slam论文阅读笔记

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

我是用最新的ceres，地址是：https://ceres-solver.googlesource.com/ceres-solverCeressolverproblem:用最新的master代码编译并且安装，编译过程如下。在文章最后记录下来，方便大家出现编译问题的时候看下用到哪些库，来解决编译问题。特别是安装目录，一定要保存好，这里文末附上安装结果显示，可以知道ceres安装目录：然后编译vins
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

CRNN论文阅读笔记

文章目录目录前言一、摘要二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言因项目需求，最近在学习OCR相关的深度学习模型，之前虽然看过CRNN相关的一些文章，熟悉大体的模型框架，但还没有阅读过原论文，今天抽时间看了下，因此这里做下阅读笔记。CRNN论文标题：AnEnd-to-EndTrainabelNeuralNetworkforImage
DU_YULIN·2023-11-11 12:42

【论文阅读笔记】老照片修复——Old Photo Restoration via Deep Latent Space Translation

目录前言一、问题与核心思想二、核心工作1.将X，R，Y映射到响应的潜在空间2.训练映射网络3.人脸增强网络实践前言笔记主要学习的是CVPR2020上发表的一篇Oral文章，主要思路是作者使用变分自动编码机（VAE）将图像变换到潜在空间（也称隐空间）中，在潜在空间中通过特征对齐和特征转换的方式来完成对老照片的图像修复。这篇论文的方法不同于普通的潜在空间转换，他们通过利用真实照片和大量合成图像提出了一
Ice TeaJH·2023-11-11 11:35

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

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

SIGGRAPH 2023 - 3D Gaussian Splatting 论文阅读笔记

ArXivlink：https://arxiv.org/abs/2308.040793DGaussianSplattingforReal-TimeRadianceFieldRendering1.动机实现高视觉质量的神经辐射场方法仍然需要训练和呈现成本高昂的神经网络，而最近的更快方法不可避免地会权衡质量的速度。（总结：高质量和低成本不可兼得）对于无界和完整的场景（而不是孤立的对象）和1080p分辨率
BoGoF666·2023-11-10 11:11

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

PolyFormer: Referring Image Segmentation as Sequential Polygon Generation 论文阅读笔记

PolyFormer:ReferringImageSegmentationasSequentialPolygonGeneration论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation
乄洛尘·2023-11-09 23:51

RIS 系列 Beyond One-to-One: Rethinking the Referring Image Segmentation 论文阅读笔记

RIS系列BeyondOne-to-One:RethinkingtheReferringImageSegmentation论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1ReferringImageSegmentation3.2
乄洛尘·2023-11-09 23:43

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

Ubuntu 20.04.5 安装ROS 环境

如：转：机器人控制：SLAM-AndroidAPP_Lan.W的博客-CSDN博客如果选择，按下录制按钮时相机流将按照设置
Lan.W·2023-11-09 11:45

Convolutional Neural Networks for Multimodal Remote Sensing Data Classification论文阅读笔记

近年来，为了提高单模态遥感数据的分类性能，人们进行了大量的研究。然而，随着从卫星或机载平台获取的遥感数据的可用性不断增加，多模式遥感数据的同时处理和分析对遥感界的研究人员提出了新的挑战。为此，我们提出了一种基于深度学习的多模式RS数据分类新框架，其中卷积神经网络（CNNs）作为骨干，具有先进的跨通道重建模块，称为CCR-Net。顾名思义，CCR-Net通过跨模态的重建策略，可以更有效地相互交换信息
ru-willow·2023-11-09 08:12

论文阅读笔记：Extended Vision Transformer (ExViT) for Land Use and Land Cover Classification

摘要注意力机制驱动的深度模型最近取得了成功，如最具代表性的视觉转换器（ViT），吸引了一波高级研究来探索它们对更广泛领域的适应。然而，遥感（RS）领域中基于Transformer的方法更关注单模态数据，这可能会在充分利用不断增长的多模态地球观测数据时失去可扩展性。为此，我们提出了一种新的多模式深度学习框架，通过在最小修改的情况下扩展传统的ViT，针对土地利用和土地覆盖（LULC）分类任务。与采用线
ru-willow·2023-11-09 08:42

Change Detection on Remote Sensing Images Using Dual-Branch Multilevel Intertemporal Network论文阅读笔记

随着卷积神经网络的不断创新，遥感图像的变化检测（CD）如雨后春笋般涌现。随着技术的高速升级，识别前景-背景类别不平衡变化的障碍仍然存在，尤其是在样本有限和大量干扰的情况下，如季节性周转、照明强度和建筑改造。此外，到目前为止，这两种现成的方法都没有探讨在访问差异特征之前在双时态图像之间直接交互的可行性。在本文中，我们提出了一个双分支多级跨期网络（DMINet）来高效地导出变化表示。具体来说，通过将自
ru-willow·2023-11-09 08:42

SpectralDiff论文阅读笔记

高光谱图像分类是遥感领域的一个重要问题，在地球科学中有着广泛的应用。近年来，人们提出了大量基于深度学习的HSI分类方法。然而，现有方法处理高维、高冗余和复杂数据的能力有限，这使得捕获数据的光谱空间分布和样本之间的关系具有挑战性。为了解决这一问题，我们提出了一种基于扩散模型的HSI分类生成框架(SpectralDiff)，该框架通过迭代去噪和显式构建数据生成过程，有效地挖掘高维和高冗余数据的分布信息
ru-willow·2023-11-09 08:39

#每天一篇论文#235/365 DynamicFusion：非刚体场景实时重建与追踪

ReconstructionandTrackingofNon-rigidScenesinReal-Timeprojectwebsite:http://grail.cs.washington.edu/projects/dynamicfusion摘要我们提出了第一个能够实时重建非刚性变形场景的稠密slam
流浪机器人·2023-11-09 05:21

论文阅读笔记：STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation

1摘要基于地点的移动端服务商，譬如Yelp、Uber，要从大量的用户签到和轨迹信息中学习用户的行程习惯，对用户下一个访问地点进行预测，并以此为用户的下一步行程需求进行规划和推荐。然而，现有模型对时空信息的利用存在局限性，譬如只利用前后一步的时间和空间差[1,2]，人为划分空间区域[3]或者只聚合距离较近的地点[4]，并对访问地点的频率不加考虑。本文旨在提出一种基于注意力机制的神经网络架构，考虑用户
UQI-LIUWJ·2023-11-09 02:15

《视觉SLAM十四讲》-- 李群与李代数

文章目录03李群与李代数3.1李群与李代数基础3.1.1群3.1.2李群3.2李代数的引出3.3李代数的定义3.4李代数so(3)\mathfrak{so}(3)so(3)3.5李代数se(3)\mathfrak{se}(3)se(3)3.6指数与对数映射3.6.1SO(3)上的指数映射3.6.2SE(3)上的指数映射3.6.3小结3.7李代数求导与扰动模型3.7.1BCH公式与近似形式3.7.2
算法导航·2023-11-08 21:04

《视觉SLAM十四讲》-- 三维空间的刚体运动

文章目录02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述2.1点和坐标系2.1.1三维坐标系有关表述2.1.2坐标系变换2.2旋转向量和欧拉角2.2.1旋转向量2.2.2欧拉角2.3四元数2.3.1四元数的定义2.3.2四元数的计算2.3.3四元数表示旋转2.3.4四元数与其他旋转表示法的转换2.4相似、仿射、射影变换02三维空间的刚体运动2.0机器人位姿表述（1）二维与三维空间中，机器人位姿的表述：2
算法导航·2023-11-08 21:33

《视觉SLAM十四讲》-- 相机与图像

04相机与图像4.1相机模型4.1.1针孔相机模型针孔模型描述了一束光线通过针孔后，在针孔背面投影成像的关系（类似小孔成像原理）。根据相似三角关系Zf=−XX′=−YY′(3-1)\frac{Z}{f}=-\frac{X}{X^{\prime}}=-\frac{Y}{Y^{\prime}}\tag{3-1}fZ=−X′X=−Y′Y(3-1)其中，负号表示成的像是倒立的。但实际相机得到的图像并不是倒
算法导航·2023-11-08 21:58

【视觉slam14讲】公式推导

李群与李代数公式推导李群李代数对应关系李代数求导案例（p85）公式[1]雅可比扰动模型案例（p85）NOTE矩阵求导求导规律：（1）常量可以提取到导数外（2）分子中线性组合可以拆开（3）转置符号可以提取出来查表链接:矩阵查表非线性最小二乘解析解数值解（迭代）一阶梯度法一阶梯度法缺点：容易产生锯齿二阶梯度法（牛顿法）？？？写为内积不是很懂？？？牛顿法缺点：H不容易计算，H的逆也不容易计算
我要算BA·2023-11-08 15:53

视觉SLAM总结——LSD SLAM中关键知识点总结

视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结视觉SLAM总结——LSDSLAM中关键知识点总结1.LSDSLAM的创新点/关键点是什么？2.LSDSLAM的整体框架是怎样的？
Leo-Peng·2023-11-08 15:50

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结

视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结视觉SLAM总结——SVO中关键知识点总结1.为什么叫半直接法视觉里程计？2.SVO的优缺点是什么？3.SVO的整体框架是怎样的？
Leo-Peng·2023-11-08 15:19

SLAM中的优化、李群李代数和BA

TableofContents1.SLAM中优化目标函数的表示2.李群李代数的引入3.BA本文为高博《视觉SLAM十四讲》李群李代数部分的学习笔记。
文科升·2023-11-08 15:11

ORB-SLAM2中关键知识点总结

目录1、ORBSLAM2的总体框架是怎样的？2、ORBSLAM2是怎样完成初始化的？3、ORBSLAM2是如何进行Tracking的？4、ORBSLAM2是如何选取关键帧的？
家门Jm·2023-11-08 15:40

传统ORB-SLam中位姿优化中雅克比矩阵讲解

由于之前的鱼眼orbslam只有单目部分，所以在优化时也只是用了单目位姿优化和三维坐标点优化，并没有将双目的优化添加进去，不知道是否对结果有影响；这里添加双目的优化部分，主要是将添加雅克比矩阵；orbslam
三轮车的视觉进阶_·2023-11-08 15:09

理解SLAM中的概念

概率论基础标准正态分布单位阵服从标准正态分布高斯过程SMW恒等式线性高斯系统的状态估计BCH公式为什么要有bch公式？标量的指数乘法可以直接转化为系数的加法，而使用ＢＣＨ公式可以使得矩阵的指数可以相乘，ＢＣＨ公式是无穷级数，广义的ＢＣＨ公式保留了前面几项（该几项相加），也即是等于矩阵的指数乘法。进而可以对旋转和姿态的扰动求雅阁比。变换为李乘积公式矩阵和李群李群首先，为什么要研究群？可以更加方便，直
南苏月·2023-11-08 15:39

【SLAM学习】《视觉SLAM十四讲》第七讲 ICP误差求导公式推导

最近继续学习高博的《视觉SLAM十四讲》，看到第七章，对于ICP计算时的误差公式比较迷惑，花时间自己推导了一下，以此记录，也供大家查看。
顺其灬自然丨·2023-11-08 15:36

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导

SLAM编程：优化问题求解（2）_细谈求导前言一、正常思路：目标/损失函数直接对优化变量求导1.实例：最小二乘位姿估计二、清奇思路：不直接求导1实例：追踪光流也能是优化问题？
Ares_Drw·2023-11-08 15:31

SLAM中求导相关的公式总结

李代数与李群的关系R˙RT\dot{R}R^{T}R˙RT是一个反对称矩阵，所以这个矩阵可以用一个1×3向量进行反对称来表示R˙RT=Φ^\dot{R}R^{T}=Φ^{\hat{}}R˙RT=Φ^，根据十四讲4.8的推导，最后则有R(t)˙=Φ^⋅R(t)\dot{R(t)}=Φ^{\hat{}}·R(t)R(t)˙=Φ^⋅R(t)这个李代数ΦΦΦ反映了RRR的导数性质，所以李代数是李群SO(3
Rhys___·2023-11-08 15:00

论文笔记——基于新型多传感器融合策略的移动端双目视觉惯性SLAM闭环算法研究

2、移动端优化：本文中SLAM算法前端采用了角点检测和光流的方
kkmd66·2023-11-08 14:17

近十年的VI-SLAM算法综述与发展

本文主要总结一下这几年工作中遇到过以及改进过相关VIO算法1.背景介绍一个完整的SLAM(simultaneouslocalizationandmapping)框架包括传感器数据、前端、后端、回环检测与建图
半不闲居士·2023-11-08 14:16

计算机视觉与深度学习 | 基于视觉惯性紧耦合的SLAM后端优化算法

MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================基于视觉惯性紧耦合的SLAM
卡尔曼的BD SLAMer·2023-11-08 14:45

GFP-GAN论文阅读笔记

题目：TowardsReal-WorldBlindFaceRestorationwithGenerativeFacialPrior翻译：《面向现实世界的生成性人脸先验盲复原》解决的问题：如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识，复原人脸图像提出：GFP-GAN。其包含了一个退化去除模块和预训练的人脸GAN作为人脸先验。通过直接的潜在代码映射和几个通道分割空间特征变换（CS-SFT）层以从
是FL呀·2023-11-08 11:53

SLAM从入门到精通（安全避障）

对于slam来说，同样也是这个道理。我们知道，slam本身依赖于传感器、依赖于算法、依赖于标定、也依赖于电机和机械部分，哪一部分出了问题，机器人都不会正常地工作。
嵌入式-老费·2023-11-08 09:33

最速下降法

目录前言一、梯度下降相关数学概念二、最速下降法实战2.1、例图12.2、Matlab代码实现2.3、例题2三、小结前言最速下降法，在SLAM中，作为一种很重要求解位姿最优值的方法，缺点很明显：迭代次数太多
韩师兄_·2023-11-08 07:15

视觉SLAM十四讲读书笔记（2）P10-P27

目录Q：一个视觉SLAM框架由哪几个模块组成，各模块的任务又是什么Q：什么是机器人的自主运动能力Q：什么是机器人的感知Q：什么是激光雷达Q：什么是增强现实Q：什么是IMU单元Q：什么是双目相机Q：什么是轮式编码器
嘉子的秃头日记·2023-11-08 07:34

三维重建：SLAM的粒度和工程化问题

SLAM不是一个单一算法，是个工程。在计算机视觉中,三维重建是指根据单视图或者多视图的图像重建三维信息的过程.由于单视频的信息不完全,因此三维重建需要利用经验知识.。
wishchin·2023-11-08 07:20

从零入门激光SLAM（九）——三维点云基础

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·2023-11-08 07:10

工程（十三）——基于激光视觉的SLAM三维重建

一、简介目前的主流三维重建算法包括：基于网络的纯视觉三维重建、基于SLAM算法的三维重建基于激光视觉SLAM（SimultaneousLocalization
桦树无泪·2023-11-08 06:36

【视觉SLAM】语义SLAM分类

  SLAM与深度学习技术结合是SLAM的另一大方向。高博在《视觉SLAM十四讲》中指出，通过语义与SLAM相结合，两者相互促进，相互补充。  一方面，语义帮助SLAM。
Louis1874·2023-11-08 05:15

【论文阅读笔记】3D语义SLAM论文摘要整理

前文回顾【论文阅读笔记】Past,Present,andFutureofSimultaneousLocalizationandMapping【论文阅读笔记】语义SLAM语义映射模型SectionVI.REPRESENTATIONII
肥鼠路易·2023-11-08 05:15

论文阅读 —— 语义激光SLAM

文章目录点云语义分割算法1基于点的方法2基于网格的方法3基于投影的方法一、SLOAM1.1语义部分1.2SLAM部分1.2.1树的残差1.2.2地面的残差1.2.3匹配过程二、SSC:SemanticScanContextforLarge-ScalePlaceRecognition2.1
秋雨qy·2023-11-08 05:14
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