SLAM算法分为三类：Kalman滤波、概率滤波、图优化 Kalman滤波方法包括EKF、EIF；概率滤波包括RBPF，FastSLAM是RBPF滤波器最为成功的实例, 也是应用最为广泛的SLAM方法； SLAM分为Full SLAM和Online SLAM 常见的二维激光SLAM算法 ...

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍： 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. 《Probab ...

点“计算机视觉life”关注，置顶更快接收消息！ 最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能，因此考虑与视觉融合的方法，这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中 ...

CH1: clion的使用 断点设置之后，逐行执行 (Step Into) ( F7 )，逐函数执行 (Step Over) ( F8 )，注意0和O在clion中的显示区别，0是中间有个点的，O ...

非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密，半稠密) 基本原理是亮度一致性约束，\(J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x ...

激光 SLAM： 早在 2005 年的时候，激光 SLAM 就已经被研究的比较透彻，框架也已初步确定。激光 SLAM，是目前最稳定、最主流的定位导航方法。 激光 SLAM 地图构建 VSLAM（基于视觉的定位与建图）： 随着计算机视觉的迅速发展，视觉 SLAM 因为信息量大，适用范围 ...

激光SLAM与视觉SLAM的特点 目前，SLAM技术被广泛运用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域，依靠传感器可实现机器的自主定位、建图、路径规划等功能。由于传感器不同，SLAM的实现方式也有所不同，按传感器来分，SLAM主要包括激光SLAM和视觉SLAM两大类。 其中，激光SLAM ...

ch8-视觉里程计2 　　主要目标：1.理解光流法跟踪特征点的原理 　　　　　　　 2.理解直接法是如何估计相机位姿的 　　　　　　 3.使用g2o进行直接法的计算 　　本讲我们将介绍直接法的原理，并利用g2o实现直接法中的一些核心算法。 　　特征点法的缺点： 　　1）关键点 ...