SLAM自学笔记

AWS中的Lambda

所以Lambda又被称为ServerlessComputerAWSLambda原生支持Java、Go、PowerShell、Node.js、C＃、Python和Ruby代码，并提供RuntimeAPI，
就这些吗·2023-10-22 01:46

python and opencv 自学笔记2：图像的简单处理

1.边界填充在图像的上下左右填充一些东西，给图像设置一个边界框cv2.copyMakeBorder(src,top_size,bottom_size,left_size,right_size,borderType[,value])src：待处理的图片top_size,bottom_size,left_size,right_size：图片上下左右需要填充的宽度borderType：添加边界框的类型，
Moon_Nov·2023-10-22 01:15

ROS-3DSLAM（7）：视觉部分visual-estimator第一节：initial初步分析

一、学习背景：经过前几周对于雷达部分的学习，我对于ros以及LVI-SLAM包有了初步的认识。
Lukeeeeeee！·2023-10-21 16:57

linux ffmpeg插件,Linux FFmpeg（含x264、lame插件）安装记录

Whatislame?LAME是一个开源
玩代码的董大大·2023-10-21 11:44

Lambda表达式

语法:(参数列表)->{方法体}使用lambda创建的匿名内部类实际所属的接口必须只能有一个方法.否则编译不通过.lambda表达式第一种无参数的写法publicclassLambdaDemo1{publicstaticvoidmain
biubiubiu0706·2023-10-21 06:18

机器人SLAM与自主导航（三）——SLAM功能包

机器人SLAM与自主导航（三）——SLAM功能包目录一、gmapping1、gmapping功能包2、栅格地图取值原理3、gmapping安装4、配置gmapping节点5、启动gmapping演示（深度信息基于激光雷达
我不是“耀”神·2023-10-21 05:21

机器人SLAM与自主导航（一）——理论基础

机器人SLAM与自主导航（一）——理论基础目录总述1、激光雷达2、摄像头3、RGB-D摄像头总述SLAM可以描述为：机器人在未知的环境中从一个未知位置开始移动，移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位，
我不是“耀”神·2023-10-21 05:51

机器人SLAM与自主导航（二）——必备条件

机器人SLAM与自主导航（二）——必备条件目录总述一、传感器信息二、仿真平台总述ROS中SLAMda和自主导航的相关功能包可以通用于各种移动机器人平台，但为达到最佳效果，对机器人的硬件仍然有以下三个要求
我不是“耀”神·2023-10-21 05:51

机器人SLAM与自主导航（四）——导航功能包

机器人SLAM与自主导航（四）——导航功能包目录一、导航框架二、move_base功能包1、话题和服务2、参数配置三、amcl功能包1、话题和服务2、参数配置3、坐标变换四、代价地图的配置1、通用配置文件
我不是“耀”神·2023-10-21 05:51

机器人SLAM与自主导航简介(笔记)

目录一、SLAM是什么二、SLAM技术框架三、SLAM优秀开源方案一、SLAM是什么SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）同时定位与建图、同时定位与地图构建当某种移动设备
手可摘星辰不去高声语·2023-10-21 05:21

机器人SLAM与自主导航——（四）Gazebo仿真机器人导航

（1）创建launch文件启动Gazebo仿真环境：mrobot_gazebo/launch/mrobot_laser_nav_gazebo.launch启动move_base导航功能节点：mrobot_navigation/launch/fake_nav_cloister_demo.launch（2）命令行运行roslaunchmrobot_gazebomrobot_laser_nav_gaze
melodic18·2023-10-21 05:20

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

2019-05-05《R语言绘图》之饼图 Pie Charts 自学笔记

《R语言绘图》之饼图PieCharts自学笔记语法：pie(x,labels=names(x),edges=200,radius=0.8,clockwise=FALSE,init.angle=if(clockwise
伊莲娜娜·2023-10-21 05:19

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

网络安全—自学笔记

目录一、自学网络安全学习的误区和陷阱二、学习网络安全的一些前期准备三、网络安全学习路线四、学习资料的推荐想自学网络安全（黑客技术）首先你得了解什么是网络安全！什么是黑客！网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。无论网络、Web、移动、桌面、云等哪个领域，都有攻与防两面性，例如Web安全技术，
羊村最强沸羊羊·2023-10-20 18:52

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

Redis自学笔记（下载与配置）

说明:以下操作均在windows系统下完成。下载下载地址https://github.com/tporadowski/redis/releases根据自己的系统选择应该下载的文件64位windows系统选择这个下载完成之后将压缩包解压到一个文件夹里（建议在D盘为Redis新开一个文件夹，养成良好的文件管理习惯）服务端启动我将文件解压到了D盘的Redis文件夹下，打开cmd命令行，切换到文件夹所在的
辰宝IWZ·2023-10-20 05:46

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

ROS自学笔记十二：Command ‘git‘ not found, but can be installed with:

这个错误提示表明在你的系统上未安装Git命令行工具。你可以按照以下步骤在不同的操作系统上安装Git：在Linux上安装GitUbuntu/Debian：sudoaptupdatesudoaptinstallgitFedora：sudodnfinstallgitCentOS：sudoyuminstallgit在macOS上安装Git：使用Homebrew：brewinstallgit在Windows
ironmao·2023-10-20 03:11

ROS自学笔记十三：VScode的介绍和安装

VisualStudioCode（简称VSCode）是一款由Microsoft开发的免费、轻量级、开源的集成开发环境（IDE）。它支持多种编程语言，并且具有丰富的扩展系统，使得用户可以根据自己的需求自定义和扩展功能。以下是VSCode的一些主要特点：1.免费和开源：VSCode是免费提供的，并且其源代码是开放的，任何人都可以查看、使用和贡献。2.跨平台：VSCode支持Windows、macOS和
ironmao·2023-10-20 03:11

ROS自学笔记十四：URDF语法详解

URDF文件是一个标准的XML文件，在ROS中预定义了一系列的标签用于描述机器人模型，机器人模型可能较为复杂，但是ROS的URDF中机器人的组成却是较为简单，可以主要简化为两部分:连杆(link标签)与关节(joint标签)，URDF中的有以下不同标签:一、robot根标签在机器人建模领域，URDF（UnifiedRobotDescriptionFormat）是一种用于描述机器人模型的XML文件格
ironmao·2023-10-20 03:41

Vue2.0自学笔记

一.对Vue的了解作者：尤雨溪渐进式框架：根据自身需求，选择框架的中的工具,VUE不强求你一次性接受并使用它的全部功能特性Vue数据驱动渐进式框架基于MVVM软件设计模式React开发大型项目最严谨的框架Anagle适用于大型项目，项目开发较为沉重，不够灵活Vue与jquery的区别(打扫卫生)原生JS扫把、簸箕、拖把Jquery戴森吸尘器Vue扫地机器人（保姆）2.MVVM（软件设计模式）Vue
小白6402·2023-10-20 00:41

【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

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

《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

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

修片自学笔记-1

那么问题来了，本来想找些原片来练手，也不知去哪找，微博上看到很多大大优秀的作品，简直令人羡慕眼红，随手临时推荐几个好了微博是哟哟切克闹的切克闹一个昆明的摄影这个大大不管是构图还是想法真的很多，大概是大量的经验积累吧，而且调色和特效也很高端（如有侵权请联系我删除）微博耀_Xzm这个大大和后期也很厉害这后期水平够我学很久了（如有侵权请联系我删除）看了一下，发现这个大大原来是用C4D做的，6666，这可
等着没有人·2023-10-18 05:18

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

C# Winform编程自学笔记（四）菜单和菜单组件

简介因为毕业设计要用到Winform编程，所以计划用一个月的时间学一下，这篇笔记里包含了上机实操和代码理论两个部分，欢迎前来交流~另：此篇为C#Winform自学合集第四篇，接上篇（三）内容一览如何建立一个菜单？界面美化第一单元课后练习第一单元笔记总结（一）如何建立一个菜单？菜单是软件界面的一个重要组成部分，它描述了一个软件的大致功能和风格，所以在程序设计中处理好，设计好菜单是非常重要的。菜单的本
BrilandLiu·2023-10-18 01:44

C# Winform编程自学笔记（八）

C#Winform编程自学笔记第八篇，上接自学笔记（七）个人代码，仅供参考：链接：https://pan.baidu.com/s/1TGZBtjLuRYHoh8kBHuGDAw提取码：yj65内容一览为程序添加多媒体功能用户自定义控件课后总结本章小结
BrilandLiu·2023-10-18 01:44
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