SLAM面试宝典

视觉SLAM14讲——李群与李代数

在SLAM中相机的位姿是不确定的，需要我们进行优化，常用的优化方法便是求导，但是旋转矩阵由于自身的特殊性(行列式为1的正交矩阵)，使我们无法直接对旋转矩阵进行求导优化，所以引入了李群与李代数来简化求解方式
Bumblebee972·2023-12-25 21:19

视觉SLAM十四讲：李群李代数

在上一讲中我们介绍了视觉SLAM十四讲的前3讲：基本框架和刚体运动的描述方式（R矩阵，T矩阵）。面临的问题：当我们对刚体的运动进行表示了之后，接下来要解决的问题是对得到的表示进行估计和优化。
目睹闰土刺猹的瓜·2023-12-25 21:49

视觉SLAM十四讲 第4讲李群与李代数

目录一、李群与李代数基础群李代数的引出李代数的定义李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)二、指数和对数映射SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射三、李代数求导与扰动模型BCH公式与近似公式SO(3)SO(3)SO(3)李代数上的求导李代数求导扰动模型(左乘)SE(3)SE(3
YWL0720·2023-12-25 21:49

【视觉SLAM十四讲】李群与李代数

本文为视觉SLAM学习总结，讲解对观测方程中xxx该如何优化。
Louis1874·2023-12-25 21:48

视觉SLAM十四讲——第四讲李群与李代数

@《视觉SLAM十四讲》知识点与习题《视觉SLAM十四讲》第四讲知识点整理+习题正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。
chenying66·2023-12-25 21:18

＜视觉SLAM十四讲＞ch4 李群和李代数

文章目录一、引入二、基础1、群2、李代数三、指数与对数映射1、SO(3)指数映射2、SO(3),SE(3),so(3),se(3)的对应关系四、李代数求导和扰动模型1、李群乘法和李代数加法的基本认识2、导数模型和扰动模型五、激动人心的英文符号1、Sophus的使用2、Example：评估轨迹误差前言：这部分内容很基础很重要，得看开。一、引入旋转矩阵或者变换矩阵对加法是不封闭的，即两个旋转矩阵相加或
贝宝老师·2023-12-25 21:18

视觉SLAM十四讲_4李群与李代数

本文为b站视频的一个笔记在SLAM中，我们经常要解下面一个问题F=minJ(T)=Σi=1N∣∣zi−Tpi∣∣2F=minJ(T)=\Sigma_{i=1}^N||z_i-Tp_i||^2F=minJ
手持电烙铁的侠客·2023-12-25 21:48

视觉slam十四讲ch4李群和李代数（包含实践部分）

目录0.前言：1.李群和李代数1.1群的定义1.1.1李群SO3、SE31.2李代数的引出1.3李代数的定义1.3.1李代数so31.3.2李代数se32.指数与对数映射2.1SO3上的指数映射2.1.1指数映射的性质：2.2SE3上的指数映射3.李群、李代数的定义与相互的转换关系4.李代数求导与扰动模型4.1BCH公式与近似模型4.1.1BCH公式4.1.2BCH近似的意义4.2SO3上的李代数
shikaikaikaikai·2023-12-25 21:46

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动

视觉SLAM十四讲|【一】三维空间刚体运动旋转矩阵SO(n)={R∈Rn×n∣RRT=I,det(R)=1}SO(n)=\{R\in\mathbb{R^{n\timesn}}|RR^T=I,det(R)
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:15

＜视觉SLAM十四讲＞ 李群与李代数

三维世界中描述刚体运动可以使用旋转矩阵,旋转向量,欧拉角,四元数等.但是在SLAM中,除了表示之外,我们还要对它们进行估计和优化.因为在SLAM中位姿是未知的,而我们需要解决形如"在什么样的相机位姿最符合当前观测数据
Jealar Juno·2023-12-25 21:15

【视觉SLAM十四讲】第四讲 李群和李代数

SLAM中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。可以构建成一个优化问题，求解最优的R,t,使得误差最小化。
liqingyushe·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲 Sophus库应用（李群与李代数）

1.SO3和SE3的声明（1）SO3可以由旋转矩阵/欧拉角/四元数/声明，但是不可以由角轴声明。具体做法：先用角轴声明旋转矩阵，再用旋转矩阵声明SO3Eigen::AngleAxisdv_rotation(M_PI/2,Eigen::Vector3d(0,0,1));Eigen::Matrix3dR_rotation=v_rotation.matrix();Sophus::SO3SO3_R(R_r
呼吸之野qaq·2023-12-25 21:44

视觉SLAM十四讲-高翔 第4讲 李群和李代数

李群和李代数1.李群李代数基础1.1群1.2李代数的定义1.3李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)1.4李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)2.指数和对数映射2.1SO(3)SO(3)SO(3)上的指数映射2.2SE(3)SE(3)SE(3)上的指数映射3.李代数求导与扰动模型3.1BCH公式与近似形式3.2李代数求导4.SOPHUS库的使用4.1SOP
玛卡巴卡_qin·2023-12-25 21:44

SLAM十四讲——关于李群与李代数的理解

1、李代数的存在是为了更好地估计变换矩阵T。2、李群对乘法封闭。3、李代数是对加法封闭（因为其由向量组成）。4、李代数对应李群的正切空间，它描述了李群局部的导数。5、对于某个时刻的R(t)（李群空间），存在一个三维向量φ=（φ1，φ2，φ3）（李代数空间），用来描述R在t时刻的局部的导数。6、李群空间的任意一个旋转矩阵R都可以用李代数空间的一个向量的反对称矩阵指数来近似。7、旋转矩阵的导数可以由其
William.csj·2023-12-25 21:13

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）

SLAM十四讲——跑通李群与李代数代码（解决Sophus库的问题）一、前期准备二、正式配置三、参考文章一、前期准备1、Sophus库分为模板Sophus库和非模板Sophus库。
William.csj·2023-12-25 21:13

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数

视觉SLAM十四讲|【二】李群与李代数李群与李代数基础群的性质封闭性：∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A\foralla_1,a_2\inA,a_1\cdota_2\inA∀a1,a2∈A,a1⋅a2∈A
影子鱼Alexios·2023-12-25 21:09

自学SLAM（9）《第五讲：特征点法视觉里程计》作业

*用ICP实现轨迹对齐1.ORB特征点1.1ORB提取ORB(OrientedFASTandBRIEF)特征是SLAM中⼀种很常⽤的特征，由于其⼆进制特性，使得它可以⾮常快速地提取与计算[1]。
Chris·Bosh·2023-12-25 20:51

nerf-slam

nerf神经辐射场传统渲染：三维模型+材质+光照--》RGB图片三维重建：RGB图片--》三维模型Nerf-slam的简述输入/训练集为一些图片，每个图片都已知相机视角（相对于图片中的某个物体），通过神经网络预测其他视角下的该物体的图片也就是通过上述训练将该物体的模型隐式的表示在了神经网络模型中
wenningshine·2023-12-25 18:40

SLAM算法与工程实践——RTKLIB编译

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:15

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（6）：g2o优化库（2）g2o编程框架

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:45

SLAM算法与工程实践——相机篇：传统相机使用（3）

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:44

SLAM算法与工程实践——雷达篇：Livox激光雷达使用

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:14

SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（6）：g2o优化库（4）构建g2o的边

SLAM算法与工程实践系列文章下面是SLAM算法与工程实践系列文章的总链接，本人发表这个系列的文章链接均收录于此SLAM算法与工程实践系列文章链接下面是专栏地址：SLAM算法与工程实践系列专栏文章目录SLAM
yangtsejin·2023-12-25 08:06

Java技术栈

JavaJava基础HashMap多线程算法Java8JVM设计原则及模式框架SpringSpringCloudDubbo中间件RedisMySQLRabbitmqRocketMQJavaJava基础Java面试宝典
芥末鱿鱼~·2023-12-25 01:21

Java（1-3年）面试宝典

JavaJava中有几种基本数据类型有8种基本数据类型，分别是：布尔型：boolean(1bit)整数型：byte(1)、short(2)、int(4)、long(8)字符型：char(2)浮点型：float(4)、double(8)Java中的IO流有几种按流划分：有输入流和输出流。按单位划分：有字节流和字符流。字节流：inputstream，outputstream。子父类：reader、wr
CAOGL1226·2023-12-24 19:55

《LIO-SAM阅读笔记》1.IMU预积分模块

前言：LIO-SAM是一个多传感器融合的紧耦合SLAM框架，融合的传感器类型有雷达、IMU和GPS，其中雷达和IMU在LIO-SAM框架中必须使用的。
Jiqiang_z·2023-12-24 18:51

一日一词：哀怨叹息LAMENT

toexpressannoyanceordisappointmentaboutsomethingyouthinkisunsatisfactoryorunfair例句：ManyChineseparentslamentaboutthegrowing
自观问渠·2023-12-24 15:39

Ubuntu18.04安装GTSAM库（亲测可用）

在SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）和SFM（StructurefromMotion）这些复杂的估计问题中，因子图算法以其高效和灵活性而脱颖而出，成为图模型领域的核心技术
RobotsRuning·2023-12-24 15:20

SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点

SLAMORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点1.初始化器1.1.成员变量1.2.构造函数2.估算两帧间相对运动2.1.记录特征点对的匹配关系2.2.RANSAC采样准备过程2.3.查找H矩阵和
氢键H-H·2023-12-24 10:50

SLAM ORB-SLAM2（13）查找单应矩阵

SLAMORB-SLAM2（13）查找单应矩阵1.前言2.FindHomography3.特征点坐标进行归一化4.选择归一化之后的特征点5.八点法计算单应矩阵6.评分并评优1.前言在《SLAMORB-SLAM2
氢键H-H·2023-12-24 10:43

2019-05-03

在线练习在线编程面试数据结构算法贪心算法位运算复杂度分析视频教程面试宝典计算机科学资讯文件结构在线练习LeetCodeVirtualJudgeCareerCupHackerRankCodeFightsKattisHackerEarthCodilityCodeForcesCodeChefSphereOnlineJudge–SPOJ
keeeeeenon·2023-12-24 03:38

35.java后端面试宝典

一、自我介绍。我叫什么，这次是应聘什么岗位，会什么技术，会什么框架，熟练掌握框架之间的整合技术，做过什么项目并且介绍主要做了什么，并且可以为公司带来什么价值。总的来说，初级Java工程师岗位的面试需要在自我介绍中突出三点内容，其一是自身的知识结构;其二是独立开发能力;其三是学习能力，这三个方面的表述往往能够决定最终的面试结果。二、面试提问。常见提问1：你最大的优点是什么？我最大的优点是持续学习和自
醉梦依依惜（互粉互赞）·2023-12-23 10:22

多相机系统通用视觉 SLAM 框架的设计与评估

DesignandEvaluationofaGenericVisualSLAMFrameworkforMulti-CameraSystemsPDFhttps://arxiv.org/abs/2210.07315Codehttps
lucky li·2023-12-23 07:58

【坐标系在动态SLAM中究竟有多重要】

文章目录概要整体架构流程背景表示小结概要这篇文章对动态SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的多种解决方案进行了深入分析，并确定了解决该问题的最佳方案。
落叶霜霜·2023-12-22 13:05

软件测试面试会问哪些问题？

最后会免费赠送大家2023年最新面试宝典，祝愿大家测试求职顺利。上图镇楼一、基础问题1.1、请做下简单的自我介绍回答：【围绕基本信息+项⽬介绍】⾯试官您好，我叫张三，来
喜欢软测的小北葵·2023-12-22 10:39

SLAM后端建图常用地图分类

1.点云地图（PointCloudMap）：利用RGB-D进行稠密建图，最直观、最简单的方法是根据估算的相机位姿，将RGB-D数据转化为点云，然后进行拼接，最后得到一个由离散的点组成的点云地图。希望估计物体的表面，可是使用三角网格（Mesh）、面片（Surfel）进行建图。希望知道地图障碍物信息并在地图上导航，可以通过体素（Voxel）建立占据网格地图。https://pointclouds.or
稻壳特筑·2023-12-22 09:16

SLAM中的边缘化舒尔补

SLAM的BundleAdjustment上，随着时间的推移，路标特征点和相机的位姿越来越多，BA的计算量随着变量的增加而增加。
稻壳特筑·2023-12-22 09:15

ubuntu16.04运行vins-fusion

按照博主博客：https://blog.csdn.net/neptune4751/article/details/108936754安装SLAM的运行环境包括Ceres，ROSKinetic和Ubuntu16.04
稻壳特筑·2023-12-22 09:15

ubuntu16.04上编译ORBSLAM2并运行TUM数据集

在自己的联想YOGA笔记本上成功编译运行ORBSLAM2，并在TUM数据集上验证运行效果，记录安装编译过程。
稻壳特筑·2023-12-22 09:45

SLAM数据集整理

odometry,stereo,omnicamandlasermeasurementsforvisual,laser-based,omnidirectional,sonarandmulti-sensorSLAMevaluation.http
稻壳特筑·2023-12-22 09:45

论文阅读：Long-Term Visual Simultaneous Localization and Mapping

论文摘要指出，为了在长期变化的环境中准确进行定位，提出了一种新型的长期视觉SLAM（同步定位与地图构建）系统，该系统具备地图预测和动态物体移除功能。
稻壳特筑·2023-12-22 09:13

Lamda表达式和内部类

文章目录Lamda表达式和内部类总结Lamda表达式和内部类publicclassDome1{//使用内部类实现接口staticclassLamda2implementsLamda{@Overridepublicintfind
danyinhao·2023-12-22 05:15

orb-slam2学习总结

目录视觉SLAM1、地图初始化2、ORB_SLAM地图初始化流程3、ORB特征提取及匹配1、对极几何2、对极约束（epipolarconstraint）3、基础矩阵F、本质矩阵E5、单目尺度不确定性6、
谢大旭·2023-12-21 21:08

哪些渠道可以获得SLAM的最新资讯

获取关于SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）的最新资讯，主要可以通过以下几个渠道：1.学术期刊和会议国际顶级会议：如IEEEInternationalConferenceonRoboticsandAutomation
稻壳特筑·2023-12-21 17:40

可以发表SLAM的会议和期刊有哪些（持续更新）

目录顶级机器人学和自动化会议计算机视觉和人工智能会议顶级机器人和自动化期刊：计算机视觉和人工智能期刊通用科技和工程期刊综合性期刊开放获取期刊航空航天领域期刊智能交通系统和自动驾驶技术期刊SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping
稻壳特筑·2023-12-21 17:40

C++面试宝典第8题：自定义字符串类

题目有一个自定义字符串类CMyString，其声明如下，请给出每个成员函数的具体实现。classCMyString{public://普通构造函数CMyString(constchar*pszText=NULL);//拷贝构造函数CMyString(constCMyString&other);//析构函数~CMyString();//赋值函数CMyString&operator=(constCMy
hope_wisdom·2023-12-21 16:53

Vue双向绑定v-model及双向绑定修饰符

前言这几年一直在it行业里摸爬滚打，一路走来，不少总结了一些python行业里的高频面试，看到大部分初入行的新鲜血液，还在为各样的面试题答案或收录有各种困难问题于是乎，我自己开发了一款面试宝典，希望能帮到大家
李恩泽的技术博客·2023-12-21 02:22

【目标跟踪】基于卡尔曼滤波实现SLAM地图目标跟踪附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。⛄内容介绍主要步骤是：1)生成建筑物遮罩：应用高度阈值将点云分为地面点和非地面点。这两组点用于生成两个建筑物遮罩，即主要和次要建筑物遮罩。2)线提取：从主建筑物遮罩中提取建筑物周围的线。3)形成初始/候选建筑物并扩展建筑物：使用提取的线形成初始建筑物，然
科研助手大师·2023-12-20 22:20

基于卡尔曼滤波的SLAM地图目标跟踪（附带Matlab代码）

SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）是一种在未知环境中进行自主导航和建图的技术。
COWizard·2023-12-20 22:16

iOS ARKit 使用demo

AR和SLAM:AR的框架可以简单划分为感知和交互两部分。感知部分:主要负责信息的收集和处理
DeanNie·2023-12-20 14:21
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