SLAM论文笔记第15页

上位机与下位机通信

里程计提供ROS需要的速度信息，陀螺仪提供加速度方向等信息给ROS，再加上连接到树莓派上的激光雷达，ROS就可以进行SLAM制图和导航了。下位机接收到ROS下发的速度信息后

慢慢的回味·2023-11-23 05:29

论文笔记--Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition

Hello,今天是论文笔记计划的第二天啦。

Lyndsey·2023-11-23 04:41

ORB-SLAM3在Windows环境下编译可能遇到的问题

前言本博客是对知乎文章：ORB-SLAM3在windows下的编译使用的补充，详细操作步骤请参考原博客可能遇到的问题及其解决方案vcpkg配置问题建议用vcpkg下Eigen和boost，然后OpenCV

qq_40864007·2023-11-23 01:55

【VSLAM】ORB-SLAM3安装部署与运行

——梁启超文章目录:smirk:1.ORB-SLAM3介绍:blush:2.代码安装部署1.安装ros与opencv2.安装Pangolin作为可视化和用户界面3.安装Eigen3一个开源线性库，可进行矩阵运算

DevFrank·2023-11-23 01:24

orb-slam3在windows下编译

参照ORB-SLAM3在w

dianzheng7390·2023-11-23 01:23

ORB-SLAM3在windows11下的编译使用

01写在前面近期在学习SLAM，想部署一下ORB-SLAM3，但是自己电脑是win11系统，因此就想着在win11上部署一下。但是网上看了一些教程，有一些博客，但是可能不适合我这种情况把，就很纠结。

果冻先森·2023-11-23 01:51

win11从零搭建ORB-SLAM3简要记录

因研究课题需要，准备直接在windows上搭建ORB-SLAM3的环境，尝试是否能跑起来。因为完全零基础，所以花了整整一周时间才勉强配置成功，所以把遇到的问题记录一下，留着后面查看。

Gargantua_L·2023-11-23 01:51

使用XV-11激光雷达做hector_slam

大家在学习ROS中不可避免需要使用激光雷达，高精地图、实时定位以及障碍物检测等多项技术，而这些技术都离不开光学雷达的支持，但是呢雷达这真是太贵了，大部分人是负担不起（实验室、研究所土豪可以略过），但是还是机智的大牛发明了其他手段：使用深度摄像头仿激光数据1、kinect仿激光数据2，用来测试足够了，果真人民都是机智的，后来呢人们发现扫地机器人上也有的用的激光雷达，为什么不利用起来呢，然后国外大牛就

weixin_30649859·2023-11-23 01:40

Self-Supervised Exploration via Disagreement论文笔记

通过分歧进行自我监督探索0、问题使用可微的ri直接去更新动作策略的参数的，那是不是就不需要去计算价值函数或者critic网络了？1、Motivation高效的探索是RL中长期存在的问题。以前的大多数方式要么陷入具有随机动力学的环境，要么效率太低，无法扩展到真正的机器人设置。2、Introduction然而，在学习无噪声模拟环境之外的预测模型时，有一个关键的挑战:如何处理代理-环境交互的随机性?随机

Gabriel17·2023-11-23 00:55

2022-03-22

自动驾驶/机器人SLAM算法面经1欢迎关注公众号：内推君SIR，加微信：neituijunsir加入自动驾驶交流群Case1一面项目相关1、简历中的项目相关问题，项目是三维重建相关的，深度学习的深度估计

内推君·2023-11-22 17:42

地图构建算法——占据栅格地图构建算法

今天这篇文章主要介绍激光雷达SLAM中的一种经典的地图构建算法——占据栅格地图构建算法，下面将从地图的引入然后再详细的对该算法进行讲解。

快乐小脾孩·2023-11-22 14:40

论文笔记：语音情感识别（三）手工特征+CRNN

一：EmotionRecognitionfromHumanSpeechUsingTemporalInformationandDeepLearning（2018InterSpeech）（1）分帧加窗，每一帧采用的特征向量为eGeMAPS特征集中的20个特征，每个utterance使用裁剪和padding的做法使得定长512帧，所以输入为20x512的矩阵。每个样本归一化到0均值1标准差（根据对应的说

编程大乐趣·2023-11-22 11:04

【论文笔记】Recent Developments in Parallel and Distributed Computing for Remotely Sensed Big Data Proc...

题目：用于遥感大数据处理的并行和分布式计算的最新进展摘要本文对处理遥感大数据的最先进方法进行了调查，并深入研究了各种流行的高性能计算平台上现有的并行实现。这些方法的优缺点在功能、可扩展性、可靠性和易用性方面进行了讨论。在现有的分布式计算平台中，云计算由于其先进的高性能和面向服务的计算能力，是目前对遥感大数据进行高效、可扩展处理最有前途的解决方案。我们进一步深入分析了寻求利用遥感大数据分布式处理的并

吃核桃用手夹·2023-11-22 06:12

ubuntu18.04安装运行A-LOAM

安装环境、依赖：eigen、pcl参考这里：Ubuntu18.04realsenseD435iROSorbslam2_echo_gou的博客-CSDN博客ceres1.14：sudoapt-getinstalllibgoogle-glog-devlibgflags-devlibatlas-base-devlibsuitesparse-devcmakewgetceres-solver.org

echo_gou·2023-11-22 04:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三讲三维空间刚体运动

1.旋转矩阵的正交性P45下方注解第一条“旋转矩阵的正交性可直接由定义给出”，在查阅众多证明方法之后，我选择一种个人更容易理解的方法。首先明确：正交矩阵即逆为自身转置的矩阵，即满足，因此要证明旋转矩阵的转置矩和逆矩阵是同一个矩阵。对于转置矩阵较为简单：对于旋转矩阵的逆，可以从物理意义上考虑，即为反向旋转对应的旋转矩阵（经过两次旋转回到初始状态，对应矩阵相乘结果为单位矩阵），因此只需要调换对应基底就

晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第九讲后端优化（1）

针对SLAM问题（非线性）的卡尔曼滤波器给出了单次线性近似下的最大后验估计，或者说是优化过程中一次迭代的结果。（2）非线性优化

晒月光12138·2023-11-22 01:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动

视觉slam十四讲学习笔记——第三章三维空间刚体运动3.1旋转矩阵3.1.1点、向量和坐标系3.1.2坐标系中的欧式变换3.1.3变换矩阵与齐次坐标3.2Eigen库的使用3.3旋转向量和欧拉角3.3.1

HIT_NOVA·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第五讲相机与图像

参考书：高翔《slam十四讲》第二版我会在我的笔记中，结合自己的理解复述内容，并对代码部分完成复现。有问题的可以留言或者私信噢！开发环境：虚拟机Ubuntu22.04+Vscode。

派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——第一二讲

文章目录前言第一讲预备知识第二讲初识SLAM传感器Sensors经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述总结前言研0学生，放假宅家，本科期间对其感兴趣，故开始学习。一个人学有点无聊，可以一起来学呀！

派大星不憨·2023-11-22 01:38

视觉SLAM十四讲学习笔记——三维空间刚体运动（ch3~旋转矩阵Eigen）

文章目录本节目标一、旋转矩阵1.1点、向量和坐标系1.1.1向量-向量、向量-数之间的运算1.1.2外积表示旋转1.2坐标系间的欧式变换1.3变换矩阵与齐次坐标1.4小节二、代码实践2.1矩阵初始化2.2矩阵运算2.3矩阵变换2.4解方程2.4.1特征值/特征向量2.4.2解方程本节目标理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一

云梦泽没有东边和西边·2023-11-22 01:06

高翔视觉SLAM十四讲学习笔记——第3讲刚体运动

第三章刚体运动学习任务一、点，向量和坐标系向量的坐标内外积二、坐标系间的欧氏变换三、齐次坐标和变换矩阵♥重点♥四、旋转向量和欧拉角4.1旋转向量4.2欧拉角4.3四元数五、四元数到旋转矩阵的转换学习任务理解三维空间的刚体运动描述方式：旋转矩阵、变换矩阵、四元数和欧拉角。掌握Eigen库的矩阵、几何模块使用方法。一、点，向量和坐标系刚体：不光有位置，还有自身的姿态。相机也可以看成三维空间的刚体，位置

星禾说·2023-11-22 01:35

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM本章将介绍视觉SLAM的基本问题之一：如何描述刚体在三维空间中的运动？

趴抖·2023-11-22 01:32

论文笔记：The Impact of AI on Developer Productivity:Evidence from GitHub Copilot

0abstract本文介绍了一项对GitHubCopilot（一种人工智能编程助手）的控制实验结果。研究人员招募了软件开发人员，要求他们尽可能快地用JavaScript实现一个HTTP服务器。实验组可以访问人工智能编程助手，比对照组完成任务的速度快55.8%。观察到的异质性效应表明，人工智能编程助手有望帮助人们过渡到软件开发职业。1实验设计计算了两个指标作为衡量每个组的表现：任务成功率和任务完成时

UQI-LIUWJ·2023-11-22 00:01

论文笔记：Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks

ACL20151Intro1.1背景LSTM能够处理序列信息，但是无法处理带有树结构的数据依存句法分析树(DependencyTree)成分句法分析树(ConstituencyTree)1.2论文思路为了解决将树结构的数据作为输入训练RNN的问题，论文中提出了两种结构的Tree-StructuredLSTM：Child-SumTree-LSTMs(DependencyTree-LSTMs)适用于子

UQI-LIUWJ·2023-11-21 23:33

ORB-SLAM坐标系到ROS坐标系的转换

Step0：整体流程ros::PublisherCamPose_Pub;geometry_msgs::PoseStampedCam_Pose;cv::MatCamera_Pose;tf::Transformslam_tf

Jiqiang_z·2023-11-21 20:19

论文笔记2：Deep Attention Recurrent Q-Network

DeepAttentionRecurrentQ-Network（本篇DARQN）[1507.06527v3]DeepRecurrentQ-LearningforPartiallyObservableMDPs（DRQN,可参见我上一篇笔记）目前网上我搜到的论文笔记参考

uuummmmiiii·2023-11-21 18:03

论文笔记：ReNet: A Recurrent Neural Network Based Alternative to Convolutional Networks

ReNet:ARecurrentNeuralNetworkBasedAlternativetoConvolutionalNetworks2018-03-0511:13:051.引言：本文尝试用基于四个方向的RNN来替换掉CNN中的convolutionallayer（即：卷积+Pooling的组合）。通过在前一层的feature上进行四个方向的扫描，完成特征学习的过程。Therecurrentla

weixin_34185364·2023-11-21 18:58

【论文笔记】Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting

最近在看一些关于图像修复的文献，针对最近看的文献分享一些自己的认识，不足之处还请在评论区指出。《RecurrentFeatureReasoningforImageInpainting》这是一篇2020年CVPR上的文献。原文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Li_Recurrent_Feature_Reasoning

woxinfeiyang6032·2023-11-21 18:58

论文笔记： BRITS: Bidirectional Recurrent Imputation for Time Series

2018NIPS0摘要时间序列在许多分类/回归应用程序中无处不在。但是，实际应用中的时间序列数据可能包含很多缺失值。因此，给定多个（可能相关的）时间序列数据，填充缺失值并同时预测它们的类标签很重要。现有的插补方法通常对基础数据生成过程进行强假设，例如状态空间中的线性动态。在本文中，我们提出了一种名为BRITS的新方法，该方法基于递归神经网络，用于时间序列数据中的缺失值插补。我们提出的方法直接学习双

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记：DCRNN （Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting）

ICLR20180abstract交通预测是一项具有挑战的任务对道路网络的复杂空间依赖性随道路条件变化的非线性时间动态长期预测的固有困难——>将交通流建模为有向图上的扩散过程——>引入扩散卷积递归神经网络(DCRNN)使用图上的双向随机游走来捕获空间依赖性使用具有计划采样（scheduledsampling）的编码器-解码器架构来捕获时间依赖性1introduction1.1交通预测的挑战性复杂的

UQI-LIUWJ·2023-11-21 17:48

论文笔记1：SummaRuNNer: A RNN based Sequence Model for Extractive Summarization of Documents

引言自动文摘(autotextsummarization)在信息检索(IR)和自然语言处理(NLP)领域有很多应用，自动文摘主要分成extractive，抽取式，从原文中找到一些关键的句子，另一种是abstractive，摘要式，这需要计算机读懂原文内容，并用自己的意思将其表达出来。现在大多数的研究是基于抽取式的自动文摘，传统的抽取式自动文摘可分为三类：基于贪心算法的(greedyapproach

Jayson365·2023-11-21 17:46

ROS自定义消息&在其他包调用

find_package(catkinREQUIREDCOMPONENTSmessage_generationroscpprospysensor_msgsstd_msgstfnav_msgsopen_kartoslam_karto_ceres

星星的月亮叫太阳·2023-11-21 07:36

教程 Re:Zero ROS （七/完） —— 建图&定位&导航 - 代价地图&路径规划

坐标系》https://blog.csdn.net/Lovely_him/article/details/107948765教程Re:ZeroROS（七/完）——建图&定位&导航-代价地图&路径规划1.slam_gmapping

兴趣使然_·2023-11-20 20:18

激光扫描测距仪的实质就是3D激光雷达

这类设备往往用于如下几个方面：1)机器人定位导航目前机器人的SLAM算法中最理想的设备仍旧是激光雷达(虽

Cle bri ty·2023-11-20 16:57

Could not find a package configuration file provided by “slam_karto” with any of the following names

share/catkin/cmake/catkinConfig.cmake:83(find_package):Couldnotfindapackageconfigurationfileprovidedby“slam_karto

万俟淋曦·2023-11-20 15:05

SLAM导航机器人零基础实战系列：（二）ROS入门——8.理解roslaunch在大型项目中的作用

SLAM导航机器人零基础实战系列：（二）ROS入门——8.理解roslaunch在大型项目中的作用摘要ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行，依托代码开源和模块间协作等特性，给机器人开发者带来了很大的方便

小虎哥哥爱学习·2023-11-20 15:33

SLAM导航机器人零基础实战系列：（二）ROS入门——5.编写简单的消息发布器和订阅器

SLAM导航机器人零基础实战系列：（二）ROS入门——5.编写简单的消息发布器和订阅器摘要ROS机器人操作系统在机器人应用领域很流行，依托代码开源和模块间协作等特性，给机器人开发者带来了很大的方便。

小虎哥哥爱学习·2023-11-20 15:32

GCN论文笔记

1.SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵，Λ是特征值对角矩阵，U为拉普拉斯矩阵L的特征值矩阵。L=D−AL=D−1/2LD−1/2=D−1/2(D

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

【论文笔记】SimplE Embedding for Link Prediction in Knowledge Graphs

摘要张量因子分解方法已被证明对此类链路预测问题很有前途。1927年提出的正则多元分解（CP）是最早的张量分解方法之一。CP通常在链路预测方面表现不佳，因为它为每个实体学习两个独立的嵌入向量，而它们实际上是并列的。我们提出了一个简单的CP增强（我们称之为SimplE），允许独立地学习每个实体的两个嵌入。背景一种张量因子分解方法是正则多变量（CP）分解。该方法为每个关系学习一个嵌入向量，为每个实体学习

CodingJazz·2023-11-20 08:16

【论文笔记】Holographic embeddings of knowledge graphs

github代码摘要提出全息嵌入（HOLE）来学习整个知识图的组合向量空间表示。背景现有的能够捕获关系数据中丰富交互的嵌入模型通常在可伸缩性方面受到限制。反之亦然，可以有效计算的模型通常表达能力要低得多。1.本文引入全息嵌入（HOLE），它使用实体嵌入（向量表示）的循环关联来创建二进制关系数据的组合表示。通过使用相关性作为组合运算符，HOLE可以捕获丰富的交互，但同时保持计算效率高、易于训练、可扩

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】Relation Embedding with Dihedral Group in Knowledge Graph

摘要提出了一个新的模型称为二面体，以二面体对称群命名。这种新模型学习知识图嵌入，可以自然地捕获关系组合。此外，我们的方法对离散值参数化的关系嵌入进行建模，从而大大减少了解空间。背景关系组合的一个关键特性是，在许多情况下，它可以是非交换的。例如，在的父母和配偶之间交换顺序将导致完全不同的关系（父母与法律中的父母）。我们认为，为了在链接预测任务中学习关系组合，这种非交换属性应该被显式地建模。在本文中，

CodingJazz·2023-11-20 08:15

【论文笔记】EMBEDDING ENTITIES AND RELATIONS FOR LEARN-ING AND INFERENCE IN KNOWLEDGE BASES

摘要提出了一个准确率更高的双线性公式，一个利用学习到的关系嵌入来挖掘逻辑规则的方法。背景在可扩展到大型知识库的关系学习方法上有张量因子分解和基于神经嵌入的模型两种流行的方法。它们学习使用实体与关系的低维来表示编码关系。本文重点研究了基于能量目标的神经嵌入模型。最近的嵌入模型TransE比RESCAL等张量因子分解方法预测性能更好。本文贡献：(1)提出了一个通用的多关系学习框架，该框架统一了过去开发

CodingJazz·2023-11-20 08:45

Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review（自动驾驶图像点云融合深度学习综述）论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/2004.05224.pdfII.深度学习的简要回顾B.点云深度学习本文将点云深度学习方法分为5类，即基于体素、基于2D视图、基于点、基于图以及基于索引/树的方法。（2）基于索引/树的方法引入树状数据结构（如kd树、八叉树），自适应地划分分辨率，减小计算量。通过建立不平衡的树，可以根据点云密度划分区域。这样，点密度低的区域可以有低分辨率。根据树

byzy·2023-11-20 07:35

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

MVSNet论文笔记

知识推荐号·2023-11-20 03:40

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

网络空间安全论文笔记3——缺陷

Asystematicliteraturereviewonsoftwaredetectpredictionusingartificialintelligence:Datasets,DataValidationMethods,Approaches,andTools软件缺陷预测的系统文献综述：从数据集、数据验证方法、缺陷检测和预测方法、工具以及对未来研究人员的建议几个角度展开缺陷预测方法框架发现缺陷的

TARO_ZERO·2023-11-19 21:53

【时间序列综述】Transformer in Time Series：A Survey 论文笔记

文章全名：TransformersinTimeSeries:ASurvey文章链接：[论文地址]([2202.07125v2]TransformersinTimeSeries:ASurvey(arxiv.org))来源：IJCAI2023完成单位：阿里巴巴达摩院、上海交通大学摘要Transformer在自然语言处理和计算机视觉领域都取得了诸多成果，Transformer的捕获长距离依赖和交互的能力

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:03

【RL+Transformer综述】A Survey on Transformers in Reinforcement Learning论文笔记

文章题目：ASurveyonTransformersinReinforcementLearning论文地址：论文地址来源：arxiv完成单位：清华大学、北京大学、BAAI、腾讯IntroductionTransformer结构能够建模长期的依赖关系，并且具有良好的伸缩性（可处理不同长度的序列数据）最初将Transformer运用到强化学习，是通过将自注意力应用到表征学习，来提取实体间的关系，从而更

Henry_Zhao10·2023-11-19 19:56

每日开眼01.16

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西瓜绿2020·2023-11-19 14:29

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