若已知参考点(landmarks)的坐标,则状态向量中不必含有xL, 从而实现的仅为机器人在已知环境中的定位,求解大大减少(状态向量维度仅为运动状态).若想实现完整SLAM,必须将xL加入状态向量中. 扩展卡尔曼滤波(EKF)相对于卡尔曼滤波,可以进一步求解非线性问题(通过在目标点附近做泰勒展开的一级近似),但是依然建立在输入噪声和测量噪声均为高斯的前提下.高斯噪声的好处是它的e指数形式使得高斯与高斯的卷积.乘法结果依然是高斯,从Bayes理论推导出的EKF结果中,我们只用计算高斯分布的期望mu…

首发于公众号:计算机视觉life 旗下知识星球「从零开始学习SLAM」 这可能是最清晰讲解g2o代码框架的文章 理解图优化,一步步带你看懂g2o框架 小白:师兄师兄,最近我在看SLAM的优化算法,有种方法叫"图优化",以前学习算法的时候还有一个优化方法叫"凸优化",这两个不是一个东西吧? 师兄:哈哈,这个问题有意思,虽然它们中文发音一样,但是意思差别大着呢!我们来看看英文表达吧,图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based op…

= 参考/转自: 1 ---https://blog.csdn.net/u010720661/article/details/63253509 2----http://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/ 3----徐亦达  机器学习课程(优酷) 4 -----https://blog.csdn.net/u010480899/article/details/55656209 不知道为什么,之前学习卡尔曼滤波器,总感觉差了点什…

一.状态估计的解释 我们知道每个方程都受噪声的影响,这里把位姿x和路标y看成服从某种概率分布的随机变量.因此我们关心的问题就变成了:当我们已知某些运动数据u和观测数据z时,如何确定状态量x,y的分布?比较常见且合理的情况下,我们假设状态量和噪声项服从高斯分布---这意味着在程序中只需存储它们的均值和协方差即可.均值可看作是对变量最优值的估计,而协方差矩阵度量了它的不确定性.如果认为k时刻状态只与k-1时刻状态有关,而与再之前无关,我们就会得到以卡尔曼滤波(EKF)为代表的滤波器方法,在滤波方法综…

前面的话   CSS视觉格式化这个词可能比较陌生,但说起盒模型可能就恍然大悟了.实际上,盒模型只是CSS视觉格式化的一部分.视觉格式化分为块级和行内两种处理方式.理解视觉格式化,可以确定得到的效果是应该显示的正确效果,还是浏览器兼容性的bug.下面将详细介绍CSS视觉格式化 术语解释   了解CSS视觉格式化之前要先了解一些基本术语.而下面所有的术语中,最重要的就是基本框和包含块 [基本框]   CSS假定每个元素都会生成一个或多个矩形框,这称为元素框.各元素框中心有一个内容区(content…

(本文尤其适合遍览网上的讲解而仍百思不得姐的同学) 一.原理 AC自动机首先将模式组记录为Trie字典树的形式,以节点表示不同状态,边上标以字母表中的字符,表示状态的转移.根节点状态记为0状态,表示起始状态.当一个状态处有一个模式串终结则标记一下. 目前流传较多的讲解多大同小异,尤其是配图,基本采用的是Aho和Corasiek两位巨巨的文章efficient string matching an aid to bibliographic search里的,窃以为那张示意图存在失配点靠前的特点(什…

接理解加密算法(一)--加密算法分类.理解加密算法(二)--TLS/SSL 1 不安全的TCP通信 普通的TCP通信数据是明文传输的,所以存在数据泄露和被篡改的风险,我们可以写一段测试代码试验一下. TCP Server: const net=require('net'); const server=net.createServer(); const serverHost='127.0.0.1'; const serverPort=8888; server.on('connection',(cl…

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修…

一.前言     DDD(领域驱动设计)的一些介绍网上资料很多,这里就不继续描述了.自己使用领域驱动设计摸滚打爬也有2年多的时间,出于对知识的总结和分享,也是对自我理解的一个公开检验,介于博客园这个平台也算是对DDD的推广尽了一份绵薄之力.一开始接触这个东西是在2014年,真的觉得像是发现了一片新大陆一般,对我整个程序开发视野有了新的理解,但是像[Vaughn Vernon]<实现领域驱动设计>里写的那样,景色虽好,可是自己很长一段时间内很混乱,理不清眼前的陌生世界,因为它与传统的观念完全不同…

花了几天时间来学习Spring,突然明白一个问题,就是看书不能让人理解Spring,一方面要结合使用场景,另一方面要阅读源代码,这种方式理解起来事半功倍.那看书有什么用呢?主要还是扩展视野,毕竟书是别人总结出来的东西,看一遍可以发现自己的理解偏差,而且还可以看到一些平时不太关注的内容,当然看也可以是一种学习技术的方式. 最开始只是想了解一下AOP,没想到就陷的这么深,为了搞清楚spring是如何完成切面功能这两天还是把Ioc部分的内容也给读了读.还是看懂了大概,只不过这复杂的内部结构确实不易理解…