第六章 非線性優化 1. 理解最小二乘法的含義和處理方式。2. 理解 Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。3. 學習 Ceres 庫和 g2o 庫的基本 ...
. 理解圖像特征點的意義, 並掌握在單幅圖像中提取出特征點,及多幅圖像中匹配特征點的方法。 . 理解對極幾何的原理,利用對極幾何的約束,恢復出圖像之間的攝像機的三維運動。 . 理解 PNP 問題,及利用已知三維結構與圖像的對應關系,求解攝像機的三維運動。 . 理解 ICP 問題,及利用點雲的匹配關系,求解攝像機的三維運動。 . 理解如何通過三角化,獲得二維圖像上對應點的三維結構。 . 特征點法 ...
2019-09-17 14:07 1 467 推薦指數:
第六章 非線性優化 1. 理解最小二乘法的含義和處理方式。2. 理解 Gauss-Newton, Levenburg-Marquadt 等下降策略。3. 學習 Ceres 庫和 g2o 庫的基本 ...
第四講 李群與李代數 感覺SLAM十四講真的是深入淺出。第四講是李群和李代數,為什么要引入這個概念呢? 在SLAM中位姿是未知的,我們需要解決“什么樣的相機位姿最符合當前觀測數據”,一種典型的方式是把它構建成一個優化問題,求解最優的R,t,使誤差最小化。但旋轉 ...
CH1: clion的使用 斷點設置之后,逐行執行 (Step Into) ( F7 ),逐函數執行 (Step Over) ( F8 ),注意0和O在clion中的顯示區別,0是中間有個點的,O ...
第三章主要是三維空間剛體運動描述方式:旋轉矩陣,變換矩陣,四元數、歐拉角以及Eigen庫的使用。由於本周時間比較緊,看的比較粗略,如有錯誤還請不吝賜教,不勝感激。 下面記錄以散碎的知識點為主 ...
1.設線性⽅程 Ax = b,在 A 為⽅陣的前提下,請回答以下問題:1. 在什么條件下,x 有解且唯⼀? 非齊次線性方程在A的秩與[A|B]的秩相同時方程有解,當R(A)=R(A,B)=n時方程有 ...
github地址:https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/ch13 雙目視覺里程計 頭文件 所有的類都在myslam命名空間中 1.common_include.h 定義常用的頭文件、EIgen矩陣格式 ...
參考教材——《視覺SLAM十四講》高翔著 第一講 前言 筆記 SLAM Simultaneous Localization And Mapping——同時定位與地圖構建 搭載特定傳感器的主體,在沒有環境先驗信息的情況下,在運動過程中建立環境的模型,同時估計 ...
ch7 視覺里程計1 本章目標: 1.理解圖像特征點的意義,並掌握在單副圖像中提取出特征點及多副圖像中匹配特征點的方法 2.理解對極幾何的原理,利用對極幾何的約束,恢復出圖像之間的攝像機的三維運動 3.理解PNP問題,以及利用已知三維結構與圖像的對應關系求解攝像機 ...