slam知识点总结

ORBSLAM3 运行流程 ORB_SLAM3::System SLAM()函数

ORB_SLAM3::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM3::System::RGBD,true);在rgbd_tum.cc里新建了System类SLAM：首先看构造函数
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM3 运行流程 TrackRGBD()函数

//PasstheimagetotheSLAMsystemSLAM.TrackRGBD(imRGB,imD,tframe);Sophus::SE3fSystem::TrackRGBD(constcv::
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM3 运行流程 Track()函数

Track();函数是在TrackRGBD()函数里调用的voidTracking::Track(){if(bStepByStep){std::coutmbBadImu){coutResetActiveMap();return;}//从Atlas中取出当前active的地图Map*pCurrentMap=mpAtlas->GetCurrentMap();if(!pCurrentMap){coutm
水理璇浮·2024-01-30 12:59

ORBSLAM2 rgbd_tum.cc程序解析

rgbd_tum.cc相关步骤及对应代码如下所示：1.输入图像信息定义的变量如下vectorvstrImageFilenamesRGB;//RGB名字vectorvstrImageFilenamesD;//depth名字vectorvTimestamps;//时间戳名字stringstrAssociationFilename=string(associate);//rgb,depth与时间戳对齐后
weixin_43812135·2024-01-30 12:28

ORB-SLAM2代码学习1 rgdb_tum.cc

ORB_SLAM2::SystemSLAM()初始化，创建SLAM系统，并初始化各个线程。
Dziwu·2024-01-30 12:24

ORBSLAM3 运行流程 以rgbd_tum.cc函数为例进行分析

/Examples/RGB-D/rgbd_tum'/opt/vslam/ORB_SLAM3_detailed_comments-dense_map_new/Vocabulary/ORBvoc.txt''
水理璇浮·2024-01-30 12:53

QT复习课知识点总结（1）

一、界面跳转具体实例为注册界面向登录界面的跳转。有两种实现方法。（1）信号和槽思路：注册界面向登录界面发送一个自定义信号，使登录界面接收到信号能够调用自己的show()。关键代码：//registerWindow.h.......signals:voidsubSignal();publicslots:voidreturnToLogin();......//registerWindow.cppvoi
一品锅·2024-01-30 12:00

Cartographe纯雷达计算位姿的前后端总结

转载@梦凝小筑本人的研究方向为激光SLAM，因此对于GoogleCartographer的经典算法十分感兴趣，但是苦于该算法的论文是英文写作，且该论文有着公式多，解释少的特点。
#君君#·2024-01-30 12:12

手把手带你死磕ORBSLAM3源代码(六十四) LocalMapping.cc LocalMapping Run

方法进入一个无限循环，这是因为在视觉SLAM中，局部映射是一个持续进行的过程，需要不断地处理新的关键帧和地图点。
安城安·2024-01-30 11:01

《微观经济学》第二篇 “市场如何运营”知识点总结及举例

一、供给与需求的市场力量供给量和需求量对市场上数量和价格的影响均衡表示的含义就是供给量等于需求量其中有两个概念需要清楚正常物品：随着人们收入增加而增加的物品这个很好理解，例如一些奢侈品、新鲜的瓜果蔬菜等。低档物品：随着人们收入的减少而增加的物品，例如公交车票、地铁票。替代品：如果两种物品可以替代，就是替代品。例如梨和苹果。互补品：一种物品的价格上升，引起另外一种物品的需求增加。例如汽车和汽油、看电
飞奔的神灯·2024-01-30 08:49

《ROS机器人开发实践读书笔记 第一章 初识ROS》

《ROS机器人开发实践》是一本以实践为中心，讲解大量机器视觉、机器语音、机械臂控制、SLAM和导航、机器学习等多方面ROS应用的实现原理和方法。
偶而喜欢学习·2024-01-30 07:53

2019-05-22

变量的命名规范知识点总结代码练习importrandomimporttime###提示语部分print('你好，我是机器人小埋，我们来玩个猜年龄的小游戏吧～(◆◡◆)')time.sleep(2)print
King_1629·2024-01-30 06:14

python中的知识点总结（4）：将数据集转换为图像的过程中的一些函数简介

将数据集转换为图像的过程中的一些函数简介1.binascii模块binascii模块包含很多在二进制和ASCII编码的二进制表示之间的转换方法。以下是它的内置函数介绍。（1）b2a_hex()：将数据转换成二进制数据然后再用十六进制表示。importbinasciia=b'BAF201E8F1FF'#将b'BAF201E8F1FF'转换成二进制数据然后再用十六进制表示b=binascii.b2a_
夜溪兮·2024-01-30 01:31

不看会后悔的前端HTML 面试知识点总结系列（11-15）

11.link标签定义标签用于将文档与外部资源建立联系，一般用于引入样式表或图标等。它是一个空元素，没有结束标签。常用的属性包括：href：指定外部资源的URL地址。rel：指定外部资源与文档之间的关系，例如stylesheet表示样式表、icon表示图标。type：指定外部资源的MIME类型。media：指定外部资源所适用的媒体类型，如screen表示屏幕显示、print表示打印输出。12.页面
鱼仔玩编程·2024-01-30 00:34

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导

视觉SLAM十四讲|【四】误差Jacobian推导预积分误差递推公式ω=12((ωbk+nkg−bkg)+(wbk+1+nk+1g−bk+1g))\omega=\frac{1}{2}((\omega_b
影子鱼Alexios·2024-01-29 18:20

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式

视觉SLAM十四讲|【六】基于特征匀速模型的重投影误差计算形式基本推导方法无时间戳延迟时，残差计算流程：世界坐标系中的第lll个地图点变换到相机坐标系下为flw=[x,y,z]Tf_l^w=[x,y,z
影子鱼Alexios·2024-01-29 17:18

基于Pixhawk和ROS搭建自主无人车（五）：SLAM导航篇

参考PX4AutopilotUserGuideArduPilotDocumentation基于Pixhawk和ROS搭建自主无人车（文章链接汇总）1.硬件平台2.环境搭建2.1创建工作空间$cd$mkdir-pmav_ws/src$cdmav_ws$catkin_init_workspaceROS命令catkin_init_workspace分析2.2安装RPLiDAR包$cd~/mav_ws/s
Robot_Yue·2024-01-29 14:17

10 分钟搭建 TeslaMate—— 一个强大的特斯拉数据记录器！｜Grafana 数据可视化

今天就来分享一个和特斯拉相关的Docker项目，一个强大的、自托管的特斯拉数据记录器——TeslaMate，可以全面分析特斯拉充电、续航、行驶里程等等的情况。
xiaoshun007～·2024-01-29 12:14

nosql数据库知识点总结

目录1、什么是nosql数据库，它包括哪些文档数据库建数据哪一种是最简单的2、什么是文档数据库3、创建mongodb时默认会建造三个数据库，是哪三个4、mongodb支持的数据类型有哪些5、它的常规语句有哪些6、副本集和分片集有什么作用复制性能7、副本集的副本节点之间如何获得主节点数据8、启动mongo时mongodmongos是什么意思，之间有什么区别9、cap原则10、nosql的全称11、b
左岸2420·2024-01-29 08:48

MySQL知识点总结（一）——一条SQL的执行过程、索引底层数据结构、一级索引和二级索引、索引失效、索引覆盖、索引下推

MySQL知识点总结（一）——一条SQL的执行过程、索引底层数据结构、一级索引和二级索引、索引失效、索引覆盖、索引下推一条SQL的执行过程索引底层数据结构为什么不使用二叉树？为什么不使用红黑树?
黄俊懿·2024-01-29 07:54

晨读晚背知识点总结！看了就是分！

晨读晚背知识点总结，有需要的同学赶紧收藏起来，备考时使用
高中生惊喜社·2024-01-29 01:04

Lambda表达式

案例一packagecom.zsh.lambda;/***案例一*线程的内部类*/publicclassLambdaOne{publicstaticvoidmain(String[]args){//Lambda
开朗觉觉·2024-01-28 19:38

一文详解ORB-SLAM3中的地图管理

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达想要理解ORB-SLAM3的地图管理，仅看ORB-SLAM3的论文[3]是不够的，因为很多细节出现在之前的ORB-SLAM1/2[1][2]，以及
Tom Hardy·2024-01-28 18:02

ORB-SLAM3关键帧选取策略

二、选取策略前言ORB-SLAM3使用关键帧来策略来进行跟踪建图，所以本文介绍关键帧的选取策略一、什么是关键帧？
秋心拆两瓣·2024-01-28 18:02

ORB-SLAM2论文总结

ORB-SLAM2学文学习总结1系统概述2加速特征点匹配策略2.1词袋模型加速匹配2.2恒速运动模型加速匹配3系统原理详解3.1初始化3.2跟踪线程3.3局部建图线程3.4回环检测线程4一些总结4.1单目
Mr.Qin_·2024-01-28 18:01

ORB-SLAM的重定位中使用的EPnP算法解析

EPnP:AnAccurateO(n)SolutiontothePnPProblem详解EPnP算法的中心思想就是以四个世界坐标系下的控制点[cw1cw2cw3cw4][c_w^1\quadc_w^2\quadc_w^3\quadc_w^4][cw1cw2cw3cw4]通过投影约束和欧式变换下的距离不变约束，求解相机坐标系下的相应控制点[cc1cc2cc3cc4][c_c^1\quadc_c^2\
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:58

ORB-SLAM策略思考之RANSAC

ORB-SLAM策略思考之RANSAC1.初始化器的RANSACORB-SLAM中的初始化器是一个端到端的地图初始化策略，即不需要人的参与双线程同时计算本质矩阵和单应性矩阵使用基于RANSAC和卡方检验的评价方法为了保证两种算法评价的一致性
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:58

ORB-SLAM中的RANSAC算法解析

RANSAC算法解析RANSAC是一种在具有噪声的模型中去估计最优的一个算法，其核心思想是采用不断迭代的方法去选择一组全是内点的集合，并采用该集合进行模型估计的一种方法，可以提高模型估计的鲁棒性。假设目前有KKK组采集到的数据，但是数据中的一些点是噪声点，如何使用RANSAC去根据这些有噪声的数据去估计一个比较好的模型呢？选择任意一种能够根据当前采集的数据进行模型评估的方法。使用有放回抽样的方式抽
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:27

ORB-SLAM中的地图点策略

ORB-SLAM中的地图点策略1平均观测方向地图点中维护了一个向量，这个向量代表的含义是关键帧光心到单位方向向量的平均向量vmean=1k∑i=0kvnormv_{mean}=\frac{1}{k}\sum
rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:55

《SLAM十四讲》Ch7编译报错

《SLAM十四讲》Ch7编译报错原因：视觉SLAM书上的程序使用的g2o版本比较旧了，使用的是c++11版本的g2o。
Prejudices·2024-01-28 15:38

ROS小车跟随

这篇的目的是方便自己复习总体流程1、gazebo仿真世界2、机器人模型3、slam建图4、定位5、路径规划6、小车跟随7、总体launch文件第一篇博客给出了总体代码：https://blog.csdn.net
海风-·2024-01-28 14:56

ROS目标跟随（路径规划、雷达、slam、定位）

ROS目标跟随（路径规划、雷达、地图、定位）最终效果展示一、总体launch文件1、打开已有地图2、组合小车的各个部分2.1惯性矩阵设置2.2小车底盘2.3摄像头2.4雷达2.5为机器人模型添加传动装置以及控制器2.6为机器人模型添加雷达配置2.7为机器人模型添加摄像头配置2.8为机器人模型添加kinect摄像头配置3、定位系统（amcl）4、路径规划（move_base）4.1全局路径规划与本地
海风-·2024-01-28 14:26

ROS目标跟随（路径规划、slam、定位、雷达）——接上文，改善跟随的位置

确保进行跟随的小车始终在身后最终效果代码改进最终效果ROS目标跟随改进版代码改进这里给出上一篇博客的链接：https://blog.csdn.net/m0_71523511/article/details/135610191使用上一篇的launch文件创建机器人时，ros会自动创建一个坐标系相对关系发布节点：/tf,通过观察此节点发布的信息，我发现可以通过监听里程计坐标系:/robot2/odom
海风-·2024-01-28 14:26

３D 到２D reprojection的问题

唉，为什么回想总结一下呢，本人在结合３D物体重建和SLAM做一些东西，所以免不了各种2D到3D,3D到2D.2D->3D是用相机内参决定的简单的过程，但是重建的3D物体反投影到２Ｄ就比较复杂，主要是2D
hi_lan·2024-01-28 10:07

OpenVSLAM在Ubuntu16.04下编译安装

最近开始学习VSLAM，理论知识大概了解了一下，想要学透还是需要下一番功夫的。为了领导的任务，先把OpenVSLAM装上，跑个demo看看。我平时用windows比较多，改成Linux还是得适应一下。
hhh0209·2024-01-28 08:35

学霸二建笔记整理——知识点总结，记忆效果又快又好

学霸根据自己的学习经验，结合2020版新版二级建造师教材整理的笔记，里面标注了记忆方法、表格整理、颜色区分、易混点、必考点、难点，绝对是一份超好的直接背诵的资料！二级建造师到底怎么学习，马上跟大家分享学霸的一份学习心得。备考建造师要做到三点。第一就是有决心：有决心就是说你要么不考，要么对自己狠一点，准备考了，就牺牲自己娱乐时间，全力备考！第二就是有计划：有了决心之后，你要对二级建造师考试有个宏观上
奋斗的85后艾盈·2024-01-28 01:58

【SLAM】kalibr工具IMU和双目相机标定

推荐看一下博客，评论内容也很丰富，很多问题都能在评论中找到答案：https://blog.csdn.net/u011178262/article/details/83316968#_images__imu__201标定记录标定IMU参数使用工具https://github.com/gaowenliang/imu_utils遇见的问题记录sudoapt-getinstalllibdw-dev下载依赖
wwwzy·2024-01-27 23:39

ceres之LM算法

Ceres作为一个优化算法库，在许多领域中有着至关重要的作用，比如slam系统中的优化问题-集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html
xiechaoyi123·2024-01-27 21:44

openvslam------slam解读系列

是什么:openvslam是日本先进工业科技研究（NationalInstituteofAdvancedIndustrialScienceandTechnology）所于2019年5月20日开源的视觉SLAM
xiechaoyi123·2024-01-27 21:13

源码解析 | SLAM 多点导航开发思路介绍

不久前，我们发布了一个多点SLAM的功能包，今天给大家介绍这个功能包的开发思路。
Autolabor·2024-01-27 19:28

计算机二级c语言考试总结,计算机二级考试C语言知识点总结 .doc

计算机二级考试C语言知识点总结(完全针对考试大纲)概述总体上必须清楚的:1)程序结构是三种:顺序结构,循环结构(三个循环结构),选择结构(if和switch)2)读程序都要从main()入口,然后从最上面顺序往下读
High莹·2024-01-27 17:15

2020-02-27

ES6知识点总结1let与cont(1)let1.有用只能在一对{}里面2不会变量提升3.不能重复声明(2)const声明必须赋值2.赋值不能修改3建议变量名大小(2)结构对象基本let[name,age
中伟_3bef·2024-01-27 13:27

顿悟！新手都能学懂的SpringBoot源码分析！

关于Spring的知识点总结了一个图谱，分享给大家：Spring知识总结.jpg为什么SpringBoot默认的日志框架是Logbas
W998·2024-01-27 09:19

基于 Docker 搭建 Uptime-Kuma 一个极简风的应用监控

GitHub：https://github.com/louislam/uptime-kuma一、uptime-kuma介绍Demo：https://uptime.wuhanjiayou.cn/uptime-kuma
开源极客行·2024-01-26 23:51

ORB_SLAM3：IMU初始化过程梳理以及自己的理解

2、IMU初始化过程中不断优化尺度，在单目相机的视觉SLAM中，尺度指的是场景中真实物体的物理尺寸与它在相机图像中所对应的像素距离之间的比例关系。
追风筝的人～TH·2024-01-26 22:30

ORBSLAM3 IMU代码实现部分：ImuTypes文件解析、IMU初始化代码解析

1.ImuTypes文件解析1.1Point类在ORBSLAM3中，Point类表示一个IMU的测量数据：加速度、角速度及数据所对应的时间戳。其构造函数有两个形式，其都是构造一个imu的测量数据的。
APS2023·2024-01-26 22:00

ORB_SLAM3：单目+IMU初始化流程梳理

>apply(im,im);目的：使灰度直方图分布较为均匀，从而使整体对比度更强，便于后面特征点的提取等工作；2、第一帧图像（ni=0）时无IMU数据（vImuMeas容器为空），进入下面的这个函数：SLAM.TrackMonocular
追风筝的人～TH·2024-01-26 22:30

ORB_SLAM3:单目+IMU初始化时—初始化帧与当前帧需要满足的条件

成员变量mbReadyToInitializate：是否创建了单目初始化参考帧1、单目初始化参考帧提取的特征点数目必须大于100个；2、单目初始化参考帧的下一帧提取的特征点数目必须大于100个，否则mbReadyToInitializate=false，需重新创建单目初始化参考帧；3、mSensor==System::IMU_MONOCULAR且当前帧上一帧的时间戳比单目初始化参考帧的时间戳大于1
追风筝的人～TH·2024-01-26 22:29

《LIO-SAM阅读笔记》IMU作用总结

此处IMU里程计是以IMU的频率向外发送位姿估计，提高了SLAM系统里程计的发送频率。2.利用IMU预积分对Lidar每帧点云进行运动去畸变。
Jiqiang_z·2024-01-26 22:59

ORB-SLAM笔记——ORB-SLAM3的IMU初始化（1）理论部分

上一篇blog立的flag，哎最近工作虽然也是快忙炸了但面对这么好的一个作品，你就忍不住挤时间也要学他啊哈哈。那么我们开始！在正式说它的IMU初始化部分之前，还是跟随作者论文的思路，咱们再把Visual-Inertial的架构梳理一下。首先对于一个纯视觉的系统来说，单目也好，双目也罢，我们主要关心的还是每一个pose的6Dof，对应的状态空间呢也就是六维。考虑到单目的尺度问题，状态空间也就是多了一
RoBOt__Dreamer·2024-01-26 22:58
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