SLAM知识学习第19页

2018年19周周计划

上班时间可利用的时间为晚上如此估计的话，19周可以用时间在14小时回顾和检视重点任务1：日计划和日回顾，这周五一之后只有3天时间，没有做回顾，没有推进，不太满意，打分3分重点任务2：保险知识学习，长投的保险课程完成

苏锵锵01·2023-11-20 08:23

【成长日记】无币区块链，应该了解一些内容

这两天在听一个币圈大佬年终总结，提到了无币区块链，下面就相关知识学习思考如下：一、区块链技术区块链技术本质上是历史记录公开、不可篡改的数据库技术。

能学多少学多少·2023-11-20 08:48

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】三维重建

目录前言几个高频面试题目“基于RGB-D相机的三维重建"和传统的SFM和SLAM算法有什么区别？

格图素书·2023-11-20 07:07

2018-06-16

今天状态今天早上状态起来复习时还是非常不好的,总想着快点结束然后娱乐,因为我们学习安排出了一些问题,所以导致这样.不过好在下午和晚上就恢复正常了,学习了一些新知识和巩固了以前的一些知识.学习内容学习时间:8小时复习以前知识学习了

Ghoset·2023-11-20 03:00

读书笔记-《无人驾驶》7-20200929

SLAM即时定位于地图构建技术，提高机器人自主地图定位的

关七666·2023-11-20 02:04

SELinux零知识学习十七、SELinux策略语言之类型强制（2）

接前一篇文章：SELinux零知识学习十六、SELinux策略语言之类型强制（1）二、SELinux策略语言之类型强制2.类型、属性和别名类型是构成TE规则的最小单位，SELinux主要就是使用类型来确定什么访问是被允许的

蓝天居士·2023-11-19 23:24

每日开眼01.16

#小程序设计#UI设计01.老人约会应用Dribbble-OldPeopleCommunity.pngbyShahidulIslamShishir✪02.进行目标管理程序https://dribbble.com

西瓜绿2020·2023-11-19 14:29

SELinux零知识学习十八、SELinux策略语言之类型强制（3）

接前一篇文章：SELinux零知识学习十七、SELinux策略语言之类型强制（2）二、SELinux策略语言之类型强制2.类型、属性和别名（3）关联类型和属性1）使用type语句关联类型和属性迄今为止，

蓝天居士·2023-11-19 12:29

【6年人工智能开发】简述卷积神经网络（CNN）

随着各类传感器、语音交互、机器识别、SLAM等技术的蓬勃发展，机器人开始从科幻作品中走出，走进人们的生活。下面给大家简述一下深度学习方面的卷积神经网络。

爱码小士·2023-11-19 11:45

React学习（React高级）

学习目标：提示：这里可以添加学习目标例如：一周掌握Java入门知识学习内容：提示：React实战二、React高级入门1、脚手架（1）什么是脚手架脚手架本质上就是一个工具插件，可以通过执行指定命令的形式完成项目文件的远程同步

城南的夏·2023-11-19 09:45

扫地机器人，不相信视觉导航

2010年，第一台搭载激光导航技术（LDSSLAM）的扫地机器人Neato问世，它可以通过激光雷达反射计算障碍物的距离并进行环境地图构建，标志着扫地机器人从随机式清扫进入了规划式清扫时代。

INDEMIND·2023-11-18 22:36

SELinux零知识学习十一、SELinux策略语言之客体类别和许可（5）

接前一篇文章：SELinux零知识学习十、SELinux策略语言之客体类别和许可（4）一、SELinux策略语言之客体类别和许可3.有效的客体类别（2）与网络有关的客体类别与网络有关的客体类别代表网络资源如网络接口

蓝天居士·2023-11-17 14:14

平面几何参数表示

平面几何ref：slam中线和面特征的参数化表示方法https://blog.csdn.net/qq_35102059/article/details/122437847SLAM中面特征的参数化https

Jumping润·2023-11-17 11:04

SELinux零知识学习十二、SELinux策略语言之客体类别和许可（6）

接前一篇文章：SELinux零知识学习十一、SELinux策略语言之客体类别和许可（5）一、SELinux策略语言之客体类别和许可3.有效的客体类别（3）SystemVIPC客体队列与IPC有关的客体类别代表

蓝天居士·2023-11-17 08:11

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（最终篇）

目录前言SLAM学习方法论语义SLAM与深度相机SLAM-机器人ROSSLAM与ROS之间的关系

格图素书·2023-11-17 06:03

Jetson TX2 NX(Ubuntu 18.04) + ROS melodic + turtlebot功能包 + realsense d455 + ORB-SLAM2

JetsonTX2NX(Ubuntu18.04)+ROSmelodic+turtlebot功能包+realsensed455+ORB-SLAM21.安装ROSmelodic更换中科大源$sudosh-c

呼吸之野qaq·2023-11-17 03:07

史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 22:41

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】点云中的拟合问题和K近邻

目录1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。2.推导argmax||Ad||22的解为ATA的最大特征向量或者奇异向量。3.将本节的最近邻算法与一些常见的近似最近邻算法进行对比，比如nanoflann，给出精度指标和时间效率指标。4.也欢迎大家来公众号--“过千帆”读书。1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。在NearbyType中定义NEARBY14

宛如新生·2023-11-16 21:25

ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安装配库教程

目录安装ros(如果只是运行ORB-SLAM3，可以跳过安装)0.ros安装教程1.安装opencv2.安装Pangolin3.安装Eigen34.安装Python&libssl-dev5.安装boost

lelezhuxj·2023-11-16 20:32

卡尔曼家族从零解剖-(07) 高斯分布积分为1，高斯分布线性变换依旧为高斯分布，两高斯函数乘积仍为高斯。

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 06:14

【ROS导航Navigation】一 | 概述

目录致谢：ROS赵虚左老师一、【概述】二狗子找大水法Navigation全图二、【SLAM】即时定位与地图构建三、【AMCL】自适应蒙特卡洛定位四、【Move_base】路径规划五、【cmd_vel】运动控制六

Akaxi-1·2023-11-16 00:10

【ROS导航Navigation】四 | SLAM与导航 | 自主移动的地图构建（更新ing）

致谢：ROS赵虚左老师Introduction·Autolabor-ROS机器人入门课程《ROS理论与实践》零基础教程参考赵虚左老师的实战教程实现比较简单，步骤如下:编写launch文件，集成SLAM与

Akaxi-1·2023-11-16 00:08

【源码分析】Java中的lambda表达式会生成内部类吗？是如何生成的？

文末附结论分析以该程序为例子publicclassLambdaTest{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->{System.out.println

Honyelchak·2023-11-16 00:22

PCL编译提示CMake Error: Boost not Found(common is required but boost was not found)

不得不说ORB-SLAM2依赖库实在是太多了，库和库之间很容易冲突，这不，源码编译安装了boost1.54，然后在编译PCL1.8的时候报错了：CMakeError:BoostnotFound(commonisrequiredbutboostwasnotfound

nudt_qxx·2023-11-15 21:59

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（下）

8.2BA与图优化BundleAdjustment是指从视觉图像中提炼出最优的3D模型和相机参数（内参和外参）。8.2.1相机模型和BA代价函数我们从一个世界坐标系中的点p\boldsymbol{p}p出发，把相机的内外参数和畸变都考虑进来，最后投影成像素坐标，步骤如下：（1）世界坐标系转换到相机坐标系P′=Rp+t=[X′,Y′,Z′]T(8-30)\boldsymbol{P'}=\boldsy

算法导航·2023-11-15 20:28

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计2

文章目录07视觉里程计27.1直接法的引出7.22D光流7.2.1Lucas-Kanade光流7.2.1实践：LK光流7.3直接法7.3.1推导过程7.3.2直接法的优缺点07视觉里程计27.1直接法的引出特征点的缺点：关键点的提取与描述子的计算非常耗时，实时性差；使用特征点时，忽略了特征点以外的所有信息，而丢弃了部分可能有用的信息；有时会出现特征缺失的情况，如白墙或者空荡荡的走廊等。为了克服上述

算法导航·2023-11-15 20:58

《视觉SLAM十四讲》-- 视觉里程计 1（下）

6.4.1直接线性变换（DLT）已知空间中某点P=[X,Y,Z,1]T\boldsymbol{P}=[X,Y,Z,1]^TP=[X,Y,Z,1]T，在图像中的归一化坐标为[u,v,1]T[u,v,1]^T[u,v,1]T，求解相机运动R\boldsymbol{R}R、t\boldsymbol{t}t。定义增广矩阵[R∣t][\boldsymbol{R}|\boldsymbol{t}][R∣t]为一

算法导航·2023-11-15 20:57

《视觉SLAM十四讲》-- 后端 1（上）

文章目录08后端18.1概述8.1.1状态估计的概率解释8.1.2线性系统和卡尔曼滤波（KF）8.1.3非线性系统和扩展卡尔曼滤波（EKF）8.1.4小结08后端1前端视觉里程计可以给出一个短时间内的轨迹和地图，但由于不可避免的误差积累，地图在长时间内是不准确的，因此，我们希望构建一个大规模、长时间的最优轨迹和地图。8.1概述8.1.1状态估计的概率解释（1）两种处理方式批量式：使用过去和未来的信

算法导航·2023-11-15 20:55

自学SLAM（8）《第四讲：相机模型与非线性优化》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四次作业。

Chris·Bosh·2023-11-15 17:06

SLAM中提到的相机位姿到底指什么？

不小心又绕进去了，所以掰一下。以我个人最直观的理解，假设无旋转，相机在世界坐标系的(5,0,0)^T的位置上，所谓“位姿”，应该反映相机的位置，所以相机位姿应该如下：Eigen::Matrix4dT=Eigen::Matrix4d::Identity();//假设T是一个4x4的矩阵，初始化为单位矩阵T(0,3)=5.0;但是根据我对位姿的这个理解，再结合高翔博士的《十四讲》第五章，第二版P99，

秦伟H·2023-11-15 17:26

单片机的一些入门知识与学习资料

目录单片机简介51单片机发展历程51单片机主要品牌及其产品Arduino开发板入门基础知识学习视频资料常见传感器资料DHT11温湿度传感器单片机简介来源百度百科:link1，link2.单片机（Single-ChipMicrocomputer

weixin_46771530·2023-11-15 11:02

AK F.*ing leetcode 流浪计划之半平面求交

本期话题：半平面求交背景知识学习资料视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1jL411C7Ct/?

闪电彬彬·2023-11-15 08:32

【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果：①首先是在预积分程序中记录了预积分积累的IMU数据个数（用来保证相邻两关键帧之间要有IMU预积分量来做约束）②然后，参考addGnss部分代码修改addOdom部分代码：运行效

宛如新生·2023-11-15 02:18

SAA-C02学习记

一、AWSLambda无服务器计算让您可以在不考虑服务器的情况下构建并运行应用程序和服务。使用无服务器计算，您的应用程序仍在服务器上运行，但所有服务器管理工作均由AWS负责。

AllanRobinLukeman·2023-11-14 13:29

SLAM算法知识荟萃

文章目录SLAM自动驾驶八股PID控制算法ROS和ROS2区别四元数在表示空间旋转时的优势是什么？

howtoloveyou·2023-11-14 13:28

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲初识 SLAM

SLAM十四讲学习笔记第2讲初识SLAM文章目录SLAM十四讲学习笔记2.1SLAM是什么？2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？

JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

SLAM介绍SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)译为同时定位与地图构建。

趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉

bangbang1124·2023-11-14 02:27

【ROS入门】机器人导航（仿真）——导航实现

文章结构建图SLAM编写gmapping节点相关launch文件执行地图服务map_server地图保存节点map_server地图服务map_server定位amcl编写amcl节点相关的launch

趴抖·2023-11-14 02:26

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境

趴抖·2023-11-14 02:56

【ROS学习】——架构

文章来源：http://t.csdn.cn/jnImX毕设是关于slam和导航的，现在需要对ros架构进行系统的学习。

白云千载尽·2023-11-13 22:13

小夜灯的体势红外传感器＞红外知识学习

红外是电磁辐射谱中的一部分，它位于可见光谱的红色边缘之外，具有较长的波长。可见光谱是人眼能够感知的电磁辐射范围，而红外光的波长较长，人眼无法感知。生命光的范围是6~14um红外光的波长范围一般约为0.7um~1000um（1微米等于百万分之一米）。在红外光谱中，根据波长不同，通常将其分为三个主要区域：红外类型波长描述主要用途近红外NIR0.7um~1.3um近红外光波长较短，人眼无法感知，但某些摄

ABEL in China·2023-11-13 11:35

如何入门学习黑客技术？如何选择编程语言？如何选择适合黑客的操作系统？

‘一’了解黑客技术的基础知识学习黑客技术需要对网络安全和计算机系统有一定的了解。可以通过参加安全培训班、阅读专业书籍和学术论文、浏览网络安全博客和论坛等方式获取基础知识。

Linuxer_Martin·2023-11-13 10:49

aws lambda配置_配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

awslambda配置在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:59

配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:28

K8s基础知识学习笔记及部分源码剖析

K8s基础知识学习笔记及部分源码剖析在学习b站黑马k8s视频资料的基础上，查阅了配套基础知识笔记和源码剖析，仅作个人学习和回顾使用。

夙夜星海·2023-11-12 22:38

卡尔曼家族从零解剖-(06)一维卡尔曼滤波编程实践