slam文献阅读第9页

ORB-SLAM2源码笔记(3)—— 地图点MapPoint

ORB-SLAM2代码详解03:地图点MapPoint_ncepu_Chen的博客-CSDN博客_orbslam地图点地图点是三维点，有唯一的id，不同帧的特征点可能对应同一个三维点。

好好仔仔·2023-12-30 23:26

ORB-SLAM2学习（原理）：MapPoint.cc

ORB-SLAM2学习（原理）：MapPoint.cc详细中文源码解读：链接：https://pan.baidu.com/s/1LWfowy5wbUdXamEGE1STcA提取码：t796PS:该代码从

小白tb·2023-12-30 23:25

详谈ORB-SLAM2的地图点MapPoint

ORB-SLAM2中维护的是局部建图，在项目里所谓的地图就是两个数组：特征点数组和关键帧数组。所有关键帧和特征点的结合就是地图信息，所以在ORB-SLAM2中最重要的两个部分就是地图点和关键帧。

极客范儿·2023-12-30 23:24

SLAM学习入门--什么是回环检测

文章目录SLAM001什么是回环检测？002常用的回环检测方法有哪些？003介绍一下Gauss-Netwon和LM算法004介绍一下Ceres优化库，比如你使用过里面哪些内容？

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:43

SLAM学习入门--编程语言

文章目录编程语言一、C/C++C与C++的区别(面向对象的特点)C++与Python的区别判断struct的字节数static作用Const作用extern"C"的作用多态如何实现多态？虚函数虚函数怎么实现的？析构函数虚析构函数的作用virtual函数能不能用在构造函数中&#

搬砖成就梦想·2023-12-30 23:43

2020-11-24: 文献阅读: 压力超负荷驱动的心衰小鼠免疫浸润的单细胞转录组测序揭示了免疫激活程度

论文信息Title:Single-CellSequencingofMouseHeartImmuneInfiltrateinPressureOverload-DrivenHeartFailureRevealsExtentofImmuneActivationJournal:CirculationIF:23.603Publishdate:2019Author:Martini,Elisa;Kunderfr

辛晓红·2023-12-30 16:47

经典文献阅读之--OccNeRF(基于神经辐射场的自监督多相机占用预测)

之前我们介绍了《经典文献阅读之–RenderOcc(使用2D标签训练多视图3DOccupancy模型)》。这里本文《OccNeRF:Self-SupervisedMulti-CameraOc

敢敢のwings·2023-12-30 15:51

二十四-香港大学火星实验室FAST-LIO2框架跑官方数据集

专栏系列文章如下：一：TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二

goldqiu·2023-12-30 11:38

二十六-香港大学火星实验室FAST-LIO2框架跑自录数据集（Mid-70和SBG-Ellipse-N惯导）

专栏系列文章如下：一：TixiaoShan最新力作LVI-SAM(Lio-SAM+Vins-Mono)，基于视觉-激光-惯导里程计的SLAM框架，环境搭建和跑通过程_goldqiu的博客-CSDN博客二

goldqiu·2023-12-30 11:38

R3LIVE编译运行(自己数据集)，用自己的设备实机操作中遇到的一系列问题

提示：以下全是自己编译实际运行SLAM工程实践中遇到的种种问题及如何解决相关问题使用自己的相机和雷达实时运行R3LIVE、FAST-LIO2、FAST-LIVO等SLAM系统前言写这篇博客的主要目的：记录自己从零开始接触

@过期秋刀鱼·2023-12-30 11:37

从零入门激光SLAM（十二）——evo工具箱

大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。

桦树无泪·2023-12-30 11:06

部署一款开源的网站监控工具—Uptime Kuma

项目介绍项目地址：louislam/uptime-kuma:Afancyself-hostedmonitoringtool(github.com)UptimeKuma是一个开源的网络服务监控工具。

xB77·2023-12-30 09:41

单应性Homography估计：从传统算法到深度学习

目录收起一图像变换与平面坐标系的关系二平面坐标系与齐次坐标系三单应性变换四关于OpenCV中的相关API五深度学习在单应性方向的进展单应性原理被广泛应用于图像配准，全景拼接，机器人定位SLAM，AR增强现实等领域

baidu_huihui·2023-12-30 06:32

tare 部署

(通过SLAM接口功能包可知，发布的里程计信息和点云地图信息在map坐标系下，在功能包sensor_scan_generation中发布了在sensor_at_scan坐标系下的点云地图信息，也发布了map

匿名了匿名了·2023-12-30 05:15

小秋SLAM入门实战深度学习所有文章汇总

caffe源码解读系列Python中的异常处理精确率、精度（Precision）召回率（recall）你真的理解吗？Python字符串处理的七种技巧如何直观的理解机器学习过拟合和欠拟合？如何直观的理解机器学习PR曲线和ROC曲线？深度学习开源网络RPN算法解析源码解读numpy下hstack()和vstack()的用法python下classself的用法python计算时间差divmod()da

小秋SLAM入门实战·2023-12-30 05:56

投资建议：Lamarche la Grand Rue-罗曼尼康帝不被人所知的邻居

站在罗曼尼康帝的阴影中在两个世界上最贵和最知名的葡萄园中间有一个不知名的GrandCru的小品牌，相对来说几乎没什么人知道，单一园—“LaGrandeRue”（伟大的街道），隶属于DomaineFrancoisLamarche

陈岩ludovic·2023-12-29 16:26

SLAM中用到的TF树是什么

TF树（TransformTree）是在机器人操作系统（ROS）中使用的一种数据结构，用于跟踪和管理多个坐标系之间的关系。它允许用户定义坐标系（如机器人各部分或传感器）之间的相对位置和方向，并能随时间动态更新这些关系。TF树使得在复杂的系统中，可以轻松管理和转换不同坐标系下的数据，从而简化了空间位置计算和路径规划等任务。通过TF树，开发者能够维护一个清晰的坐标系关系图，有助于实现高效的空间感知和运

稻壳特筑·2023-12-29 15:02

SLAM中用到的GTSAM是什么，如何构建和使用GTSAM

目录几个关键原理：1.因子图：2.非线性优化：3.平滑和映射：4.概率建模：5.模块化和扩展性：举例说明如何构建和使用GTSAM：步骤1:安装GTSAM步骤2:包含头文件步骤3:创建因子图步骤4:添加因子步骤5:创建初始估计步骤6:优化步骤7:结果分析GTSAM(GeorgiaTechSmoothingandMappinglibrary)是一个开源C++库，用于解决机器人和自动驾驶车辆的定位与地图

稻壳特筑·2023-12-29 15:32

激光SLAM中获取当前扫描帧点云的函数是什么

在激光SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）中，获取当前扫描帧的点云数据通常依赖于使用的SLAM框架和激光雷达（LiDAR）的SDK（软件开发工具包）。

稻壳特筑·2023-12-29 15:32

Serverless架构：无服务器应用与AWS Lambda-读书笔记

Serverless架构：无服务器应用与AWSLambda-读书笔记好的架构可以成就软件，缺乏架构则会破坏软件。

碳学长·2023-12-29 06:51

十大最佳SLAM开源算法

激光雷达里程计香港大学开源激光雷达惯性视觉里程计FAST-LIVO论文名：FAST-LIVO:FastandTightly-coupledSparse-DirectLiDAR-Inertial-VisualOdometry单位：香港大学火星实验室论文下载：https://arxiv.org/abs/2203.00893代码地址：https://github.com/hku-mars/FAST-LI

稻壳特筑·2023-12-29 04:22

SLAM中的KDTree是什么，如何构建KDTree

KD树（K-DimensionalTree，简称KD树）是一种用于组织和存储大量空间数据以便快速检索的数据结构。它在点云数据处理和计算机视觉等领域有广泛应用。KD树是一种二叉树，用于将K维空间的数据划分为不同的区域，以便快速进行空间搜索、邻近点查找、范围查询等操作。在点云中，KD树的主要用途是帮助快速找到空间中的最近邻点或者执行范围搜索。点云数据通常包含了大量的三维空间点，通过构建KD树，可以高效

稻壳特筑·2023-12-29 04:22

YOLO模型

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：使用卷积神经网络和区域卷积神经网络(R-CNN)的肺部异常的检测与分类方法1、研究背景2、研究目的3

qq_43314576·2023-12-28 17:58

文献阅读1

Regulatoryactivitiesoftransposableelements:fromconflictstobenefits摘要：转座子（TEs）是受到严格调节的，具有生物化学活性的非编码元件，如转录因子结合位点和非编码rna的丰富来源。最近的许多研究重新证明，这些元素普遍参与了宿主基因的调控。我们认为，TEs的固有遗传特性及其与宿主的相互冲突的关系促进了其在不同基因组中调节功能的补充。我

黑森林深处的小星星·2023-12-28 11:43

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM（续）

目录3.3YOLO模型轻量化改进3.3.1目标检测算法改进方向3.3.2改进算法性能对比与算法选择

林聪木·2023-12-28 10:53

目标检测YOLO实战应用案例100讲-结合YOLOv5神经网络轻量化改进的视觉SLAM

目录前言基于视觉SLAM的语义地图构建框架2.1基于RGBD数据的视觉SLAM框架2.1.1传感器数据读取

林聪木·2023-12-28 10:52

使用Kalibr标定zed mini双目相机

这篇文章介绍采用开源库Kalibr对zedmini双目相机的内外参进行标定，Kalibr在SLAM领域非常流行，因为他可以非常方便的对相机，IMU等传感器的内外参进行标定1Kalibr安装Kalibr的官网

ros漫步·2023-12-28 09:11

信息网络协议基础-接入网技术

网络架构传统电信网络:点对点链路PPP协议协议内容消息过程多协议封装功能电话网接入Internet(DSL数字用户线路)主要接入技术ADSL关键技术DMTDSLAM体系结构PPPOE帧格式过程特点局域网定义参考模型

右边是我女神·2023-12-28 06:24

【图神经网络 · 科研笔记5】异构信息网络，利用注意力选择元路径；利用进化邻域和社群实现自监督动态图嵌入，交叉监督对比学习；近期科研思维导图小汇总；

记录部分科研文献阅读相关内容【划重点】，主题“图神经网络”，仅学习使用。

追光者♂·2023-12-27 23:42

文献阅读-区块链技术与应用前瞻综述

文献名称：区块链技术与应用前瞻综述作者：何蒲于戈张岩峰鲍玉斌（东北大学计算机科学与工程学院沈阳１１０８１９）网址：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JSJA201704002.htm区块链技术是一种去中心化、去信任化的分布式数据库技术方案。该数据库由参与系统的所有节点集体维护，具有去中心化、不可篡改、透明、安全等特性。作为比特币的底层技术支持区块链技

流动的风与雪·2023-12-27 13:02

HoloLens中的视觉SLAM介绍

HoloLens是微软在2015年1月22日凌晨发布的一款头戴式的便携全息计算机设备。不同于VR眼镜，HoloLens直接在现实世界中呈现出一些虚拟的全息投影，即混合现实，不仅增强了真实感，还提供了一种新的人与现实世界交互的方式。HoloLens与用户的交互主要有以下三种方式：1、凝视（gaze）HoloLens可以探测到用户视线的焦点所在从而做出一些判断和反应。2、手势（gesture）Holo

qq_33511693·2023-12-27 12:22

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

2021-03-01文献阅读

DefiningtheTeratomaasaModelforMulti-lineageHumanDevelopment数据：179,632cellsacross23teratomasfrom4celllines细胞类型：approximately20celltypesacrossall3germlayers观点：单细胞实验20种细胞类型，和类器官和胚胎的数据做比较，利用CRISPR-Cas9做敲除

Zane_bio·2023-12-27 00:05

【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

_【手把手教你写论文】第二期：文献阅读进行时...

点击蓝字关注我们无论是本科阶段、硕士阶段还是博士阶段，甚至是工作后的职称评定，大家可能都面临着论文写作和发表的需求，需要去完成各种形式的论文，比如毕业论文、期刊论文、会议论文等等。自从2019年初发生的某博士学术造假事件后，国内对各类论文的审核标准更为严格，对高校教授、学生及其他科研人员的论文成果提出更高的要求。在杜绝学术造假的底线基础上，如何完成一篇科学、严谨、规范的学术论文呢？从2020年7月

weixin_39733146·2023-12-26 02:53

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

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