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 ...
原文：Python写基于非线性优化的2D-SLAM系统（已开源）
我的CSDN：https: blog.csdn.net liu article details Github代码地址: https: github.com liuzhenboo D SLAM By Nonlinear Optimization . SLAM问题概率模型 . 最大后验到最小二乘 SLAM问题其实就是一个状态估计的问题，就是要根据一系列观测来推测状态量 一般情况下，我们把SLAM问题建 ...
2020-08-25 21:09 5 1005 推荐指数：
相关推荐
非线性优化（高翔slam---第六讲 ）
1.线性最小二乘问题 2.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： （1）一阶和二阶梯度法 将目标函数在x附近进行 ...
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 ...
非线性优化
优化问题一直贯穿整个学习与生活，而且在数学上一直有很重要的地位。优化问题根据不同应用场景有不同的分类：如线性优化与非线性优化，无约束优化与有约束优化等等。值得一提的是，现如今我们所接触的都属于最优化问题。 一、概述 所谓优化，就是指在给定的目标函数中，寻找最优的一组数值映射，即 x ...
MATLAB实现一个EKF-2D-SLAM（已开源）
1. SLAM问题定义 同时定位与建图（SLAM）的本质是一个估计问题，它要求移动机器人利用传感器信息实时地对外界环境结构进行估计，并且估算出自己在这个环境中的位置，Smith 和Cheeseman在上个世纪首次将EKF估计方法应用到SLAM。 以滤波为主的SLAM模型主要包括三个方程 ...
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 ...
非线性约束最优化
CanChen ggchen@mail.ustc.edu.cn 讲完了二次线性规划，这节课主要是讲了一般的非线性约束最优化怎么解。 等式约束-Lagrange-Newton 先列Lagrange方程： 然后用牛顿法求方程的根（这个迭代又被 ...