SLAM面试宝典

《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

测试理论待整理

都需要经历测试计划方案，用例设计，测试执行，缺陷管理，测试报告等相关活交流QQ群:695458161自动化测试面试宝典码尚学院从技术上来说，WEB测试和APP测试其测试类型也基本相似，都需要进行功能测动
水岩·2023-10-19 06:08

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

盘点程序员写过的惊天 Bug

欢迎关注方志朋的博客，回复”666“获面试宝典博雯发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI一个Bug就地蒸发5亿美元；软件设计层面出Bug致6人死亡；DeBug不成功直接世界毁灭。
公众号:方志朋·2023-10-18 09:55

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

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

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

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

java中事务seata入门 --关键注解

java中事务seata入门-面试宝典-云社区-华为云https://blog.csdn.net/ww2651071028/article/details/129873898阿里开源的分布式事务框架SeataSeata
千百元·2023-10-17 07:23

England lifts Covid curb

TheBritishgovernmentonMondayliftedpandemicrestrictionsondailylifeinEngland,scrappingallsocialdistancinginastepslammed
俗世尘沙·2023-10-17 06:06

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

浏览器性能优化（初笔记后续修改补充）

参考：【前端工程师面试宝典】学习说明_互联网校招面试真题面经汇总_牛客网(nowcoder.com)性能优化前端性能优化的手段方面：加载优化、执行优化、渲染优化、样式优化、脚本优化加载优化:减少HTTP
猫羊·2023-10-17 00:17

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

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

INDEMIND双目惯性模组运行VINS-Fusion教程

最近使用VIO算法做视觉SLAM，尝试一下VINS-Fusion算法在INDEMIND这款IMU相机上的表现，做以记录。
极客范儿·2023-10-16 17:48

机器视觉学习参考 — ROS SLAM相关

近来发生了许多事，从一线回老家（二三线）了，也放弃了ROSSLAM方向（个人也已在通信行业工作四五年了，ROSSLAM技术更多的还是处于研究状态，实际很有说服力的产品大都在医疗和工业应用上，自动驾驶初创企业风险较大
打出了枫采·2023-10-16 17:24

激光雷达A1M8与STM32通信

我与SLAM激光雷达的CEO有联系方式，他人很好哦！！！你可以通过给我的Github项目点赞来获取一些帮助Github项目地址文章内容：思岚激光雷达M8A1使用STM32F407来做初步的数据观测。
ZhangBlossom·2023-10-16 15:12

三维重建代码实现（二）

这里我们假定你有一定的三维重建相关的基本知识，作者在这里推荐高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》，在B站上有高翔博士的讲解视频。相机标定我们首先做一个约定：二维坐标点：，三维点坐标。
风之旅人c·2023-10-16 10:07

本科毕业设计 基于ORB SLAM3的多从机SLAM导航系统

两个月需求：多从机协作多地图系统稠密建图定位导航硬件：二个D435一台X86主机（CPU:13600kf内存:32G）X86主机环境：ubuntu18.04opencv3.2ROS1主要代码参考：ORB-SLAM3
Nico_J ??·2023-10-16 07:42

SLAM ORB-SLAM2（4）工程了解

SLAMORB-SLAM2（4）工程了解1.工程目录1.1.查看目录1.2.文件夹说明1.2.1.build1.2.2.cmake_modules1.2.3.Examples1.2.3.include1.2.4
氢键H-H·2023-10-16 06:08

计算机视觉招聘_INDEMIND|SLAM、计算机视觉、深度学习算法招聘（社招&实习）

公司介绍INDEMIND是一家专注于计算机视觉技术研发与嵌入式计算平台研发的人工智能公司，行业领先的计算机视觉方案提供商。公司成立于2017年，核心技术团队成员均为来自计算机视觉领域的顶级技术人员。研发团队结合自身在计算机视觉技术上的优势，研发了包含空间感知、环境语义、多传感器融合等算法的软硬件全栈技术方案，其中高精度机器人视觉导航解决方案及穿戴计算定位解决方案已服务于国内多家知名企业，进入产品落
weixin_39631263·2023-10-16 02:48

计算机视觉与深度学习 | 视觉惯性SLAM的基础理论

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================视觉惯性SLAM
卡尔曼的BD SLAMer·2023-10-16 02:13

卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解

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！·2023-10-15 21:01

卡尔曼家族从零解剖-(01)预备知识点

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！·2023-10-15 21:01

(02)Cartographer源码无死角解析-(86) 地图构建与更新→TSDF(TruncatedSignedDistanceFunction)、TSDValueConverter

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(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解
江南才尽，年少无知！·2023-10-15 21:31

卡尔曼家族从零解剖-(02)贝叶斯滤波-知其所以然

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！·2023-10-15 21:54

aws lambda使用_使用无服务器框架将AWS EFS卷挂载到AWS Lambda中

awslambda使用Originallypublishedathttps://www.philschmid.deonAugust12,2020.最初于2020年8月12日在https://www.philschmid.de
weixin_26746861·2023-10-15 18:46

【Linux下C++开发】第三篇·使用VSCode进行C++开发

进行C++开发·【Linux下C++开发】第四篇·CMake文章目录系列文章目录一、VSCode配置1.插件安装2.launch.json和tasks.json配置二、快捷键三、项目编译1.HelloSLAM2
K.Fire好好睡觉·2023-10-15 18:44

LSD-SLAM笔记之DepthMap

LSD-SLAM中深度图构建部分相对比较复杂，在LSD-SLAM论文的3.4节做了简单的陈述，详细的算法在论文Semi-DenseVisualOdometryforaMonocularCamera中进行说明
kokerf·2023-10-15 16:52

【文献翻译】ICE-BA: Incremental, Consistent and Efficient Bundle Adjustment for Visual-Inertial SLAM

文章目录前言文献信息【文献翻译】CVPR2018论文：ICE-BA：视觉惯性SLAM的增量，一致和高效的束调整摘要1、引言2、相关工作3、框架3.1约束函数3.2局部和全局优化4、VI-SLAM的高效求解器
YuYunTan·2023-10-15 16:19

数据结构与算法——线性查找法

个人简介个人主页：前端杂货铺‍♂️学习方向：主攻前端方向，正逐渐往全干发展个人状态：研发工程师，现效力于中国工业软件事业人生格言：积跬步至千里，积小流成江海推荐学习：前端面试宝典Vue2Vue3Java
前端杂货铺·2023-10-15 15:35
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