前言 大家好,时隔多年之后,我又开始了博客旅程.经历了很多事情之后呢,我发现自己的想法真的很简单:好好读书做课题,闲下来时写写博客,服务大家.所以我会继续写SLAM相关的博客.如果你觉得它对你有帮助,那是最好不过的啦!写作过程中得到了许多热心读者的帮助与鼓励,有些读者还成了要好的朋友,在此向大家致谢啦!关于SLAM,读者也会有很多问题.由于我个人精力和学力都有限,无法一一回答,向大家说声抱歉!有些共同的问题,我肯定会在博客里介绍的! 前两天刚从珠海开会回来,与中山大学的同学们聚在一起玩耍,很开心…

前言 本周博客我们给大家介绍一下SiftGPU.由于特征匹配是SLAM中非常耗时间的一步,许多人都想把它的时间降至最短,因此目前ORB成了非常受欢迎的特征.而老牌SIFT,则一直给人一种“很严谨很精确,但计算非常慢”的印象.在一个普通的PC上,计算一个640$\times$480的图中的SIFT大约需要几百毫秒左右.如果特征都要算300ms,加上别的ICP什么的,一个SLAM就只能做成两帧左右的速度了,这是很令人失望的.而ORB,FAST之类的特征,由于计算速度较快,在SLAM这种实时性要求较高…

今天给大家介绍一下doxygen.这个工具由来已久了,至少08年左右就已经在用了,但是目前还没见到好的介绍.我个人觉得这是个很简单易用的工具,但是为什么看了别人介绍反而觉得复杂了……所以趁着今天比较闲就来说一说它. doxygen是一个自动文档生成工具,根据代码里写的注释,自动生成html和latex格式的文档.通常是给c++用的,通常是出html格式的,你看到的pcl网上文档就是拿doxygen生成的. 事实上,随意一份代码,都可以拿doxygen生成一个文档,然后在本地看它的代码结构. 我们…

当有读者看到我这篇SiftGPU入门的学习笔记时,相信你已经读过了高博那篇<SLAM拾萃:SiftGPU>,那篇文章写于16年,已经过去两年的时间.在我尝试配置SiftGPU的环境时,遇到了几个问题,在网络上也少有较为系统的关于SiftGPU的介绍,因此觉得有必要记录下来,以便同样对此感兴趣的同学们少走弯路. 暑假的时候参加了高分举办的无人机大赛,在进行图像处理的时候用到过特征提取,当时主要是考虑SIFT和SURF两种方法,由于提取速度上的优势,我采用了SURF.比赛之后读过一些博客和文章,发…

装载自高翔博士的博客:https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5041142.html 什么是octomap? RGBD SLAM的目的有两个:估计机器人的轨迹,并建立正确的地图.地图有很多种表达方式,比如特征点地图.网格地图.拓扑地图等等.在<一起做>系列中,我们使用的地图形式主要是点云地图.在程序中,我们根据优化后的位姿,拼接点云,最后构成地图.这种做法很简单,但有一些明显的缺陷: 地图形式不紧凑. 点云地图通常规模很大,所以一个pcd文件也会很大.一张6…

做了个SLAM的小视频,有兴趣的朋友可以看下 https://youtu.be/z5wDzMZF10Q 1)Library depended 一个完整的SLAM系统包括,数据流获取,数据读取,特征提取,特征匹配,POSE恢复,回环检测,全局优化,数据可视化,系统界面等,基于此列出SLAM系统所需依赖的库,同时会发布各个库的编译方式以及对各个库联合编译时出现的问题提出解决方案. Eigen Eigen库有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法 Eigen 3.0, Download…

/*********************************************************************************************************** .....从前,一种叫WALL-E的小机器人被送往地球清除垃圾,但WALL-E并不适合地球的环境,大批量地来也大批量地坏,最后只剩下WALL Tang还在日复一日的按照程序收拾废品.就这么过了几百年,仅存的WALL Tang还在垃圾堆里淘到不少人造宝贝,它也开始有了自我意识,懂得什…

Kinect视觉SLAM技术介绍 http://www.open-open.com/news/view/ce76e2 本文介绍SLAM的历史.理论以及实现的方式,且主要介绍基于视觉(Kinect)的实现方式. orb-salm 视觉SLAM实战(一):RGB-D SLAM V2 http://www.tuicool.com/articles/MZFZfy 写在前面 首先打个广告.SLAM研究者交流QQ群:254787961.欢迎各路大神和小白前来交流. 看了前面三篇博文之后,是不是有同学要问:博…

来自知乎: SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题,不过SFM是vision方向的叫法,而vSLAM是robotics方向的叫法. vSLAM所谓的mapping,vision方向叫structure:vSLAM所谓的location,我们vision方向叫camera pose. 但是从出发点考虑的话,SFM主要是要完成3D reconstuction,而vSLAM主要是要完成localization.这样设计的优化目标就完全不同了. 从方法论的角度上考虑的话,传统的SFM是不要求predic…

写在前面 首先打个广告.SLAM研究者交流QQ群:254787961.欢迎各路大神和小白前来交流. 看了前面三篇博文之后,是不是有同学要问:博主你扯了那么多有用没用的东西,能不能再给力一点,拿出一个我们能实际上手玩玩的东西啊?没错,接下来我们就带着大家,实际地跑一下视觉SLAM里的那些经典程序,给大家一个直观的印象——因此博文就叫"视觉SLAM实战"啦.这些程序包括: RGBD SLAM V2 SVO KinectFusion Orb-SLAM 如果你有什么建议,可以发我的邮件或来群里…