对这个的学习一直都在,感觉到了这本书很强大呀!!! ch2---安装ubuntu;安装kdevelop。 ch3---安装eigen3---几何模块;安装Pangolin可视化。 ch4--- ...
主要内容 . 概述 考虑k时刻的状态估计,用过去 到k中的数据来估计现在的状态分布: 按照贝叶斯法则: 注:从左到右,一次为后验概率,似然概率 和 先验概率 其中,似然有量测信息给定,先验概率基于过去所有的状态估计和量测得来的 对先验概率进行进一步展开,按照 为条件概率展开: 注:如果考虑更久之前的状态,可以对上式进行进一步的展开,现在只关注k时刻和k 时刻。 继续处理先验概率 一种方法是假设马尔 ...
2021-08-11 15:12 0 188 推荐指数:
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0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对距离也有要求 vSLAM(视觉SLAM) 摄像机(主要)+IMU+ ...
---恢复内容开始--- ubuntu 18.04 +opencv3.1.中间踩过很多坑,但是好些坑都忘了怎么解决的了。当时没有做笔记真是可惜了。 第三章 三维空间刚体运动 3.1 use ...
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 ...
主要内容 1. 概述 在视觉SLAM看来,“建图”是服务于“定位”的。从应用层面来看,地图的作用如下: 1.1) 定位 1.2) 导航 至少需要知道地图中哪些地方可以通过,哪些地方不可通过——至少是一种稠密的地图 1.3) 避障 —— 稠密地图 ...
参考教材——《视觉SLAM十四讲》高翔著 第一讲 前言 笔记 SLAM Simultaneous Localization And Mapping——同时定位与地图构建 搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,在运动过程中建立环境的模型,同时估计 ...
ch7 视觉里程计1 本章目标: 1.理解图像特征点的意义,并掌握在单副图像中提取出特征点及多副图像中匹配特征点的方法 2.理解对极几何的原理,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的摄像机的三维运动 3.理解PNP问题,以及利用已知三维结构与图像的对应关系求解摄像机 ...
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即为这里的三维点p,而观测数据则是像素坐标(u,v)。 此次观测的误差为: \(e = z - h ...