贝叶斯---最大似然估计（高翔slam---第六讲 ）
1.贝叶斯---最大似然估计 回顾一下第二讲的经典SLAM模型： 通过传感器（例如IMU）的运动参数u来估计运动(位姿x)[定位]，通过相机的照片的观测参数z来估计物体的位置(地图y)[建图]，都是有噪声的。因为运动参数和照片都有噪声，所以需要进行优化。而过去卡尔曼滤波只 ...
原文：非线性优化（高翔slam---第六讲 ）
.线性最小二乘问题 .非线性最小二乘问题 因为它非线性，所以df dx有时候不好求，那么可以采用迭代法 有极值的话，那么它收敛，一步步逼近 ： 这样求导问题就变成了递归逼近问题，那么增量 xk如何确定 这里介绍三种方法： 一阶和二阶梯度法 将目标函数在x附近进行泰勒展开： 高斯牛顿法 将f x 一阶展开： 这里J x 为f x 关于x的导数，实际上是一个m n的矩阵，也是一个雅克比矩阵。现在要求 ...
2017-07-11 22:51 0 6385 推荐指数：
相关推荐
视觉十四讲：第六讲_ceres非线性优化
使用Ceres求解非线性优化问题，一共分为三个部分： 1、 第一部分：构建cost fuction，即代价函数，也就是寻优的目标式。这个部分需要使用仿函数（functor）这一技巧来实现，做法是定义一个cost function的结构体，在结构体内重载（）运算符。 2、 第二部分：通过代价函数构建 ...
Bundle Adjustment---即最小化重投影误差（高翔slam---第七讲）
一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的。19世纪中期的时候，geodetics的学者就开始研究large scale tr ...
SLAM中的非线性优化
总结一下SLAM中关于非线性优化的知识。 先列出参考： http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol ...
高博SLAM基础课第五讲——PnP非线性优化
这一题很重要 注意点： 1. 首先读取文件还是使用ifstream方式使用>>操作符输入到数组里 2. 各矩阵规模：H 6*6 b 6*1 e 3*1 3. 优化问题的策略： 根据之前李代数一讲的推导，在扰动模型中有 ...
视觉SLAM作业（四） 相机模型与非线性优化
视觉SLAM作业（四） 相机模型与非线性优化 一 图像去畸变 现实生活中的图像总存在畸变。原则上来说，针孔透视相机应该将三维世界中的直线投影成直线，但是当我们使用广角和鱼眼镜头时，由于畸变的原因，直线在图像里看起来是扭曲的。本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像 ...
SLAM中的优化理论（二）- 非线性最小二乘
本篇博客为系列博客第二篇，主要介绍非线性最小二乘相关内容，线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论（一）—— 线性最小二乘。本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法。博客中主要内容为： 非线性最小二乘介绍； 下降法相关理论(Desent ...
三角化---深度滤波器---单目稠密重建（高翔slam---十三讲）
一.三角化 【1】三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出，并应用于测量学中。简单来讲就是：在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z)，已知在不同位置 ...