双目矫正 双目通常事先是通过畸变矫正标定的,而RGB-D和单目则并不一定完成了矫正. 因此,对于RGB-D和单目获取的图像,在提取特征点之后,需要矫正,而双目则可以省略这一过程. 词袋模型反向索引 DBow2中提供的正向索引(direct index)和反向索引(inverse index)分别表示: 搜索速度飞快,小尺寸的图像可以在毫秒级别完成.作者提供了正向(direct index)和反向(inverse index)两种辅助指标.反向指标在节点(单词)上储存到达这个节点的图像特征的权重信…

前言 理解李群与李代数,是理解许多SLAM中关键问题的基础.本讲我们继续介绍李群李代数的相关知识,重点放在李群李代数的微积分上,这对解决姿态估计问题具有重要意义. 回顾 为了描述三维空间里的运动,我们使用3$\times $3的旋转矩阵$\mathbf{R}$来描述一个刚体的旋转,并且,用4$\times$4的变换矩阵来描述六自由度的旋转+平移.这两种矩阵在传统的欧氏空间$\mathbb{R}^{3 \times 3}$和$\mathbb{R}^{4 \times 4}$中,不存在加法运算,只有…

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载…

最近想写一篇系列博客比较系统的解释一下 SLAM 中运用到的优化理论相关内容,包括线性最小二乘.非线性最小二乘.最小二乘工具的使用.最大似然与最小二 乘的关系以及矩阵的稀疏性等内容.一方面是督促自己对这部分知识进行总结,另一方面也希望能够对其他人有所帮助.由于内容比较多希望能够坚持写完. 本篇博客主要讲解线性最小二乘问题,主要包括以下内容: 最小二乘问题的定义 正规方程求解 乔姆斯基分解法求解 QR分解法求解 奇异值分解法求解 齐次方程的最小二乘 一. 问题的定义 最小二乘问题通常可以表述为,通…

本篇博客为系列博客第二篇,主要介绍非线性最小二乘相关内容,线性最小二乘介绍请参见SLAM中的优化理论(一)-- 线性最小二乘.本篇博客期望通过下降法和信任区域法引出高斯牛顿和LM两种常用的非线性优化方法.博客中主要内容为: 非线性最小二乘介绍: 下降法相关理论(Desent Method); 信任区域理论(Trust Region Methods); 非线性最小二乘求解方法(高斯牛顿.LM) 由于个人水平有限,文中难免有解释不清晰的地方,因此希望大家结合着[1].[2]和[3]进行理解.如果在阅…

视觉SLAM中,通常是指使用相机来解决定位和建图问题. SLAM中使用的相机往往更加简单,不携带昂贵的镜头,以一定的速率拍摄周围的环境,形成一个连续的视频流. 相机分类: 单目相机:只是用一个摄像头进行SLAM的做法成为单目SLAM. 单目相机的数据就是照片,照片就是拍照时的场景在相机的成像平面上留下的一个投影,它以二维的形式反映了三维的世界,在这个过程中丢掉了一个维度即深度(距离).我们无法通过单张照片计算场景中的物体与我们之间的距离.(照片:近小远大原理) 如果想要通过单目相机拍摄的照片恢复…

1.旋转矩阵 注:旋转矩阵标题下涉及到的SLAM均不包含位移. 根据同一点P在不同坐标系下e(e1,e2,e3)e'(e1',e2',e3')的坐标a(a1,a2,a3)a'(a1',a2',a3')有如下等式成立:   即a = eTe'a‘,其中eTe'设为R为旋转矩阵,即a = Ra‘,由此便得到P在e'坐标系下到e坐标系下的坐标变换. 在SLAM中一般a'为相机坐标系下坐标Pc,a为世界坐标系下坐标Pw.则有Pw = RPc 其中R = eTe'  →  eR = e' 如果把R分成三个…

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…

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}…

工作中总有一些经验能让人记忆深刻,能让人终生受用,相比技术而言,经验是宝贵的.无价的.在我的博客中,主要是技术类的博文,那些东西是相对死板的,价值也相对低廉.今天就记录一下我在工作中一次比较重要的经验吧. 事情发生得也比较奇葩,相信有一些人知道向日葵开机棒这个东西,没错,这个东西就是经验发生的最初原因,待我一一道来,可能还要配些图文说明,才能说得清.有一段时间内,公司要求每个人都要做到节能,就是人离关灯.关电脑.关空调,关灯关空调这个都没问题,关电脑不太现实,因为那时候线上环境系统不成熟,随时可…

视觉slam中相邻帧特征点匹配时,动辄上千个特征点,匹配错误的是难免的,而误匹配势必会对位姿精度以及建图精度造成影响,那么如何分辨哪些是误匹配的点对儿呢?如果已知两帧的的单应矩阵,假设单应矩阵是没有误差的,那么两帧中匹配正确的特征点通过单应矩阵是重投影是不应该有误差的或者误差十分小,而误匹配的特征点的重投影误差一定十分显著.那么我们是不是可以设置一个误差门限,从而甄别出这些误匹配点?可是这个误差门限该设置为多少? 假设图像金字塔第n层中一个特征点\(\mathbf{p_c}=\begin{bma…

优化问题定义以及求解 通用定义 解决问题的开始一定是定义清楚问题.这里引用g2o的定义. \[ \begin{aligned} \mathbf{F}(\mathbf{x})&=\sum_{k\in \mathcal{C}} \underbrace{\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)^\top \Omega_k\mathbf{e}_k(\mathbf{x}_k,\mathbf{z}_k)}_{\mathbf{F}_k} \\ \mathbf{x}^* &a…

总结一下SLAM中关于非线性优化的知识. 先列出参考: http://jacoxu.com/jacobian%E7%9F%A9%E9%98%B5%E5%92%8Chessian%E7%9F%A9%E9%98%B5/ http://blog.csdn.net/dsbatigol/article/details/12448627 http://www.cnblogs.com/rongyilin/archive/2012/12/21/2827898.html <视觉SLAM十四讲>. 1. 雅克比矩…

作者 | Doreen 01 问题描述 预先知道事物未来的状态总是很有价值的! √ 预知台风的路线可以避免或减轻重大自然灾害的损失. √ 敌国打过来的导弹,如果能够高精度预测轨迹,就能有效拦截. √ 操控无人机,需要知道下一刻飞机的方向.速度不断修正,才能精准控制.回避各种风险. 这是一个状态估计问题 如下图所描绘的,在 k 个(一个或多个)时间点上, 基于初始的状态信息 一系列观测数据 给定控制输入 以及系统的运动和观测模型,力求预测系统在每一时刻的真实状态 图 1.1: 状态估计问题示意图…

一.研究背景 视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度. 世界坐标系到像素坐标系的转换为(深度即Z): 深度的获取一共分两种方式: a)主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距.ToF相机 ToF相机原理 b)被动 被动式无法精确得到点的深度值,因此存在深度的估计问题,按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计. 接下来详细介绍双目系统以及单目SLAM系统的深度估计问题 二.双目系统 双目相机模型如下图所示: (图源<视觉SLAM十四讲>) 要计算深度z,需要已知世界坐标系中…

转载:https://www.jianshu.com/p/3e958ae9e5ab 最近用duilib做个东西,经常卡壳 ,而且以前学的现在又忘.现在觉得应该好好做笔记,以前老是觉得博客是很郑重的东西,写的时候特别注意,导致很久才能写上一篇.现在决定放随意点,把零碎都记下来,以督促自己学习,既然不能像大神那样写多数量又高质量的博客以服务于大众,就要做到能写高数量的博客,至少能服务于自己.数量是最重要的,在这个“成功细中取,富贵快中求”的年代.       以后简书的博客就是我的随笔,没那么正式.…

参数化问题 在SLAM的建图过程中,把像素深度假设成了高斯分布.那么这么假设是否是合适的呢?这里关系到一个参数化的问题. 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它,这是一种参数化形式.我们认为x,y,z三个量都是随机的,它们服从三维的高斯分布.然而,在极线搜索中使用了图像坐标u,v和深度值d来描述某个空间点(即稠密建图).我们认为u,v不动,而d服从(一维的)高斯分布,这是另一种参数化形式.那么这两种参数化形式有什么不同吗?我们是否也能假设u,v服从高斯分布,从而形成另一种参数数化形式…

1. anonymous inner class(匿名内部类)是否可以extends(继承)其它类,是否可以implements(实现)interface(接口)? 不行,对于匿名内部类,看到的一句话说的很到位: new <类或接口> <类的主体> 这种形式的new语句声明一个新的匿名类,他对一个给定的类进行扩展,或实现一个给定的接口.他还创建那个类的一个新实例,并把他作为语句的结果而返回. 这就是匿名类的实质,它本身就是一个类的继承或一个接口的实现,所以继承其它类或借口是无意义的…

针对CFX (Compound File EXplorer)中rotor-stator interface 网格的处理,Pitch Change方法提供了四种交接算法(intersection algorithm),即 None, Automatic, Value 和 Specified Pitch Angles.最常用的是Automatic.两个网格面不完全overlap时,可选择 Automatic,当interface的两网格面完全overlap时可以选择 None. 如何理解Pitch…

NDT概念 正态分布变换(Normal Distribution Transformation , NDT)概率密度函数( Probability Density Function, PDF)First proposed for two dimensional scan data registration by Biber & Strasser in 2003.An NDT is described as a set of PDFs. The first step of the algorith…

在开发日常落地页的时候,每当碰到一些很酷炫的宣传图用css实现很复杂且耗时的时候,一般采取切图然后将其放在页面中,在这个过程中发现<img/>标签中图片下方会有一行小空白,影响了与后一部分内容的衔接. 经查其原因是内联元素<img/>的默认vertical-align是baseline,可从以下几种方式解决这个问题: 1.设置此img元素的vertical-align为bottom: 2.设置此img元素的display:block: 3.设置图片的浮动属性,img {float:…

在看别人代码时候,发现他,在tp框架中使用session没有些session_start();然后我去查看了手册初始化设置方法 无需手动调用,在App类的初始化工作结束后会自动调用,通常项目只需要配置SESSION_OPTIONS参数即可 认情况下,初始化之后系统会自动启动session,如果不希望系统自动启动session的话,可以设置SESSION_AUTO_START为false. 'SESSION_AUTO_START' =>false session删除 session(null);…

昨天又创建了一个项目,fucms,可是本地一直没有权限提交,搞了非常久,试了几十次,都不行,我是非常的灰心和郁闷.  刚刚,和CSDN-Code的官方客服咨询了非常久非常久,最终摸索出来了一些心得体会.  特别总结下来,算是对摸索与实践的记载,提醒后来的Coder,不要再误入歧途.  说真的,Code平台眼下的权限设计真得非常糟糕,上手不easy. 实践经验1.Windows下使用Eclipse,通过https訪问和提交,不须要配置公钥.   Linux下使用 不管是 https,还是通过SSH…

1.快捷键 Ctrl+K+D:快速对齐代码 Ctrl+Z:撤销 Ctrl+S:保存 Ctrl+J:快速弹出智能提示 Shift+End.Shift+Home:快速选中 Ctrl+K+C:注释所选代码 Ctrl+K+U:取消对所选代码的注释 F1:转到帮助文档MSDN #Region和#EndRegion:折叠冗余代码 2.数据类型 1)int 2)double 3)string 4)decimal:金钱类型,用来存储金钱,在其值后面需要加上一个m 5)char:用来存储单个字符,有且仅有一个字符…

FFMPEG在编译的时候可以选择支持RTMP的类库libRTMP.这样ffmpeg就可以支持rtmp://, rtmpt://, rtmpe://, rtmpte://,以及 rtmps://协议了.但是如何使用ffmpeg支持RTMP协议还是有一定的学问的.本文总结一下部分经验. ffmpeg接受一个字符串的输入方式,比如:"rtmp://xxxx live=1 playpath=xxx ..."这种的输入形式,即第一个字符串是rtmp的url,然后加一个空格,然后再附加一些参数.附…

今天学习<Spring实战>第4章<面向切面的Spring>,根据4.3.3小节写出如下切面类: package proxy; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.AfterReturning; import org.aspectj.lang.annotation.…

昨天,刚接触道了李群和李代数,查了许多资料,也看了一些视屏.今天来谈谈自己的感受. 李群是有一个挪威数学家提出的,在十九二十世纪得到了很大的发展. 其归于非组合数学,现在简单介绍李群和李代数的概念.群的定义是一种集合加上一种运算的代数结构.其集合记为A,运算记为 . ,当其满足以下四条性质时,就称其为(A,.)群. 为了大家更好的理解,我还是放上讲师(高博slam十四讲其四)的ppt吧. 矩阵旋转…

因为前几天重装了Mac的系统.准备接下来把一些必需的实验环境都搭建起来.这里简单总结一下在Mac OS X上部署Tomcat应该注意的事情: 下载Tomcat的相应版本号,如http://tomcat.apache.org/download-70.cgi里面的zip. 下载在希望部署的文件夹下解压.这里须要解决两个问题,一个是脚本的权限问题. 在终端中定位到tomcat文件夹下,输入 sudo chmod 755 ./bin/*.sh 另外一个是Java的环境变量问题.这个还略微有点复杂,能够參…

最近在学习node.js,做了一个练手项目,使用node.js+express框架,配合mysql数据库和前端vue框架开发一个多人文档编辑系统. koa,express,node 通用方法连接MySQL node.js环境下express+mysql的服务端项目示例 首先是环境搭建: node环境下 $ npm install -g express-generator $ express -e project 进入项目文件根目录安装依赖模块 $ npm install $ DEBUG=node…

1.编译时,编译警告忽略掉某些文件 只需在在文件的Compiler Flags 中加入 -w 参数,例如: 2.编译时,编译警告忽略掉某段代码 #pragma clang diagnostic push #pragma clang diagnostic ignored "-Wmultichar" char b = 'df'; // no warning. #pragma clang diagnostic pop 参考网址:http://stackoverflow.com/questio…