SLAM论文笔记第16页

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

#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

【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

【论文笔记】OCR

github.com/murtazahassan/Learn-OpenCV-in-3-hourshttps://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8029668.html《转载OCR技术系列》https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12600905.html《字符识别OCR原理及应用实现》01基于传统算法的OCR技术传统的OCR技术通

zoroooooo·2023-11-19 08:43

论文笔记之DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction

DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPrediction目标：CTR预估文中指出以前的CTR预估模型仅考虑low-order的特征交互或者仅考虑high-order的特征交互，或者需要手工设计特征。文中提出了DeepFM来同时学习low-order和high-order的特征交互，并且不需要手工设计特征。DeepFMDeepFM

小弦弦喵喵喵·2023-11-19 07:13

SENET论文笔记注意力机制

SENet论文笔记注意力机制Squeeze-and-ExcitationNetworks2019Abstract传统卷积都是在特征层级上通过提高空间编码质量提高表示能力SENet注重通道关系，自适应地调整通道方向特征图权重

B1CK·2023-11-19 06:10

Cascade-MVSNet论文笔记

Cascade-MVSNet论文笔记摘要1立体匹配（StereoMatching）2多视图立体视觉（Multi-ViewStereo）3立体视觉和立体视觉的高分辨率输出4代价体表达方式（CostvolumeFormulation

知识推荐号·2023-11-18 22:34

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

【论文笔记】基于在线预测和规划的机器人动态跟踪抓取方法

目录摘要关键词0引言1在线预测与运动规划算法设计(1)在线预测(2)运动规划(3)动态跟踪及抓取2动态跟踪算法设计3实验验证3.1动态跟踪抓取实验(1)系统框架(2)动态跟踪抓取实验3.2融合轨迹连续性3.3动态跟踪鲁棒性4结语摘要内容：基于ROS框架，以6自由度ABB机器人为研究对象，设计了一种基于在线预测和规划的机器人动态跟踪抓取方法。问题的提出与解决：通过预先检测目标物的运动状态在线预测其运

Ctrl+Alt+L·2023-11-17 15:15

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

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

机器学习笔记（伪标签）/论文笔记 Pseudo-Label: The Simple and Efficient Semi-Supervised Learning Method for Deep Neu

Pseudo-Label:TheSimpleandEfficientSemi-SupervisedLearningMethodforDeepNeuralNetworks20131伪标签未标记的数据由监督学习网络标记。（将具有最大预测概率的类作为伪标签）然后使用标记数据和伪标记数据训练网络。2伪标签的损失函数损失函数分为真实标签部分和伪标签部分伪标签部分的权重使用a(t)来进行调节，如果a(t)特别

UQI-LIUWJ·2023-11-16 12:24

【知识增强】A Survey of Knowledge-Enhanced Pre-trained LM 论文笔记

ASurveyofKnowledge-EnhancedPre-trainedLanguageModelsLinmeiHu,ZeyiLiu,ZiwangZhao,LeiHou,LiqiangNie,SeniorMember,IEEEandJuanziLi2023年8月的一篇关于知识增强预训练模型的文献综述论文思维导图思维导图网页上看不清的话，可以存储到本地再看大纲笔记摘要:预训练语言模型(PLMs)

辰阳星宇·2023-11-16 06:37

NovelD: A Simple yet Effective Exploration Criterion论文笔记

NovelD:一种简单而有效的探索准则1、Motivation针对稀疏奖励环境下的智能体探索问题，许多工作中采用各种内在奖励(IntrinsicReward)设计来指导困难探索环境中的探索，例如：ICM：基于前向动力学模型的好奇心驱动探索RND：基于随机网络蒸馏驱动的探索Count-Based：基于伪计数驱动的探索但是本文作者从实验中观察到，如果有多个感兴趣的区域，这些方法有时会很快使智能体被困在

Gabriel17·2023-11-16 06:31

论文笔记——BiFormer

Title:BiFormer:VisionTransformerwithBi-LevelRoutingAttentionPaper:https://arxiv.org/pdf/2303.08810.pdfCode:https://github.com/rayleizhu/BiFormer一、前言众所周知，Transformer相比于CNNs的一大核心优势便是借助自注意力机制的优势捕捉长距离上下文依

Sciws·2023-11-16 06:56

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

[论文笔记]DDRNet

AbstractDDRNet由两个深度分支组成，在这两个分支之间执行多次双边融合上下文提取器DeepAggregationPyramidPoolingModule(DAPPM)扩大有效感受域，并基于低分辨率特征映射融合多尺度上下文精度高且轻量IntroductionBisenet提出了一种由空间路径和上下文路径组成的新型双边网络，空间路径利用三个相对较宽的3×3卷积层来捕获空间细节，上下文路径是一

Meliodas`·2023-11-16 03:18

【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

论文笔记——Camouflaged Object Detection

文章目录1简介2网络结构2.1SearchModule(SM)2.2IdentificationModule(IM)2020年CVPR的一篇文章，文章名为“伪装物体检测”。代码地址1简介伪装物体：“无缝”嵌入周围环境的物体。分为两类自然伪装物体：一般是动物，如昆虫，头足类动物；人工伪装物体：缺陷，游戏艺术隐藏信息。伪装物体检测与其他任务的区别和联系：我们可以从上面这幅图看出，通用物体指的是图像中所

随机ID·2023-11-15 14:39

多模态情感分析研究综述论文笔记

这里写目录标题论文标题引言论文学术结构1、总体介绍2、介绍叙述式多模态情感分析3、介绍交互式多模态情感分析4、多模态情感分析存在的交互建模科学问题5、结束语阅读论文初体验思维导图论文标题《多模态情感分析研究综述》引言多模态情感分析现已成为自然语言处理领域的核心研究课题之一，分为两类子课题：1、叙述式多模态情感分析2、交互式多模态情感分析论文学术结构1、总体介绍从情感分析这个大方面出发，结合现代社会

Daniel_Muei·2023-11-15 04:27

推荐频道

SLAM论文笔记