通常的邊緣化是將聯合概率分布分解為邊緣概率分布和條件概率分布的過程,這樣可以將Sliding Window中較舊的狀態邊緣化出Sliding Window,同時保留其信息。並且保證了對應H海塞矩陣的稀疏,從而實現計算資源和計算精度的平衡。VINS中也可以將最舊的狀態邊緣化,但是在一些退化的運動 ...
VINS的優化除了添加了投影殘差,回環檢測殘差,還有IMU的殘差,邊緣化產生的先驗信息殘差等。有些比較難理解,可參考此博客和知乎回答。 滑動窗口更新 如果是刪去最舊一幀,則每個Ps 等參數都要往后移動,第 i 個要與 i 交換,WINDOW SIZE那一幀要清空 如果是刪去次新幀,則只需要讓次新和最新幀進行數據交換,然后把最新幀數據清空 ...
2018-04-19 18:46 0 2146 推薦指數:
通常的邊緣化是將聯合概率分布分解為邊緣概率分布和條件概率分布的過程,這樣可以將Sliding Window中較舊的狀態邊緣化出Sliding Window,同時保留其信息。並且保證了對應H海塞矩陣的稀疏,從而實現計算資源和計算精度的平衡。VINS中也可以將最舊的狀態邊緣化,但是在一些退化的運動 ...
##marg 基礎 摘自賀一家的博客 在我們這個工科領域,它來源於概率論中的邊際分布(marginal distribution)。如從聯合分布p(x,y)去掉y得到p(x),也就是說從一系列隨 ...
為什么要初始化 非線性VINS估計器的性能對於初始的速度,尺度,重力向量,空間點3D位置,以及外參等非常敏感。在很多場合中,能做到相機和IMU即插即用,線上自動校准與初始化,將會給用戶帶來極大的方便性。VINS里面分四步進行,第一個就是上次講的旋轉外參校准,第二個就是找到某幀作為系統初始化原點 ...
為何初始化外參 如何初始化外參 核心函數在initial_ex_rotaion.cpp內 通過SVD解旋轉外參原理如下: SVD的原理與應用可參考博客。 ...
為什么檢查視差 在哪里需要檢查視差 視差檢查函數使用位置是在processImage內,也就是當estimator得到一幀圖片的信息后,就會立馬進行處理,首先第一步就是添加圖片內的特征點以 ...
fireworks羽化圖片邊緣的教程如下: 1. 打開一個圖片。 2.點擊“工具”面板“位圖”部分的“選取框”工具。也可以選擇“橢圓選取框”工具。 3.選擇部分圖象。 4.在屬性檢查器中,“邊緣”項中選擇“羽化”。 5.調整羽化大小 ...
事件是C#的基礎之一,學好事件對於了解.NET框架大有好處。 事件最常見的比喻就是訂閱,即,如果你訂閱了我的博客,那么,當我發布新博客的時候,你就會得到通知。 而這個過程就是事件,或者說是事件運行 ...
寫在前面 本篇文章是上一篇邊緣化搭建 DotNet Core 2.1 自動化發布和部署(上)的后續操作,本文主要講解如何開啟Docker Remote API,開啟Remote API后的權限安全問題。配置Jenkins構建項目,並在雲服務器上構建成功。廢話不多說,我們一起來動手操作 ...