內容提要 講完了優化的基本知識,我們來看一下g2o的結構。本篇將討論g2o的代碼結構,並帶着大家一起寫一個簡單的雙視圖bundle adjustment:從兩張圖像中估計相機運動和特征點位置。你可以把它看成一個基於稀疏特征點的單目VO。 g2o的結構 g2o全稱是什么?來跟我大聲 ...
前言 本節我們將深入介紹視覺slam中的主流優化方法 圖優化 graph based optimization 。下一節中,介紹一下非常流行的圖優化庫:g o。 關於g o,我 年寫過一個文檔,然而隨着自己理解的加深,越發感覺不滿意。本着對讀者更負責任的精神,本文給大家重新講一遍圖優化和g o。除了這篇文檔,讀者還可以找到一篇關於圖優化的博客: http: blog.csdn.net heyiji ...
2016-03-07 22:46 20 53219 推薦指數:
內容提要 講完了優化的基本知識,我們來看一下g2o的結構。本篇將討論g2o的代碼結構,並帶着大家一起寫一個簡單的雙視圖bundle adjustment:從兩張圖像中估計相機運動和特征點位置。你可以把它看成一個基於稀疏特征點的單目VO。 g2o的結構 g2o全稱是什么?來跟我大聲 ...
尊重別人的勞動成果就是對自己的尊重——聲明至上:轉載來源:計算機視覺life公眾號 理解圖優化,一步步帶你看懂g2o代碼 小白:師兄師兄,最近我在看SLAM的優化算法,有種方法叫“圖優化”,以前學習算法的時候還有一個優化方法叫“凸優化”,這兩個不是一個東西吧? 師兄:哈哈,這個問題有意思 ...
首發於公眾號:計算機視覺life 旗下知識星球「從零開始學習SLAM」 這可能是最清晰講解g2o代碼框架的文章 理解圖優化,一步步帶你看懂g2o框架 小白:師兄師兄,最近我在看SLAM的優化算法,有種方法叫“圖優化”,以前學習算法的時候還有一個優化方法叫“凸優化”,這兩個不是一個 ...
視覺SLAM漫談(二):圖優化理論與g2o的使用 1 前言以及回顧 各位朋友,自從上一篇《視覺SLAM漫談》寫成以來已經有一段時間了。我收到幾位熱心讀者的郵件。有的希望我介紹一下當前視覺SLAM程序的實用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o優化庫。因此我另寫一篇小文章 ...
1.投影模型和BA代價函數 這個流程就是觀測方程 之前抽象的記為: \(z = h(x, y)\) 現在給出具體的參數話過程,x指此時相機的位姿R,t,它對應的李代數為\(\xi\)。路標y即為這 ...
將代碼和實際理論結合起來才能更好的理解理論上是怎么實現的,參考用高博十四講的理論加實踐親手試一下,感覺公式和代碼才能結合起來。不能做到創新,至少做到了解和理解 曲線擬合問題: 考慮這樣一條曲線:$y = \exp (a{x^2} + bx + c) + w$,其中a,b,c為曲線的參數 ...
深入理解dijkstra+堆優化 其實就這幾種代碼幾種結構,記住了完全就可以舉一反三,所以多記多練多優化多思考。 Dijkstra 對於一個有向圖或無向圖,所有邊權為正(邊用鄰接矩陣的形式給出),給定a和b,求a到b的最短路,保證a一定能夠到達b ...
前言 從JDK5到JDK6HotSpot虛擬機開發團隊花費了大量的資源實現了各種鎖優化技術,如適應性自旋(Adaptive Spinning)、鎖消除(Lock Elimination)、鎖膨脹(Lock Coarsening)、輕量級鎖(LightEight Locking)、偏向鎖 ...