slam从入门到放弃

第七周笔记

本周任务使用KinectDK跑通ORB_SLAM2_with_pointcloud，实时获取点云文件使用KinectDK采集数据，制作类似TUM数据集遇到的问题1.可以获取特征点，但是得不到点云数据。
鲸落南北c·2023-12-27 08:20

【文献分享】UncLe-SLAM: 将不确定性学习用于密集神经SLAM

论文题目：UncLe-SLAM:UncertaintyLearningforDenseNeuralSLAM中文题目：UncLe-SLAM:将不确定性学习用于密集神经SLAM作者：ErikSandstromKevinTaLucVanGoolMartinR.Oswald0
K.Fire好好睡觉·2023-12-26 04:07

【文献分享】DynaSLAM：你见过动态物体修补效果这么好的SLAM吗？

论文题目：DynaSLAM:Tracking,Mapping,andInpaintinginDynamicScenes中文题目：DynaSLAM：动态场景中的跟踪、建图和图像修复作者：BertaBescos
K.Fire好好睡觉·2023-12-26 04:07

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）

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yangtsejin·2023-12-25 08:44

SLAM算法与工程实践——雷达篇：Livox激光雷达使用

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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

《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

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（12）(LCD 显示图片)

简介前篇使用SPI驱动LCD,并使用BearPiLCD驱动库,接下来将使用该库显示图片;主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1/LPUARTSPI(与LCD数据传输):SPI2LCD_RESET（复位引脚）:PC7\推挽输出即可LCD_POWER（背光灯电源引脚）：PC6\推挽输出即可LCD_WR_RS（片选引脚）：PB15\推挽输出即可KE
听我一言·2023-12-24 06:15

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（11）(SPI驱动 TFT LCD(ST7789))

简介SPI驱动ST7789V2进行字符显示,并且使用中文库显示中文信息。主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1/LPUARTSPI(与LCD数据传输):SPI2LCD_RESET（复位引脚）:PC7\推挽输出即可LCD_POWER（背光灯电源引脚）：PC6\推挽输出即可LCD_WR_RS（片选引脚）：PB15\推挽输出即可电路原理图TFTLC
听我一言·2023-12-24 06:45

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

C#学习笔记 - C#基础知识 - C#从入门到放弃 - C# 结构、类与属性

属性的使用9.6.1属性9.6.2属性使用9.7构造函数和析构函数9.7.1构造函数9.7.2析构函数9.8类的继承9.9类的封装9.10类的多态更多C#基础知识点可查看：C#学习笔记-C#基础知识-C#从入门到放弃第
程饱饱吃得好饱·2023-12-22 21:39

C#学习笔记 - C#基础知识 - C#从入门到放弃 - C# 字符与字符串

字符串的大小写转换6.4字符串的比较6.5字符串的格式化6.6字符串的截取6.7字符串的分割6.8字符串的合并6.9字符串的插入与填充6.10字符串的删除更多C#基础知识点可查看：C#学习笔记-C#基础知识-C#从入门到放弃第
程饱饱吃得好饱·2023-12-22 21:09

C#学习笔记 - C#基础知识 - C#从入门到放弃 - C# 流程控制语句

C#入门基础知识-流程控制语句第5节流程控制语句5.1分支语句5.1if语句5.2if...else语句5.3if...elseif...else语句5.4switch语句5.2循环语句（迭代语句）5.2.1while循环：在条件为真时重复执行一段代码。5.2.2do-while循环：先执行一段代码，然后在条件为真时重复执行。5.2.3for循环：按照特定的计数器条件重复执行一段代码。5.2.4f
程饱饱吃得好饱·2023-12-22 21:07

【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

语写05 话说从入门到放弃

文/绳系今天是绳系陪伴你的第156天今天下午刚下班，我就打开朋友圈发了一条。图片是我学习python这本书的封面。内容是小孩子热衷买玩具，我热衷买书。这届朋友圈评论：从入门到'放弃'挺有道理的。你们觉得呢？不久后，好友不停的给我点赞，有的是在鼓励我，有的是在诉说他们学习中放弃过的事情。今天我们继续聊一聊，我在语写第1~3节中曾经聊过的一个问题，那就是你坚持了那么久的爱好，为什么到最后都不了了之了？
绳系·2023-12-22 13:03

BearPi Std 板从入门到放弃 - 引气入体篇（1）(由零创建工程到点亮LED)

安装相关开发工具KeilMDK工具下载略,自行体会Keil芯片支持包下载Keil包网址此处下载的是STM32L4xx的支持包STM32CubeMX下载与包下载i.下载（需要使用用户）网址拉到底下“获取软件”部分下载STM32CubeMX-Win进行下载;ii.包下载（需要使用用户）打开安装好的STM32CubeMX软件，点击右边InstallorRemoveembeddedsoftwarepack
听我一言·2023-12-22 12:01

BearPi Std 板从入门到放弃 - 后天篇（3）(ESP8266透传点灯)

简介电脑搭建一个TCPServer，ESP8266串口设置好透传模式,再由TCPServer发送指令控制灯的亮灭;开灯指令：led_on+回车；关灯指令:led_off+回车主芯片:STM32L431RCT6LED:PC13\推挽输出即可\高电平点亮串口:Usart1/LPUARTESP8266:型号ESP-12F步骤设置ESP8266透传参考[ESP8266TCP/串口透传](https://b
听我一言·2023-12-22 12:57

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

从入门到放弃之「ClickHouse」

文章目录1.写在最前面1.1思路2.ClickHouse2.1基本概念2.2高端用法2.2.1条件判断2.2.2HAVING2.2.3CASEWHEN2.2.4windowfunction3.碎碎念4.参考资料1.写在最前面最近在整理api成功率的问题。但是总结下来以下三点是我分析路上的绊脚石。上报链路还不够稳定，所以最终实时计算产生的指标是会有所丢失的。数据存储使用的是ClickHouse，而我
phantom_111·2023-12-21 18:42
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