HSoptflow.m main.m 老外寫的函數,拿來研究研究。 ...
該方法也是一種路徑規划算法,不過障礙物過多的時候建立勢場可能比較耗時,而且容易陷入局部最優。 算法流程如下: . 對於柵格場景中每一個像素分別計算到終點的距離,距離越大,則對該像素賦值越大,結束得到引力場。 . 對於柵格場景中每一個像素分別計算到所有障礙物的距離,距離越大,則對該像素賦值越小,結束得到斥力場。 . 引力場和斥力場相加得到總人工勢場。 . 得到人工勢場后,從起始位置用梯度下降或者鄰域 ...
2020-02-06 21:14 1 6512 推薦指數:
HSoptflow.m main.m 老外寫的函數,拿來研究研究。 ...
通過向量場能很直觀的看到微分方程所有解的變化規律。 這里隨便設了個方程:dx/dt = sin(t)*cos(x)+sin(t)。 由於方程本身就代表了x在t處的斜率,所以: vt = cos(atan(f)); vx = sin(atan(f)); matlab代碼 ...
概念簡述: 人工勢場法路徑規划基本思想是將機器人在周圍環境中的運動,設計成一種抽象的人造引力場中的運動,目標點對移動機器人產生“引力”,障礙物對移動機器人產生“斥力”,最后通過求合力來控制移動機器人的運動。應用勢場法規划出來的路徑一般是比較平滑並且安全,但是這種方法存在局部最優點問題。 這算法 ...
我不太清楚這個凸包在圖像處理中到底會怎樣的運用,因為這個好像更多的是計算幾何或是圖形學里面的東西。不過作為一個算法,我感覺還是有必要研究一下的。我主要的參考資料是《算法導論》的33.3和這個博客。 ...
計算步驟如下: 圖片來自《視覺slam十四講》6.2.2節。 下面使用書中的練習y=exp(a*x^2+b*x+c)+w這個模型驗證一下,其中w為噪聲,a、b、c為待解算系數。 代碼如下: 迭代結果,其中散點為帶噪聲數據,紅線為原始模型,綠線為解算模型 ...
思路還是很容易想到的: 1.首先使用KD樹尋找當前點鄰域的N個點,這里取了10個,直接調用了vlfeat。 2.用最小二乘估計當前鄰域點組成的平面,得到法向量。 3.根據當前鄰域點平均值確定鄰域質心,通常質心會在彎曲表面的內部,反方向即為法線方向。 vlfeat在這里下載,配置參考 ...
非剛性常微分方程的數值解法通常會用四階龍格庫塔算法,其matlab函數對應ode45。 對於dy/dx = f(x,y),y(0)=y0。 其四階龍格庫塔公式如下: 對於通常計算,四階已經夠用,四階以上函數f(x,y)計算工作量大大增加而精度提高較慢。 下面以龍格庫塔法解洛倫茲方程為例 ...
上一篇博客中我們使用了四元數法計算點集配准。 本篇我們使用SVD計算點集配准。 下面是《視覺slam十四講》中的計算方法: 計算步驟如下: 我們看到,只要求出了兩組點之間的旋轉,平移是非常容易得到的,所以我們重點關注R的計算。展開關於R的誤差項,得: 注意到第一項和R無關,第二項 ...