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案例一packagecom.zsh.lambda;/***案例一*线程的内部类*/publicclassLambdaOne{publicstaticvoidmain(String[]args){//Lambda

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

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？

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

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\

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

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

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

《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。

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

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

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

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

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。

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

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

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

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。

【Powershell教程】学习资源汇总一、书籍教程1、《WindowsPowerShell实战指南》第3版作者:[美]Don，Jones（道·琼斯），Jeffery，Hicks（杰弗瑞·希克斯）译者：

GitHub：https://github.com/louislam/uptime-kuma一、uptime-kuma介绍Demo：https://uptime.wuhanjiayou.cn/uptime-kuma

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。

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。

>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

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

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。

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

ORB-SLAM3中的IMU初始化1.ORB-SLAM3刚开始运行时，IMU还没有进行初始化，此时系统运行的纯视觉模式

1.SLAMer常用的可视化开源库opengl：OpenGraphicsLibrary，译名

背景由于工作原因，一直对AWSLambda比较熟悉。各云厂家标的Serverless函数都不约而同的命名为Function函数。

1.依赖在该目录下打开终端，安装下面所有依赖。1.1编译软件sudoapt-getinstallgccsudoapt-getinstallg++sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstallcmakesudoapt-getinstallopensslsudoapt-getinstalllibssl-dev1.2Pangolingitclone

目录1.双目成像原理2.双目测距python代码3.python代码转为c++代码(1)双目相机参数（2）立体校正（3）立体匹配4.opencv的点云图转为ros点云图1.双目成像原理摘自《视觉SLAM

01直播源相关资源汇总现在各个宽带运营商都有IPTV业务，不用安装有线电视就可以高清无卡顿的看电视。

导航仿真概述导航是机器人系统中最重要的模块之一，比如现在较为流行的服务型室内机器人，就是依赖于机器人导航来实现室内自主移动的，本章主要就是介绍仿真环境下的导航实现，主要内容有:导航相关概念导航实现:机器人建图(SLAM

Theusersofbike-sharingarealwayslamentingaboutavarietyofproblemsofthebikes.2）结合自己的生活、学习、工作、兴趣等，想象在什么语境下会用到这个表达

就像汇总常用的软件一样，GitHub上有大量的开源项目，开发者就会根据需要汇总一些常用的好用的资源，并且根据Awesome的主题做一下划分.各类资源汇总到一个开源项目，叫做：awesome，本文章盘点了

Title:Livox_ros_driver2消息(msg)类型对SLAM应用程序的适配文章目录I前言II.查看ROS消息III.LivoxROS驱动的消息类型IV.适配修改应用程序V.总结I前言有时候

Vue官方团队在2023年的最后两天发布了Vue3.4的版本命名为“SlamDunk”（灌篮高手）。Vue3自2020年发布，到目前为止已经有三年半的时间（想不到吧，Vue3已经发布了这么久了）。

论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM，一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性，允许宽基线环路闭合和重新定位，并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性

礼盒的封面有SLAMDUNK的经典logo

特征点三角化（Triangulation）是VSLAM中一个非常基础的问题，它是根据特征点在多个相机下的投影恢复出特征点的3D坐标。

一.Docker环境配置1.拉取Docker镜像sudodockerpullubuntu:16.04拉取的为ununtu16版本镜像，环境十分干净，可以通过以下命令查看容器列表sudodockerimages如果想删除多余的dockerimage，可以使用指令sudodockerrmi-f2.创建容器sudodockerrun-it-v/home/pc/docker/senmantic:/home

为了改变这一现状，本号在“资源汇总”菜单栏里放置了可以免费阅读中华经典书籍的在线图书馆，直接回复“书籍库”3字，大家就可以随时在线阅读和下载经典书籍。

VIO主流成果VIO是属于SLAM领域中的一个子课题，典型的VIO系统同样是由前端、后端、回环检测等几部分构成的。VIO的前端按是否提取特征点

安装环境Ubuntu16.04+ROSkinect+OpenCV3.2.0目录一、ROSkinect安装1.安装ROS2.工作空间建立二、OpenCV安装三、Eigen安装四、ceres安装*五、Docker安装六、MYNT-EYE-VINS-Sample安装七、在MYNT上运行VINS-Mono八、标准数据集运行VINS-Mono九、保存轨迹一、ROSkinect安装注：不同版本的ubuntu系

最近想学习一下无人驾驶SLAM方面的内容DynamicObjectSLAMinAutonomousDriving常规的SLAM算法首先假设环境中所有物体均处于静止的状态。

SLAM中使用闭环检测进行重定位的步骤如下：使用特征匹配算法，在当前帧与地图中所有关键帧之间进行匹配。对匹配结果进行评分，保留得分较高的匹配。对保留的匹配进行验证，判断是否构成闭环。

本文总结了五套Element组件库免费资源，包括：ElementElement设计规范库、ElementPlus设计规范库、基于ElementUl的基本框架模板和ElementKit工具包。EementUI是一个非常优秀的前端UI框架。许多人在使用它后基本上变成了“铁粉”。作为桌面终端的后台系统设计，ElementUI非常适合构建复杂的项目管理界面。让我们看看这些资源！即时设计-可实时协作的专业U

利用ROS实时运行ORB-SLAM21.启动ROS:roscore2.打开摄像头（笔者使用的相机是奥比中光的AstraS深度相机）：roslaunchastra_cameraastra.launch在/