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 ...
我的CSDN:https: blog.csdn.net liu article details Github代碼地址: https: github.com liuzhenboo D SLAM By Nonlinear Optimization . SLAM問題概率模型 . 最大后驗到最小二乘 SLAM問題其實就是一個狀態估計的問題,就是要根據一系列觀測來推測狀態量 一般情況下,我們把SLAM問題建 ...
2020-08-25 21:09 5 1005 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
1. SLAM問題定義 同時定位與建圖(SLAM)的本質是一個估計問題,它要求移動機器人利用傳感器信息實時地對外界環境結構進行估計,並且估算出自己在這個環境中的位置,Smith 和Cheeseman在上個世紀首次將EKF估計方法應用到SLAM。 以濾波為主的SLAM模型主要包括三個方程 ...
這一題很重要 注意點: 1. 首先讀取文件還是使用ifstream方式使用>>操作符輸入到數組里 2. 各矩陣規模:H 6*6 b 6*1 e 3*1 3. 優化問題的策略: 根據之前李代數一講的推導,在擾動模型中有 ...
CanChen ggchen@mail.ustc.edu.cn 講完了二次線性規划,這節課主要是講了一般的非線性約束最優化怎么解。 等式約束-Lagrange-Newton 先列Lagrange方程: 然后用牛頓法求方程的根(這個迭代又被 ...