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舒尔补-边际概率-条件概率
margin求边际概率的时候喜欢通过舒尔补的形式去操作信息矩阵 如p b c 求积分p a b c da 从上图可知 边缘概率直接看协方差矩阵比较方便 边际概率的方差就是取对应联合分布中相应的协方差块 信息矩阵是由舒尔补的形式计算 此形式也
Slam
机器学习
概率论
矩阵
无人车
1 无人车四大核心技术 自动驾驶实际包含三个问题 一是我在哪 二是我要去哪 三是如何去 第一个问题是环境感知和精确定位 无人车需要的是厘米级定位 厘米级定位是无人驾驶的难点之一 不光是车辆本身的语义级定位 还有一个绝对坐标定位 第二个问题是
Slam
Ceres Solver从零开始手把手教学使用
目录 一 简介 二 安装 三 介绍 四 Hello Word 五 导数 1 数值导数 2解析求导 六 实践 Powell函数 一 简介 笔者已经半年没有更新新的内容了 最近学习视觉SLAM的过程中发现自己之前学习的库基础不够扎实 Ceres
Slam
c
最小二乘法
快看!那个学vSLAM的上吊了! —— (一)综述
不同于之前发布的文章 我将使用一种全新的方式 iPad Notability Blog的方式打开这个板块的大门 原因有两个 1 Notability更方便手写长公式 也方便手绘坐标系变换等等 2 之前Apple Pencil找不到了新破费买
Slam
用Eigen库练习代数运算方式以便后续对刚体旋转和移动做基础
include
Slam
c
算法
开发语言
GMAPPING的参数设置
二 运行gmapping 我总结了运行gmapping的两种方法 1 基于命令行 rosrun gmapping slam gmapping scan scan delta 0 1 maxUrange 4 99 xmin 5 0 ymin
Slam
docker dbus-x11
本来想用terminator启动nvidia docker 显示出图形界面的 结果发现启动的时候出问题了 terminator 1 dbind WARNING 07 31 53 725 Couldn t connect to accessi
Slam
Docker
容器
运维
1-如何安装ROS
如何安装ROS 大家好 我是如何 今天尝试在Ubantu下安装ROS Robot Operating System 测试环境 虚拟机VMware Ubantu20 04 准备步骤 添加ROS软件源 sudo sh c echo deb ht
ROS
Slam
Ubuntu
Linux
SLAM--三角测量SVD分解法、最小二乘法及R t矩阵的判断
目录 一 三角测量 方法一 SVD分解法的推导 方法二 最小二乘法求解 二 ORB SLAM2 三角测量源码 三 利用Eigen源码实现三角测量 方法一 SVD分解法 方法二 最小二乘法求解 速度最快 方法三 利用OpenCV自带函数 四
Slam
计算机视觉
Ubuntu20.04安装各种库----简洁版
目录 Eigen3 Sophus Pangolin Ceres g2o 建议先装anaconda再装ros python opencv啥该有的都有了 下面仅仅安装ros没有的库 Eigen3 作用 线性代数开源库 提供了有关线性代数 矩阵和
Slam
c
LeGO-LOAM代码详细注释版
学习LeGO LOAM时 写的代码注释github代码链接 一部分注释来自github用户wykxwyc 一部分来自网上查阅 还有一部分是自己的理解 持续更新中
Slam
人工智能
ORB-SLAM2:基于可识别特征的自主导航与地图构建
目录 ORB SLAM2 基于可识别特征的自主导航与地图构建 简介 地图 A 地图特征点或3D ORB B 关键帧 C 可视化图像 位置识别 A 图像识别数据库 B 高效优化的ORB匹配 C 视觉一致性 自主导航追踪 A ORB特征获取 B
Slam
ROS vision
lego-LOAM跑自己的数据包无法显示全局点云地图解决(速腾聚创RS-LiDAR-16 雷达 )---SLAM不学无术小问题
LeGo LOAM跑自己的数据包无法显示全局地图问题 注意 本文笔者使用环境 Ubuntu18 04 ROS melodic 版本 背景 3D SLAM新手 在看到了各种狂拽炫酷的3D点云图的之后决定亲自上手一试 首先当然的是最为经典的LO
Slam
Eigen::aligned_allocator
如果STL容器中的元素是Eigen库数据结构 例如这里定义一个vector容器 元素是Matrix4d 如下所示 vector
Slam
高斯牛顿法求非线性最小二乘的步骤和c++代码实现
slam图优化的本质是一个非线性优化问题 Gauss Newton求解步骤 1 线性化误差函数 2 构建线性系统 3 求解线性系统 4 更新解 并不断迭代直至收敛 一个简单的代码实现 一维参数xy 高维变为对应的矩阵即可 include
算法
Slam
自动驾驶
线性代数
SLAM-hector_slam 简介与使用
hector slam功能包使用高斯牛顿方法 不需要里程计数据 只根据激光信息便可构建地图 所以他的总体框架如下 hector slam功能包 hector slam的核心节点是hector mapping 它订阅 scan 话题以获取SL
Slam
ROS
机器人
Lego-LOAM IMU坐标系变换的详细记录
Lego LOAM IMU坐标系变换的详细记录 0 基础知识 1 IMU 重力加速度消除 2 相机坐标系 camera 到初始坐标系 camera init 的转换 最近看了Lego LOAM 的IMU部分 没看懂IMU的坐标系变换 看其它
Slam
自动驾驶
计算机视觉
算法
PnP 问题
欢迎访问我的博客首页 PnP 问题 1 DLT 2 P3P 3 G2O 求解 PnP 3 1 单目 3 2 双目 4 自定义顶点与边优化内参 4 1 二元边 4 2 三元边 4 3 总结 5 参考 PnP Perspective n Poi
Slam
多视图几何
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