總結一下SLAM中關於非線性優化的知識。 先列出參考: http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol ...
視覺SLAM作業 四 相機模型與非線性優化 一 圖像去畸變 現實生活中的圖像總存在畸變。原則上來說,針孔透視相機應該將三維世界中的直線投影成直線,但是當我們使用廣角和魚眼鏡頭時,由於畸變的原因,直線在圖像里看起來是扭曲的。本次作業,你將嘗試如何對一張圖像去畸變,得到畸變前的圖像。 圖 是本次習題的測試圖像 code test.png ,來自EuRoC 數據集 。可以明顯看到實際的柱子 箱子的直線 ...
2020-06-21 02:13 0 614 推薦指數:
總結一下SLAM中關於非線性優化的知識。 先列出參考: http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol ...
1.線性最小二乘問題 2.非線性最小二乘問題 因為它非線性,所以df/dx有時候不好求,那么可以采用迭代法(有極值的話,那么它收斂,一步步逼近): 這樣求導問題就變成了遞歸逼近問題,那么增量△xk如何確定? 這里介紹三種方法: (1)一階和二階梯度法 將目標函數在x附近進行 ...
本篇博客為系列博客第二篇,主要介紹非線性最小二乘相關內容,線性最小二乘介紹請參見SLAM中的優化理論(一)—— 線性最小二乘。本篇博客期望通過下降法和信任區域法引出高斯牛頓和LM兩種常用的非線性優化方法。博客中主要內容為: 非線性最小二乘介紹; 下降法相關理論(Desent ...
使用Ceres求解非線性優化問題,一共分為三個部分: 1、 第一部分:構建cost fuction,即代價函數,也就是尋優的目標式。這個部分需要使用仿函數(functor)這一技巧來實現,做法是定義一個cost function的結構體,在結構體內重載()運算符。 2、 第二部分:通過代價函數構建 ...
第六章作業 作者: 曾是少年 二 LK光流 2.1 光流文獻綜述 (1 分) 我們課上演示了 Lucas-Kanade 稀疏光流,用 OpenCV 函數實現了光流法追蹤特征點。實際上,光流法有很長時間的研究歷史,直到現在人們還在嘗試用 Deep learning 等方法對光流進行改進 ...
(濾波) 線性系統+高斯噪聲=卡爾曼濾波器 非線性系統+高斯噪聲+線性近似=擴展卡爾曼 非線 ...
第七章作業 作者:曾是少年 二 Bundle Adjustment 2.1 文獻閱讀(2 分) 我們在第五講中已經介紹了Bundle Adjustment,指明它可以用於解PnP 問題。現在,我們又在后端中說明了它可以用於解大規模的三維重構問題,但在實時SLAM 場合往往需要控制規模 ...
優化問題一直貫穿整個學習與生活,而且在數學上一直有很重要的地位。優化問題根據不同應用場景有不同的分類:如線性優化與非線性優化,無約束優化與有約束優化等等。值得一提的是,現如今我們所接觸的都屬於最優化問題。 一、概述 所謂優化,就是指在給定的目標函數中,尋找最優的一組數值映射,即 x ...