相机是在某些时刻采集数据的,所以只关心这些时刻的位置和地图. 就把这一段时间的运动变成了李三时刻 t=1,2,...K当中发生的事情. 在这些事可,x表示机器自身的位置. x1,x2,x3,x4...xK就是机器人的轨迹. 在地图方面,我们假设地图是由许多个路标组成的. 设路标用y1,y2,y3,y4,...yK组成. 机器人带着传感器在环境中运动,可以由两件事情描述: (1)什么是运动?从K-1时刻到K时刻,机器人的位置x是如何变化的. 机器人会携带一个测量自身运动的传感器,可以读取相关的数据…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}…

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

视觉SLAM漫谈 1.    前言 开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了.从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解.然而越了解,越觉得这个方向难度很大.总体来讲有以下几个原因: 入门资料很少.虽然国内也有不少人在做,但这方面现在没有太好的入门教程.<SLAM for dummies>可以算是一篇.中文资料几乎没有. SLAM研究已进行了三十多年,从上世纪的九十年代开始.其中又有若干历史分枝和争论,要把握它的走向就很费工夫. 难以实现.SLAM…

视觉SLAM中的数学基础 第一篇 3D空间的位置表示 前言 转眼间一个学期又将过去,距离我上次写<一起做RGBD SLAM>已经半年之久.<一起做>系列反响很不错,主要由于它为读者提供了一个可以一步步编码.运行的SLAM程序,为读者理解SLAM实现的细节作了详细的介绍.但是我也有很多对它不满意的地方.作为面向实现的介绍,它的代码不够稳定可靠,例如,甚至没有对匹配丢失的情况进行处理,因而只能用于教学.另一方面,对SLAM研究者来说,我只是介绍了编码方面如何调用一些常见的库函数,而没有…

视觉SLAM漫谈(二):图优化理论与g2o的使用 1    前言以及回顾 各位朋友,自从上一篇<视觉SLAM漫谈>写成以来已经有一段时间了.我收到几位热心读者的邮件.有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库.因此我另写一篇小文章来专门介绍这个新玩意. 在开始本篇文章正文以前,我们先来回顾一下图优化SLAM问题的提法.至于SLAM更基础的内容,例如SLAM是什么东西等等,请参见上一篇文章.我们直接进入较深层次的讨论.首先,关于我们要做的事情,你…

目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经典视觉SLAM框架 (3) SLAM问题的数学表述 一 视觉SLAM中的传感器 想象一个在室内的移动机器人在自由地探索室内的环境,那么定位与建图可以直观地理解成: (1) 我在什么地方?--定位 (2) 周围环境是怎样的?--建图 而要完成定位和建图则需要各种传感器的支持.传感器一般可以分为两类,一…

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档…

视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数 什么是四元数 相比欧拉角,四元数(Quaternion)则是一种紧凑.易于迭代.又不会出现奇异值的表示方法.它在程序中广为使用,例如ROS和几个著名的SLAM公开数据集.g2o等程序都使用四元数记录机器人的姿态.因此,理解四元数的含义与用法,对学习SLAM来说是必须的.本节我们就来讲讲四元数. 首先,请读者不要对四元数有什么神秘的感觉.四元数仅是3D姿态的一种表达方式,我们用一个单位四元数表达原本用旋转矩阵表示的三维旋转.这样做一个直接的好处是省空间.一…