slam从入门到放弃第13页

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

【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

MySQL从入门到放弃（第一篇：SQL语言基础）（自用）

mysqlday01课堂笔记1、什么是数据库？什么是数据库管理系统？什么是SQL？他们之间的关系是什么？数据库：英文单词DataBase，简称DB。按照一定格式存储数据的一些文件的组合。顾名思义：存储数据的仓库，实际上就是一堆文件。这些文件中存储了具有特定格式的数据。数据库管理系统：DataBaseManagement，简称DBMS。数据库管理系统是专门用来管理数据库中数据的，数据库管理系统可以对

阿慧吖·2023-11-15 14:25

【自动驾驶和机器人中的SLAM技术】实现基于预积分和图优化的GNSS+IMU+Odom的融合定位系统

目录1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位3.利用数值求导工具，验证本书实验中的雅可比矩阵的正确性4.也欢迎大家来我公众号读书--“过千帆”1.公式推导2.GNSS+IMU+Odom融合定位程序实现以及运行效果：①首先是在预积分程序中记录了预积分积累的IMU数据个数（用来保证相邻两关键帧之间要有IMU预积分量来做约束）②然后，参考addGnss部分代码修改addOdom部分代码：运行效

宛如新生·2023-11-15 02:18

SAA-C02学习记

一、AWSLambda无服务器计算让您可以在不考虑服务器的情况下构建并运行应用程序和服务。使用无服务器计算，您的应用程序仍在服务器上运行，但所有服务器管理工作均由AWS负责。

AllanRobinLukeman·2023-11-14 13:29

SLAM算法知识荟萃

文章目录SLAM自动驾驶八股PID控制算法ROS和ROS2区别四元数在表示空间旋转时的优势是什么？

howtoloveyou·2023-11-14 13:28

第0课-python从入门到放弃

声明：本系列教程的python代码，makedown语法，对缩进特别不友好，但是python的层级关系又严格依赖缩进，故此系列的所有python代码不一定都能直接运行。有可能需要手动调整代码缩进。python的版本目前是3.7.最重要的事情python一定要注意空格和换行，特别是行首、行尾不该多的空格或者table缩进一定不要有，不然就是SyntaxError:invalidsyntax引入的本地

wo_monic·2023-11-14 10:45

从C++到Rust （二）：所有权详解

系列文章目录Rust入门手册-《C++：从入门到放弃》(一）目录所有权ownershipC++的指针安全：从智能指针谈起所有权ownership、引用reference浅拷贝、深拷贝与移动语义Copytrait

Nefelibata-Z·2023-11-14 09:21

【SLAM十四讲学习笔记】第2讲初识 SLAM

SLAM十四讲学习笔记第2讲初识SLAM文章目录SLAM十四讲学习笔记2.1SLAM是什么？2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践:编程基础2.1SLAM是什么？

JOJO-XU·2023-11-14 02:57

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍

SLAM介绍SLAM(SimultaneousLocalizationandMapping)译为同时定位与地图构建。

趴抖·2023-11-14 02:27

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM

《视觉SLAM十四讲》学习笔记之第2讲——初识SLAM经典视觉SLAM框架SLAM问题的数学表述本章主要分为四个部分，分别为：引子：引入一个作者虚拟的机器人——小萝卜，并介绍了与SLAM相关的传感器的相关知识经典视觉

bangbang1124·2023-11-14 02:27

【ROS入门】机器人导航（仿真）——导航实现

文章结构建图SLAM编写gmapping节点相关launch文件执行地图服务map_server地图保存节点map_server地图服务map_server定位amcl编写amcl节点相关的launch

趴抖·2023-11-14 02:26

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM

专栏系列文章如下：【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲一个机器人，如果想要探索某一块区域，它至少需要知道两件事：我在什么地方——定位周围环境是什么样——建图一方面需要明白自身的状态（即位置），另一方面也要了解外在的环境

趴抖·2023-11-14 02:56

【ROS学习】——架构

文章来源：http://t.csdn.cn/jnImX毕设是关于slam和导航的，现在需要对ros架构进行系统的学习。

白云千载尽·2023-11-13 22:13

aws lambda配置_配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

awslambda配置在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:59

配置Amazon Web Services（AWS）以使用Lambda

在英国软件Craft.io和测试会议期间，Mash在AWSLambda上举行了会议，并用Java和python编写了示例。其他人也试图在NodeJS中做到这一点。

danpob13624·2023-11-13 06:28

卡尔曼家族从零解剖-(06)一维卡尔曼滤波编程实践

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！·2023-11-12 14:02

VSLAM（7）：后端优化---滤波器方法和BA图优化

一,后端优化综述SLAM问题可以由运动方程和观测方程描述，设从t=0到t=N这个时间段内，机器人经过了到的位姿点，观测到了这么多的特征点，那么有：视觉前段往往在某一时刻会观测很多的特征点，所

聪明的笨小子·2023-11-12 13:59

解决UniAD在高版本CUDA、pytorch下运行遇到的问题

UniADhttps://github.com/OpenDriveLab/UniAD是面向行车规划集感知(目标检测与跟踪)、建图(不是像SLAM那样对环境重建的建图，而是实时全景分割图像里的道路、隔离带等行车需关注的相关物体

Arnold-FY-Chen·2023-11-12 10:16

C++20新特性简要概述

C++20新特性1,模块(Modules)2,Ranges3,协程(Coroutines)4,Concepts5,Lambda[=,this]asLambdaCaptureTemplatedLambdaExpressions

未燃机智鱼·2023-11-11 21:32

jmeter-5-从入门到放弃【基础篇】

一、Jmeter简介：1、简介Jmeter是一款基于Java程序开发的可视化客户端(类似postman客户端)、具有开源、高可扩展性、高移植性、多线程框架等特点。简单来说它就是：界面友好，能够快速上手，在任何操作系统java环境便可运行，基于java程序开发可自定义编写插件。Jmeter业界使用最多的场景：服务端的性能测试(压力测试、并发测试)接口测试、接口自动化测试(Http、FTP、RPC、W

十尾仙狸·2023-11-11 19:58

ubuntu安装rtl8811cu网卡驱动

给实验室电脑装了linux双系统，专门用学习ROS和SLAM相关，奈何主机没有网卡，搞了一个usb无线网卡插上，发现在linux无法自动安装驱动问题，记录安装自己安装rtl8811cu网卡驱动过程。

change36·2023-11-11 17:33

深蓝-视觉SLAM-第一讲习题

一，熟悉linuxunbuntuAPT-GET工作原理：https://www.cnblogs.com/cyl2008/p/6417443.html1，“sudoapt-getinstall”下载安装软件包大体分为四个步骤：(1)扫描本地存放的软件包更新列表（由”apt-getupdate"命令刷新更新列表，也就是var/lib/apt/lists/),找到最新版本的软件包；进行软件包依赖关系检查

思考之路·2023-11-11 12:22

EVO Evaluation of SLAM 2 --- VINS-Mono 编译和利用数据集运行

晚餐男孩·2023-11-11 12:46

【转载】VINS-Mono环境配置与测试笔记

VINS-Mono环境配置与测试笔记标签：SLAMVINS-mono本文转载自：VINS-Mono环境配置与测试笔记error：cv_bridge---opencv和ros连接起来的桥1.简介VINS-Mono

RedFishChen·2023-11-11 12:15

【C语言从入门到放弃 5】输入&输出，文件读写，预处理器和头文件详解

C语言是一种广泛使用的编程语言，它提供了丰富的功能和库，使得开发人员可以进行底层的编程。在本文中，我们将深入了解C语言中的输入&输出，文件读写，预处理器和头文件。输入&输出C语言中的输入&输出是通过标准库函数来实现的。以下是一个简单的示例，演示了如何使用printf函数进行输出和scanf函数进行输入：#includeintmain(){intnum;printf("请输入一个整数：");scan

三岁牧羊·2023-11-11 12:44

【C语言从入门到放弃 6】递归，强制类型转换，可变参数和错误处理详解

C语言是一种功能强大的编程语言，具有许多高级特性，包括强制类型转换，递归，可变参数和错误处理。在本文中，我们将深入了解这些特性，并提供简单的示例来帮助理解。递归递归是一种函数调用自身的技术，在C语言中经常被使用。以下是一个简单的示例，演示了如何使用递归计算阶乘：#includeintfactorial(intn){if(n==0||n==1){return1;}else{returnn*facto

三岁牧羊·2023-11-11 12:44

【C语言从入门到放弃 4】字符串，结构体，共用体，位域，typedef详解

C语言是一种广泛应用于系统编程和嵌入式开发的高效编程语言。在本文中，我们将介绍C语言中的一些重要概念，包括字符串、结构体、共用体、位域和typedef，并提供简单的示例代码。字符串在C语言中，字符串是以空字符（'\0'）结尾的字符数组。我们可以使用字符数组来表示字符串，并通过一系列标准库函数来处理字符串。以下是一个简单的字符串示例：#includeintmain(){charstr[]="Hell

三岁牧羊·2023-11-11 12:41

C++ 手写链表

很不错https://www.cnblogs.com/winslam/p/10089004.html

Qu1et·2023-11-11 08:48

python实现全向轮EKF_SLAM

python实现全向轮EKF_SLAM代码地址及效果运动预测观测修正参考算法代码地址及效果代码地址运动预测简化控制量utu_tut分别定义为vxΔtv_x\DeltatvxΔt，vyΔtv_y\DeltatvyΔt

季马宝宝·2023-11-11 07:35

为何GPU受到服务器厂商的热捧？

今年5月，IBM宣布计划为iDataPlexdx360M3可横向扩展服务器提供一对TeslaM2050GPU，戴

jeremykingkong·2023-11-11 03:52

视觉SLAM十四讲ch7 orb_self.cpp报错段错误 (核心已转储)

在运行orb_self.cpp代码时出错。终端显示段错误(核心已转储)经过搜索并未找到合适的解决方法。于是仔细检查代码，发现以下函数异常voidComputeORB(constcv::Mat&img,vector&keypoints,vector&descriptors)再次调试发现这一行出现问题if(img.at(pp.y,pp.x)(qq.y,qq.x)){仔细检查参数cv::Point2fp

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

研究生期间工作记录

时间工作23/07从视觉slam方向转换位激光slam，细读了LOAM、LIO-SAM、FAST-LIO2、faster-lio23/08研究低内存消耗方向的大规模激光slam，以及提高精度23/09完成一篇会议论文

Nico_J ??·2023-11-10 22:42

STM32RTC实时时钟实验讲解，从入门到放弃。

STM32RTC实时时钟实验讲解，从入门到放弃。文章目录STM32RTC实时时钟实验讲解，从入门到放弃。前言一、RTCRTC是什么？

KING_阿飞·2023-11-10 21:22

RSA-CRT 使用中国剩余定理CRT对RSA算法进行解密

有关数论的一些基础知识可以参考以下文章：密码学基础知识-数论(从入门到放弃)一、中国剩余定理（CRT）设p和q是不同的质数，且n=p*q。

小熊的学习笔记·2023-11-10 17:29

上手 GTSAM 4.3.0 求解非线性曲线拟合问题

GTSAM4.3.0非线性曲线拟合参考链接:链接1:例子由来链接2:实验室大佬的博客遵循视觉SLAM十四讲的思路,上手各类求解器都可以用非线性曲线拟合这个例子来做.假设问题如下:y=ax2+bxy=ax

平凡矩阵·2023-11-10 11:53

Opencv中三个光流跟踪函数

在slam里，光流跟踪判断图像中某一物体的动态性，主要包括3个函数：1、goodFeaturesToTrack函数作用：提取输入图像中像素级别的角点，支持harris角点和ShiTomasi角点。

felynman·2023-11-10 11:50

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】左乘模型推导ESKF

目录1.证明题证明：若某个高斯随机变量为零均值，协方差为对角线矩阵且大小相同（各向同性），那么在乘任意旋转矩阵以后，其均值仍为零，且协方差不变；2.代码实现运动方程将F矩阵拆开实现各状态变量的更新在运动过程代码中，将矩阵拆开，分别为每种状态变量实现运动方程。请给出公式和代码实现的说明代码实现：3.左乘模型下的ESKF推导3.1误差状态运动学推导3.2误差状态的运动方程及噪声方程3.3GNSS观测方

宛如新生·2023-11-10 11:49

SLAM面试笔记(6) — C++面试题

目录第1章常见面试题1intmain(intargc,char**argv)函数中，参数argc和argv分别代表什么意思？2结构体和共用体的区别3使用共用体读写成员时需要注意什么？4简述C++有几种传值方式，之间的区别是什么？5为什么值传递不改变实参的值？6全局变量和局部变量的区别7全局变量和局部变量如何初始化？8请说说原码、反码、补码9说说数组与指针10说说数组和指针的区别11数组指针与指针数

几度春风里·2023-11-10 04:40

kubesphere离线安装从入门到放弃

前言上一篇主要讲了如何进行单机版本kubesphere，本篇主要讲如何基于单机镜像完成集群的配置与管理。一、导出镜像以下操作必须要在之前的单机上执行，不然没效果。#创建配置文件./kkcreatemanifest查看配置文件注意这里的harbor前面的注释一定要记得关闭尽量把配置写全一点，这样内部后续包就包含进来了。当然mainfest.yaml，如果太大就会导致打包的文件太大。所以我们给出两份d

e421083458·2023-11-09 16:50

米家扫拖一体机器人重置键_如何评价小米米家扫拖一体机器人？

众所周知，米家前两款扫地机器人(2016年的米家一代&2019年的米家1S)都是石头科技的产品，并且从第一代就是LDS激光导航传感器和SLAM算法(SimultaneousLocalizationAndMapping

氧化三氢正离子·2023-11-09 12:17

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