SLAM学习历程第19页

机器人SLAM与自主导航——（三）导航功能包与实时避障

导航有两大关键问题——机器人定位/路径规划，ROS中提供了以下功能包：（1）move_base：实现机器人导航中的最优路径规划；（2）amcl：实现二维地图中的机器人定位；（1）安装导航功能包sudoapt-getinstallros-kinetic-navigation（2）导航包介绍move_base主要由两大规划器组成：（1）全局路径规划（global_planner）：根据给定

melodic18·2023-10-21 05:50

ROS-机器人SLAM与自主导航笔记

一、必备条件硬件要求深度信息参考：【gazebo仿真】如何在gazebo中给无人机添加双目相机在插件中，修改参数0.58.0中的数值可以修改深度相机的工作范围。里程计信息

HappensForTheBest·2023-10-21 05:50

【学习笔记】ROS-古月居第6讲：机器人SLAM与自主导航

【学习笔记】古月居-ROS第6讲：机器人SLAM与自主导航一、操作步骤二、遇到问题一、操作步骤建图功能包：gmappinghector_slamcartographerORB_SLAM建图指令：gmappingroslaunchmbot_gazebombot_laser_nav_gazebo.launch

Eric_Pxz·2023-10-21 05:17

机器人SLAM与自主导航

机器人技术的迅猛发展，促使机器人逐渐走进了人们的生活，服务型室内移动机器人更是获得了广泛的关注。但室内机器人的普及还存在许多亟待解决的问题，定位与导航就是其中的关键问题之一。在这类问题的研究中，需要把握三个重点：一是地图精确建模；二是机器人准确定位；三是路径实时规划。在近几十年的研究中，对以上三个重点提出了多种有效的解决方法。室外定位与导航可以使用GPS，但在室内这个问题就变得比较复杂。为了实现室

小海聊智造·2023-10-21 05:45

2019-05-16

基于无迹卡尔曼滤波的SLAM算法目的：求解SLAM问题时一般将移动机器人的位姿状态和环境地图中的路标位置组合成联合的系统状态向量，并利用SLAM算法对联合系统状态向量作最小均方误差估计，并把移动机器人在移动过程中新观测到的路标向量加入到联合状态向量

月巴大叔·2023-10-20 20:32

SLAM从入门到精通（构建自己的slam包）

但其实我们也可以自己编写一个slam包。这么做最大的好处，主要还是可以帮助自己更好地去了解slam、掌握slam以及用好slam。

嵌入式-老费·2023-10-20 08:08

SLAM中相机姿态估计算法推导基础数学总结

相机模型基本模型内参外参对极几何对极约束外积符号基础矩阵F和本质矩阵E相机姿态估计问题分为如下两步:本质矩阵E=t∧RE=t^{\wedge}RE=t∧R因为t∧t^{\wedge}t∧其实就是个3x3的反对称矩阵，所以EEE也是一个3x3的矩阵用八点法估计E零空间矩阵的讲解要通过E获得R和t就需要进行EEE的奇异值(SVD)分解带入之后的看相机的正深度，就只有第一种情况满足单应矩阵这个等式只有在

玛卡巴卡_qin·2023-10-20 08:32

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

我如何用4天通过经济师考试

由于听说教材要大改，所以也就没有提前看书，七月底订购的教材到手，下面是大概的学习历程备注

黄磊磊PMP·2023-10-19 23:08

【SLAM】lidar-camera外参标定(港大MarsLab)无需二维码标定板

综述标定问题也是一种位姿估计问题，它本质上和各种激光里程计和视觉里程计解决的是一样的问题。标定采用的办法也可以在里程计问题中借鉴。它们都有着共同的流程：a.特征提取b.特征匹配c.位姿求解参考论文：Pixel-levelExtrinsicSelfCalibrationofHighResolutionLiDARandCamerainTargetlessEnvironmentsgithub:https

iwander。·2023-10-19 20:22

我的学习机器学习历程(上）

我，做了7年多的Android开发，我在2017年的时候就知道机器学习，那时候被他吸引住了，机器通过资料的学习，可以较为准确地做预测。之后一直都有在间间断断地去了解、去学习，苦于这样间间断断的学习方法很容易就将学过的东西忘掉，而且每天也有自己的在职工作，回到家，也有家庭要照顾，根本没有时间和精力去学好。要掌握一样东西，就天天跟他接触，就像我当初学Android然后投身Android，才会学好和运用

GoLearning轻松学·2023-10-19 19:47

AWS Lambda – 函数版本，别名，API网关，CodeDeploy协同

Hello大家好，我们今天继续讨论AWSLambda的内容。Lambda函数的版本Lambda函数的版本和别名是辅助资源，我们可以通过创建这些资源管理函数的部署和调用。

沉默恶魔·2023-10-19 15:53

线程

();intmain(intargc,char**argv){std::threadt1(f1);std::threadt2(f2);t1.join();t2.join();printf("helloslam

Aaron_Swartz·2023-10-19 15:52

【ORB-SLAM3】CMake Error at CMakeLists.txt:37 (message): OpenCV ＞ 2.4.3 not found.

项目场景：ZED2相机配置使用ORB-SLAM3ZED2相机配置使用ORB-SLAM3，出现关于opencv的报错问题描述CMakeErroratCMakeLists.txt:37(message):OpenCV

Black__Jacket·2023-10-19 12:57

2023-10-10（目标多元评价方法多样的好处）

在基本理念中明确指出：“评价的主要目的是为了全面了解学生的数学学习历程，激励学生的学习和改进教师的教学；应建立评价目标多元，评价方法多样的评价体系。

海门中专马洁勤·2023-10-19 11:40

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 8 讲视觉里程计2 【如何根据图像估计相机运动】【光流 —＞直接法】

OpenCV关于光流的教程文章目录第8讲视觉里程计28.2光流8.3实践：LK光流【Code】本讲CMakeLists.txt8.4直接法8.5实践：双目的稀疏直接法【Code】8.5.4直接法的优缺点习题8√题1光流方法题2题3题4题5第8讲视觉里程计2P205第8讲光流法跟踪特征点直接法估计相机位姿多层直接法8.1直接法第7讲使用特征点估计相机运动缺点：1、关键点的提取与描述子的计算非常耗时2

Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:20

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 9 讲后端优化1 【扩展卡尔曼滤波器 EKF && BA+非线性优化(Ceres、g2o)】

文章目录第9讲后端19.1.2线性系统和KF9.1.4扩展卡尔曼滤波器EKF不足9.2BA与图优化9.2.1投影模型和BA代价函数9.2.2BA的求解9.2.3稀疏性和边缘化9.2.4鲁棒核函数9.3实践：CeresBA【Code】本讲CMakeLists.txt9.4实践：g2o求解BA【Code】习题第9讲后端1滤波器EKF前端视觉里程计：短时间内的轨迹和地图。后端优化：长时间内的最优轨迹和地

Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:20

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 12 讲建图

文章目录12.2单目稠密重建12.2.2极线搜索&&块匹配12.2.3高斯分布的深度滤波器12.3单目稠密重建【Code】待改进12.3.4图像间的变换12.4RGB-D稠密建图12.4.1点云地图【Code】查询OpenCV版本opencv_version12.4.2从点云重建网格【Code】查看PCL版本aptitudeshowlibpcl-dev12.4.3八叉树地图(Octomap)【灵活

Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:19

《视觉 SLAM 十四讲》V2 第 10 讲后端优化2 简化BA 【位姿图】

文章目录第10讲后端210.1滑动窗口滤波和优化10.1.2滑动窗口法10.2位姿图10.3实践：位姿图优化本讲CMakeLists.txt10.3.1g2o原生位姿图【Code】10.3.2李代数上的位姿优化【Code】习题10题1【没推完】LaTex第10讲后端2滑动窗口优化位姿图优化【简化的BA】带IMU紧耦合的优化g2o的位姿图第9讲以BA为主的图优化。BA能精确地优化每个相机位姿与特征点

Gaogaogaoshu·2023-10-19 08:15

ORB-SLAM3 Android 移植保姆式图文流程(全网唯一)

ORB-SLAM3Android移植1.前期准备ORB-SLAM3开源链接：https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3依赖库如下：boostopensslOpenCVEigen3DBoW2andg2oSophus1.1AndroidStudio

Damon_He·2023-10-19 05:03

点云从入门到精通技术详解100篇-雨雾环境下多传感器融合SLAM方法（续）

目录4基于球面投影的激光视觉融合里程计4.1引言4.2视觉惯性里程计4.2.1特征点提取与匹配

格图素书·2023-10-19 05:41

ubuntu18.04下安装SLAM-Pangolin（亲测有效）

首先安装Pangolin所需依赖sudoaptinstalllibgl1-mesa-devsudoaptinstalllibglew-devsudoaptinstallcmakesudoaptinstalllibpython2.7-devsudoaptinstallpython-pipsudopython-mpipinstallnumpypyopenglPillowpybind11sudoapti

清虞·2023-10-18 20:43

QT 错误：X Error: BadShmSeg (invalid shared segment parameter)

在跑ORBSLAM2的时候遇到了以下错误：XErroroffailedrequest:BadShmSeg(invalidsharedsegmentparameter)Majoropcodeoffailedrequest

答案是你·2023-10-18 12:30

专家早教丨哪来的十万个为什么？

『以解释为基础』的学习就是，『看见-记住』并不是完整的学习历程，而是会分析其因果关

娃咋养·2023-10-18 12:10

JDK1.8 lambda常用方法

importjava.util.function.Function;importjava.util.stream.Collectors;/**描述:@[email protected]@create2020-11-1011:28*/publicclassLambdaDemo

孤海alone·2023-10-18 12:07

build g2o viewer on macos

thisworkistocontributetoSLAM14bookchapter11.buildlibQGLViewerbuildlibQGLViewer,aswewilluseqt5,itscorrespondingversionis2.7.2gitclonehttps

seamanj·2023-10-18 10:31

因子图及GTSAM库介绍

因子图优化及GTSAM库介绍因子图在slam的后端优化问题中，我们通常会通过一些传感器的观测，比如视觉特征点，IMU预积分量，Lidar面点和边缘点的约束去构建一个优化问题，求解状态量（如位姿、速度等）

不忘初心t·2023-10-18 07:07

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

12.2.2RGB-D稠密建图八叉树建图-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

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

嵌入式Linux学习历程 — NXP官方SDK使用实验

NXP官方SDK使用实验NXP官方为I.MX6ULL编写了SDK包（I.MX6UL也可使用），其中有NXP已经编写好的寄存器定义文件。I.MX6ULL的SDK包在NXP官网下载在安装好的文件中，我们只需要fsl_common.h、fsl_iomuxc.h、MCIMX6Y2.h这三个文件。同时需要一个新头文件，用于存放一些SDK库文件需要使用到的数据类型cc.h#ifndef__CC_H#defin

FBI 警告·2023-10-18 00:32

SLAM建图

一、SLAM建图机器人在驱动机器人动起来后，我们可以开始考虑让机器人在实际环境中自主导航了。

暗夜比邻星_f19b·2023-10-18 00:41

uni-app学习历程（二）

fire_candle·2023-10-17 22:21

激光雷达建图和定位方案-开源SLAM

前面内容：一.器件选型心得（系统设计）--1_goldqiu的博客-CSDN博客一.器件选型心得（系统设计）--2_goldqiu的博客-CSDN博客二.多传感器时间同步方案（时序闭环）--1三.多传感器标定方案（空间同步）--1_goldqiu的博客-CSDN博客三.多传感器标定方案（空间同步）--2三.多传感器标定方案（空间同步）--3四.点云着色（真彩点云）方案五.激光雷达建图和定位方案-引

goldqiu·2023-10-17 20:02

新媒体学习历程

首先，我先自我介绍下。我是一名90后，2014年毕业后一年后，从教师行业转到涉外房产租赁行业。在初期，我对能接触到来自世界各国的国际友人很兴奋，觉得英雄终于有了用武之地。同时，在工作中肩负着维护我大中国的国人形象（据说在老外眼中，国人不咋地）。我默默承受着13亿人形象压力，凭着不错的英语口语和开朗的性格，在上海勉强养家糊口，嗯，养我自己。但是我一直是一个热爱思考的人，工作四年来，我对此刻的自己是不

Emily夏·2023-10-17 19:25

AWS Lambda - 同步/异步调用，事件源，目标

Hello大家好，我们今天继续讨论AWSLambda的内容。同步调用Lambda函数有三种调用方式。第一种方式是同步调用。当我们使用API、CLI以及API网关等调用函数时，就是同步调用。

沉默恶魔·2023-10-17 11:43

England lifts Covid curb

TheBritishgovernmentonMondayliftedpandemicrestrictionsondailylifeinEngland,scrappingallsocialdistancinginastepslammed

俗世尘沙·2023-10-17 06:06

python拟合曲线_[ML]从最简单的撸起－python实现线性拟合数据

注明：本文并非教程，仅作为记录本人的日常学习历程而存在。

weixin_39693950·2023-10-17 03:19

获取天空背景温度（408 MHz）

获取天空背景温度数据下载地址:haslam_mapimportsysimportmathimportnumpyasnpimporthealpyashpimportmatplotlib.pyplotaspltfromastropy.ioimportfitsfrommatplotlib.colorsimportLogNormdefread_healpix_map

Persus·2023-10-17 03:09

SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集的可行方案

SLAM之BundleFusion测试自制Rosbag数据集前言最近在做三维重建与轨迹定位相关的研究，需要以一些传统的重建算法做Baselines，我们选择了KinectFusion、ElasticFusion

我是工程狮·2023-10-17 03:22

SLAM从入门到精通（数据回放工具之rosbag）

联系信箱：[email protected]】前面我们学习了hector-slam、gmappingslam两种slam方法。当时我们操作的时候，是通过手动操作的方法来建图的。

嵌入式-老费·2023-10-17 03:50

Active Mapping and Robot Exploration: A Survey 主动建图与机器人探索：综述

ActiveMappingandRobotExploration:ASurvey主动建图与机器人探索：综述摘要关键词1.简介2.历史回顾3.ASLAM问题3.1位姿识别PoseIdentification3.2

nicheng123lala·2023-10-16 23:06

M2DGR数据集在一些SLAM框架上的配置与运行：ORB-SLAM系列、VINS-Mono、LOAM系列、FAST-LIO系列、hdl_graph_slam

文章目录一、M2DGR数据集二、ORB-SLAM22.1配置参数2.2单目三、ORB-SLAM33.1配置参数3.2运行单目+IMU四、VINS-Mono4.1配置参数4.2运行单目+IMU五、DM-VIO5.1

ZARD帧心·2023-10-16 21:39

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

SVO2安装，编译和运行q

rpg_svo_pro_openSVO2是在SVO的基础上的升级版，其与SVO的不同在于：1.SVO2.0支持透视，鱼眼和立体相机2.SVO2.0其后端是借鉴了OKVIS的视觉惯性紧耦合滑窗后端优化框架3.针对视觉惯性SLAM

小西同学·2023-10-16 21:37

给儿子的一封信

记得去年的此时，旅行归来，带着一些欣喜的憧憬和忐忑，准备走进实验校园开启一段新的学习历程。时光荏苒，忙碌充实的高一让你成了进入状态的高中生，让我也进入高中生家长的角色。

糖枇杷·2023-10-16 20:33

ORB-SLAM2运行自己的数据集进行定位教程

ORB-SLAM2只做定位的话，精度还是挺准确的，所以用单目摄像头录制视频，制作自己的数据集跑一下，看看定位精度，将过程加以记录。

极客范儿·2023-10-16 17:51

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