直接法是视觉里程计另一个主要分支，它与特征点法有很大的不同。使用特征点法估计相机运动时，我们把特征点看作固定在三维空间的不动点。根据它们在相机中的投影位置，通过最小化重投影误差来优化相机运动。相对地，在直接法中，我们并不需要知道点与点之间的对应关系，而是通过最小化光度误差来求得它们。其实还是要使用到内参矩阵构建两张图像之间关联，然后使用优化的方式来求解R，t。光流的引出其实就是特征点跟

可峰科技·2023-09-07 02:04

视觉SLAM14讲笔记-第7讲-视觉里程计1

图像特征点特征点由关键点和描述子两部分组成。我们说的特征点具有旋转不变性，都是指的是特征点的描述子具有旋转不变性，而描述子指的是一个点周围的特征，一般由一个向量组成，描述一个点附近的特征（比如45度方向是亮的，135度方向是暗的等）比较著名的图像特征点包括SIFT、SURF、ORB等。ORB提取速度比较快，所以在特征点法来获得视觉里程计一般使用ORB算子。特征匹配当特征点数量很大时，暴力匹配法的运

可峰科技·2023-09-07 02:33

SLAM从入门到精通（矩阵的使用）

联系信箱：[email protected]】学习SLAM，离开了矩阵肯定是玩不转的。大学数学里面除了微积分，剩下的就是线性代数和概率论。而矩阵就是线性代数的一部分。

嵌入式-老费·2023-09-06 23:31

ORB-SLAM2+ROS+USB单目相机跑通记录

1.其他依赖安装cmakesudoapt-getinstallcmake安装gcc与g++sudoapt-getinstallgccg++安装pangolinsudoapt-getinstalllibglew-devsudoapt-getinstalllibboost-devlibboost-thread-devlibboost-filesystem-devsudoapt-getinstallli

木木_cc·2023-09-06 20:17

大学大创项目：手机室内AR导航APP项目思路

由于知识储备的原因，在头一次接触SLAM时，我认为这会是解决这个项目的最佳方案。

Aer_7z·2023-09-06 19:53

基于视觉重定位的室内AR导航项目思路（1）：最初的项目思路（SLAM）

文章目录最初的项目思路（SLAM）：后文：前情提要：是第一次做项目的小白，文章内的资料介绍如有错误，请多包含！

Aer_7z·2023-09-06 19:53

基于视觉重定位的室内AR导航项目思路（2）：改进的建图和定位分离的项目思路

一、建图不知道在线建图是否有其他方法，但是我只尝试过使用ORB-SLAM3进行在线建图，这或许是一个可以再进行思考的要点。

Aer_7z·2023-09-06 19:51

主流VIO框架分析及VINS部分解析

引入因子图是为了方便宏观的把握SLAM的框架和问题是如何建立的，避免陷入到一些细节里，被细节迷惑。f2去掉后引入相关约束

可即·2023-09-06 18:11

VIO系统介绍

VIO（visual-inertialodometry）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（VINS，visual-inertialsystem），是融合相机和IMU数据实现SLAM的算法，根据融合框架的区别又分为紧耦合和松耦合

可即·2023-09-06 18:41

VIO视觉惯导相关技术（概念版）

一、参考资料VIO系统介绍主流VIO框架分析及VINS部分解析多传感器融合详解CSDN专栏：SLAM二、VIO相关介绍1.视觉与IMU优势互补本章节，分别介绍视觉、IMU的特性，通过分析单纯视觉、单纯IMU

花花少年·2023-09-06 18:37

《经济学人》精读72：Gay-rights activists take to the air in Tunisia

AnewonlineradiostationisthefirsttocatertoArabLGBTpeopleBOUHDIDBELHEDIisnoteasilyintimidated.ThecampaignerforLGBTrightshasbeenassaultedbyIslamicextremistsoutsidehishouseinTunisandbeatenbyamobasapolicem

VictorLiNZ·2023-09-06 17:45

【转载】ORB-SLAM3源码阅读笔记7：对IMU异常状态的进一步分析

文章目录1.IMU的使用1.1数据的传入1.2数据的使用2.对于IMU数据输入状态Error2.1:NotIMUdatainmlQueueImuData3.对于IMU数据正确状态Error3.1:notIMUmeasError3.2:notenoughaccelerationError3.3:Notenoughmotionforinitializing.Reseting…4.IMU异常状态小结5.

我才是一卓·2023-09-06 05:24

【相机标定】opencv python 标定相机内参时不计算 k3 畸变参数

常见的应用中，orbslam3中是否传入k3是可选的，而kalibr标定中则只需要传入k1,k2。但计算k3时的k1,k2不等于不计算k3时的k1,k2，因此需要学会计算两种场景下参数的计算。

我才是一卓·2023-09-06 05:23

ES6基础内容用法

let变量let为JavaScript新增了块级作用域。用它所声明的变量，只在let命令所在的代码块内有效。letname='zach'while(true){letname='obama'console.log(name)//obamabreak}console.log(name)//zach在外层声明的变量，当在作用域内被更改，也会反映给外层letname='zach'while(true){

LynnLiu_·2023-09-05 21:42

视觉slam十四讲---第一弹三维空间刚体运动

1.旋转矩阵1.1内积1.2外积1.3坐标系间的欧式变换相机运动是一个刚体运动，它保证了同一个向量在各个坐标系下的长度和夹角都不会发生变化。这种变换称为欧氏变换。旋转矩阵：它是一个行列式为1的正交矩阵。旋转矩阵为正交阵，它的逆（即转置）描述了一个相反的旋转。加上平移：1.4变换矩阵与齐次坐标关于变换矩阵T，它具有比较特别的结构：左上角为旋转矩阵，右侧为平移向量，左下角为0向量，右下角为1。这种矩阵

好人cc·2023-09-05 16:26

【ROS】例说mapserver静态地图参数（对照Rviz、Gazebo环境）

mapserver静态地图参数1.Rviz中显示的地图2.mapserver保存地图详解3.补充实验例说mapserver静态地图参数1.Rviz中显示的地图在建图过程中，rviz会显示建图的实时情况，其输出来自于SLAM

Moresweet猫甜·2023-09-05 15:29

AWS Lambda timeout原因总结

AWSLambda访问公网timeoutAWSLambda不能放在publicsubnet中。Lambda本身没有NAT能力，无法获取公网IP。所以Lambda必须置于privatesubnet中。

爱知菜·2023-09-05 08:17

视觉SLAM十四讲第六讲笔记

视觉SLAM十四讲第六讲笔记我们已经知道，方程中的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。

Tianchao龙虾·2023-09-04 17:00

点云slam常见框架、运动补偿、ICP、LM、牛顿法、GTSAM图优化函数库

从落地情况来看，视觉slam和激光slam，相对来说激光slam更容易落地视觉相对来说劣势：视觉，描述子，白天，黑夜，算力相对来说没有激光slam鲁棒Livox前言：1rad=(/180)1°=1/180rad

SensorFusion·2023-09-04 17:28

非线性优化

2.1最大后验与最大似然2.2最小二乘的引出2.3例子：批量状态估计3.非线性最小二乘3.1一阶和二阶梯度法3.2高斯牛顿法3.3列文伯格---马夸尔特方法3.4小结Reference:高翔，张涛《视觉SLAM

泠山·2023-09-04 17:58

视觉slam学习|基础篇02

系列文章目录SLAM基础篇01SLAM基础篇02目录系列文章目录计算机视觉基础相机模型像素坐标归一化坐标畸变双目相机模型计算机中图像的表示非线性优化基础slam问题建模非线性最小二乘一阶和二阶梯度法Gauss-Newton

David小伟同学·2023-09-04 17:27

dji uav建图导航系列（三）模拟建图、导航

当需要验证某一个slam算法时，我们通常使用模拟环境进行测试，这里使用stageros进行模拟测试，实际就是通过模拟器，虚拟一个带有传感器（如激光雷达）的机器人。

aworkholic·2023-09-04 13:23

ORB-SLAM3复现的详细过程——配置安装及ROS和脚本运行---Ubuntu20.04

ORB-SLAM3配置安装及ROS和脚本运行---Ubuntu20.041.安装所需要的依赖和包2.修改代码及文件内容2.1CMakeLists.txt文件的修改2.2单目可视化代码修改2.3环境配置文件的修改

琉璃轻纱·2023-09-04 07:52

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