内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构。本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置。你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO。 g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声 ...
前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法 图优化 graph based optimization 。下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g o。 关于g o,我 年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意。本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g o。除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http: blog.csdn.net heyiji ...
2016-03-07 22:46 20 53219 推荐指数:
内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构。本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置。你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO。 g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声 ...
尊重别人的劳动成果就是对自己的尊重——声明至上:转载来源:计算机视觉life公众号 理解图优化,一步步带你看懂g2o代码 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫“图优化”,以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”,这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思 ...
首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫“图优化”,以前学习算法的时候还有一个优化方法叫“凸优化”,这两个不是一个 ...
视觉SLAM漫谈(二):图优化理论与g2o的使用 1 前言以及回顾 各位朋友,自从上一篇《视觉SLAM漫谈》写成以来已经有一段时间了。我收到几位热心读者的邮件。有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库。因此我另写一篇小文章 ...
1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为: \(z = h(x, y)\) 现在给出具体的参数话过程,x指此时相机的位姿R,t,它对应的李代数为\(\xi\)。路标y即为这 ...
将代码和实际理论结合起来才能更好的理解理论上是怎么实现的,参考用高博十四讲的理论加实践亲手试一下,感觉公式和代码才能结合起来。不能做到创新,至少做到了解和理解 曲线拟合问题: 考虑这样一条曲线:$y = \exp (a{x^2} + bx + c) + w$,其中a,b,c为曲线的参数 ...
深入理解dijkstra+堆优化 其实就这几种代码几种结构,记住了完全就可以举一反三,所以多记多练多优化多思考。 Dijkstra 对于一个有向图或无向图,所有边权为正(边用邻接矩阵的形式给出),给定a和b,求a到b的最短路,保证a一定能够到达b ...
前言 从JDK5到JDK6HotSpot虚拟机开发团队花费了大量的资源实现了各种锁优化技术,如适应性自旋(Adaptive Spinning)、锁消除(Lock Elimination)、锁膨胀(Lock Coarsening)、轻量级锁(LightEight Locking)、偏向锁 ...