slam论文阅读笔记第14页

每日开眼01.16

#小程序设计#UI设计01.老人约会应用Dribbble-OldPeopleCommunity.pngbyShahidulIslamShishir✪02.进行目标管理程序https://dribbble.com

西瓜绿2020·2023-11-19 14:29

【6年人工智能开发】简述卷积神经网络（CNN）

随着各类传感器、语音交互、机器识别、SLAM等技术的蓬勃发展，机器人开始从科幻作品中走出，走进人们的生活。下面给大家简述一下深度学习方面的卷积神经网络。

爱码小士·2023-11-19 11:45

【论文阅读笔记】Supervised Contrastive Learning

【论文阅读笔记】SupervisedContrastiveLearning摘要自监督批次对比方法扩展到完全监督的环境中，以有效利用标签信息提出两种监督对比损失的可能版本介绍交叉熵损失函数的不足之处，对噪声标签的不鲁棒性和可能导致交叉的边际

luzhoushili·2023-11-19 09:12

扫地机器人，不相信视觉导航

2010年，第一台搭载激光导航技术（LDSSLAM）的扫地机器人Neato问世，它可以通过激光雷达反射计算障碍物的距离并进行环境地图构建，标志着扫地机器人从随机式清扫进入了规划式清扫时代。

INDEMIND·2023-11-18 22:36

平面几何参数表示

平面几何ref：slam中线和面特征的参数化表示方法https://blog.csdn.net/qq_35102059/article/details/122437847SLAM中面特征的参数化https

Jumping润·2023-11-17 11:04

目标检测YOLO系列从入门到精通技术详解100篇-【目标检测】SLAM（最终篇）

目录前言SLAM学习方法论语义SLAM与深度相机SLAM-机器人ROSSLAM与ROS之间的关系

格图素书·2023-11-17 06:03

Jetson TX2 NX(Ubuntu 18.04) + ROS melodic + turtlebot功能包 + realsense d455 + ORB-SLAM2

JetsonTX2NX(Ubuntu18.04)+ROSmelodic+turtlebot功能包+realsensed455+ORB-SLAM21.安装ROSmelodic更换中科大源$sudosh-c

呼吸之野qaq·2023-11-17 03:07

史上最简SLAM零基础解读(10.1) - g2o(图优化)→简介环境搭建(slam十四讲第二版为例)

本人讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人\color{red

江南才尽，年少无知！·2023-11-16 22:41

【自动驾驶与机器人中的SLAM技术】点云中的拟合问题和K近邻

目录1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。2.推导argmax||Ad||22的解为ATA的最大特征向量或者奇异向量。3.将本节的最近邻算法与一些常见的近似最近邻算法进行对比，比如nanoflann，给出精度指标和时间效率指标。4.也欢迎大家来公众号--“过千帆”读书。1.在三维体素中定义NEARBY14，实现14格最近邻的查找。在NearbyType中定义NEARBY14

宛如新生·2023-11-16 21:25

ubuntu 20.04+ORB_SLAM3 安装配库教程

目录安装ros(如果只是运行ORB-SLAM3，可以跳过安装)0.ros安装教程1.安装opencv2.安装Pangolin3.安装Eigen34.安装Python&libssl-dev5.安装boost

lelezhuxj·2023-11-16 20:32

Attention is all you need（Transformer）论文阅读笔记

一、背景seq2seq模型（2014年）：https://blog.csdn.net/zyk9916/article/details/118002934Attention模型（2015年）：https://blog.csdn.net/zyk9916/article/details/118498156对于序列建模和转换问题，大量的研究都围绕以RNN为基础的encoder-decoder架构展开。但是

zyk9916·2023-11-16 19:17

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

【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

PP-YOLO论文阅读笔记

PP-YOLO:Aneffectiveandefficientimplementationofobjectdetector期刊:arXivpreprint年份:2020主要内容列举:①:实现一个有效性和效率相对平衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景;②②:添加了一系列几乎不会增加推断时间的技巧，以提高模型的整体性能;③:PP-YOLO可以在有效性（45.2%mAP)和效率（72.9FPS)之

咕咕咕不咕·2023-11-14 22:50

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

【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

Learning Continuous Exposure Value Representations for Single-Image HDR Reconstruction 论文阅读笔记

这是国立阳明交通大学、联发科和英伟达合作的一篇ICCV2023的HDRReconstruction的论文文章用INR来生成具有连续曝光值的图片，从而能够生成更加多样的LDR图片，而文章发现用更多样的LDR图片训练的网络具有更好的性能，这也是文章的动机。文章说用了INR的思路，其实根本就不是INR，INR的输入是坐标，而这里其实就是把s给repeat成featuremap大小concatenate到

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Spatially Adaptive Self-Supervised Learning for Real-World Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023的一篇哈工大发表的真实世界图像去噪的论文，代码开源，nice文章两大要点，一个是BNN一个是LAN。文章的intro中提到，现有的很多方法虽然设计上与噪声的分布无关，但是实际上却只能处理空间独立的噪声。这一部分的介绍很流畅，对现有的一些SSID方法带过的同时，也逐个揭示了其缺点，为后续自己方法的提出进行铺垫。无论是写法上，还是内容上，都可以借鉴，并且其带过的论文，没读过的后续也可以

ssf-yasuo·2023-11-12 18:30

Masked Image Training for Generalizable Deep Image Denoising 论文阅读笔记

CVPR2023港科大（广州）发的一篇denoising的论文，作者里面有上海AILab的董超老师（看introduction的时候看到有一段很像董超老师Networksareslachingoff的论文的思想，说网络overfitting的时候学习了训练集的噪声模式而非图片内容，翻回去作者看，果然有董超老师），文章提出了一种提高现有denoising方法泛化性的方法，动机就是迫使网络学习图像内容

ssf-yasuo·2023-11-12 18:52

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

TPVFormer论文阅读笔记

Tri-PerspectiveViewforVision-Based3DSemanticOccupancyPrediction论文，代码链接：TPVFormer(wzzheng.net)BEVFormer存在的问题BEV特征空间中的一个特征表示的是其对应世界坐标系中如下图所示红色的部分的特征，可见，在z轴方向上的特征是没有划分的。在做实例分割时（图中蓝色框），由于缺少特征z轴方向上的信息，而导致人

liu liu liu·2023-11-12 13:29

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

论文阅读笔记：Cold Filter A Meta-Framework for Faster and More Accurate Stream Processing

论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessing文章目录论文阅读笔记：ColdFilter:AMeta-FrameworkforFasterandMoreAccurateStreamProcessingAbstract1

烟花再美，不过·2023-11-12 00:40

1707.ICCV.Neural Person Search Machines检测加识别论文阅读笔记

NeuralPersonSearchMachines（NPSM）一个新颖的end-to-end的（检测+reid）行人搜索识别方法论文贡献：1.提出了一种NPSM框架（基于LSTM记忆递归网络attention机制）来模拟人的视觉搜索机制，在记忆query/probe特征信息的指导下，递归地由小到大定位有效区域，由粗到精的得到iamge中与query匹配的行人区域。2.相比于现阶段PRW和CUHK

xuluohongshang·2023-11-11 22:00

【论文阅读笔记】Shielding collaborative learning:Mitigating poisoning attacks through client-side detection.

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！期刊：2021TDSCShieldingCollaborativeLearning:MitigatingPoisoningAttacksThroughClient-SideDetection|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore问题：服务器对生成更新的过程没有可见性，使联邦训练容易受到中毒攻击。现有的防御方法在non-iid环境下表现不佳

MiaZX·2023-11-11 22:24

【论文阅读笔记】Detecting AI Trojans Using Meta Neural Analysis

个人阅读笔记，如有错误欢迎指出！会议：2021S&PDetectingAITrojansUsingMetaNeuralAnalysis|IEEEConferencePublication|IEEEXplore问题：当前防御方法存在一些难以实现的假设，或者要求直接访问训练模型，难以在实践中应用。创新：通过元分类器来预测给定目标模型是否被后门攻击。该方法不对攻击策略进行假设，仅为黑盒访问。为了在不了解

MiaZX·2023-11-11 22:19

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

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

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