上一篇博客中我们使用了四元数法计算ICP. 本篇我们使用SVD计算ICP. 下面是<视觉slam十四讲>中的计算方法: 计算步骤如下: 我们看到,只要求出了两组点之间的旋转,平移是非常容易得到的,所以我们重点关注R的计算.展开关于R的误差项,得: 注意到第一项和R无关,第二项由于R'R=I,亦与R无关.因此,实际上优化目标函数变为: 接下来,我们介绍怎样通过SVD解出上述问题中最优的R,但关于最优性的证明较为复杂,感兴趣的读者请参考[50,51],为了解R,先定义矩阵: W是一个3*3的矩阵,

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

本渣想回过头来整理一下MATLAB的一些基本的知识(很多东西比较琐碎,应该系统的梳理梳理),下文中没有提到的,自己用help查即可. 此文用来存个档,便于回顾. 由于matlab各版本部分语法存在差异,可能会出现bug,用help查帮助文档即可. 如果没有装Matlab,我这里有一篇建模软件的博客:https://www.cnblogs.com/fangxiaoqi/p/10563509.html 变量名:字母数字串(第一个字符必须英文字母 | 字符间无空格 | 最多19个字符): 用%注解:

I. 行列式(Determinants)和迹(Trace) 1. 行列式(Determinants) 为避免和绝对值符号混淆,本文一般使用\(det(A)\)来表示矩阵\(A\)的行列式.另外这里的\(A∈R^{n×n}\)默认是方阵,因为只有方阵才能计算行列式. 行列式如何计算的就不在这里赘述了,下面简要给出行列式的各种性质和定理. 定理1:当且仅当一个方阵的行列式不为0,则该方阵可逆. 定理2:方阵\(A\)的行列式可沿着某一行或某一列的元素展开,形式如下: 沿着第\(i\)行展开:\[de

------------------------------------ 写在开头:此文参照莫烦python教程(墙裂推荐!!!) ------------------------------------ TensorFlow之建造第一个神经网络 1 定义添加层 import tensorflow as tf def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): Weights = tf.Variable(tf.rand

动态规划 1.背包问题 (1)01背包 ,n) DFR(v,V,C[i]) F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]); } //初始化时 //若背包不一定装满F全初始化为0 //若装满 F[0]=0 其他为-inf   (2)全然背包 ,n) FOR(v,C[i],V) {F[v]=max(F[v],F[v-C[i]]+W[i]);} } (3)多重背包 ; ZeroOnePack(C[i]*M[i],W{i]*M[i]) } }   //O(VN) 单调队列? ? (4)多重

RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象.它是一组元素,在集群的节点之间进行分区,以便我们可以对其执行各种并行操作. 创建RDD的两种方式: 并行化驱动程序中的现有数据: 引用外部存储系统中的数据集. 并行化集合 要创建并行化集合,在驱动程序中现有的集合上调用SparkContext的parallelize方法.复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集. %Sparkval info=Array(1,2,3,4) val distInfo=sc.parallelize(info

.6 统计作图 4.6.1 正整数的频率表 命令 正整数的频率表 函数 tabulate 格式 table = tabulate(X) %X为正整数构成的向量,返回3列:第1列中包含X的值第2列为这些值的个数,第3列为这些值的频率. 例4-49 >> A=[1 2 2 5 6 3 8] A = 1 2 2 5 6 3 8 >> tabulate(A) Value Count Percent 1 1 14.29% 2 2 28.57% 3 1 14.29% 4 0 0.00% 5 1

一.一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在: 预测精度:这里要处理好这样一对为题,即样本的数量和特征的数量 时,最小二乘回归会有较小的方差 时,容易产生过拟合 时,最小二乘回归得不到有意义的结果 模型的解释能力:如果模型中的特征之间有相互关系,这样会增加模型的复杂程度,并且对整个模型的解释能力并没有提高,这时,我们就要进行特征选择. 以上的这些问题,主要就是表现在模型的方差和偏差问题上,这样的关系可以通过下图说明: (摘自:机器学习实战)

机器学习-正则化(岭回归.lasso)和前向逐步回归 本文代码均来自于<机器学习实战> 这三种要处理的是同样的问题,也就是数据的特征数量大于样本数量的情况.这个时候会出现矩阵不可逆的情况,为什么呢? 矩阵可逆的条件是:1. 方阵 2. 满秩 X.t*X必然是方阵(nxmxmxn=nxn,最终行列数是原来的X矩阵的列数,也就是特征数),但是要满秩的话,由于线性代数的一个结论,X.t*X的秩不会比X大,而X的秩是样本数和特征数中较小的那一个,所以,如果样本数小于特征数的话,X.t*X就不会是可逆的

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> typedef char VertexType[4]; typedef char InfoPtr; typedef int VRType; #define INFINITY 100000 //定义一个无限大的值 #define MaxSize 50 //最大顶点个数 typedef int PathMatrix[MaxSize][MaxSize][MaxSiz

A. Survival Route 留坑. B. Dispersed parentheses $f[i][j][k]$表示长度为$i$,未匹配的左括号数为$j$,最多的未匹配左括号数为$k$的方案数.时间复杂度$O(n^3)$. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long ll; const int P=1000000009; const int N=310; int n,m

A. Bracket Expression 直接按题意模拟即可. 时间复杂度$O(n)$. #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<math.h> #include<string.h> #include<string> #include<vector> #include<set> #include<map> #include<queue> #in

A. Explosions 注意到将炸弹按坐标排序后,每个炸弹直接引爆和间接引爆的都是连续的一段区间,因此只需要求出每个炸弹能间接炸到的最左和最右的炸弹即可. 建立图论模型,炸弹$i$向炸弹$j$连单向边表示$i$爆炸会直接引起$j$的爆炸,那么建完图后求出SCC缩点然后拓扑排序+DP即可求出答案. 直接建图的边数是$O(n^2)$的,因此用线段树优化建图即可,时间复杂度$O(n\log n)$. #include<cstdio> #include<algorithm> #defi

多重背包问题: 有n件物品,第i件价值为wi,质量为vi,有c1件,问,给定容量V,求获得的最大价值. 朴素做法: 视为0,1,2,...,k种物品的分组背包 [每组只能选一个] f[i][j]=Max(f[i][j-k*v[i]]+k*w[i]) 但是i,j,k都要枚举,复杂度为 n*V*k 朴素做法的改进: 因为发现用二进制可以表示1..k之内的所有数 [整数二进制打开后为01串,所以可以被二进制表示] 所以将k个物品拆分成1,2,4...2^m,k-2^m   ( 其中2^m<=k<2^

[版权声明:尊重原创.转载请保留源:blog.csdn.net/shallnet 要么 .../gentleliu,文章学习交流,不用于商业用途]         system V共享内存和posix共享内存类似,system V共享内存是调用shmget函数和shamat函数.            shmget函数创建共享内存区,或者訪问一个存在的内存区,类似系统调用共享内存的open和posix共享内存shm_open函数. shmget函数原型为: #include <sys/ipc.h

A. Drone With a Camera 三分套三分. #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; typedef long double ld; const ld K=1e9,inf=1e100,eps=1e-9; const int T=200; struct P{ ld x,y; P(){} P(ld _x,ld _y){x=_x,y=_y;} }O; st

A. Apple 按题意模拟即可. #include<stdio.h> #include<iostream> #include<string.h> #include<string> #include<ctype.h> #include<math.h> #include<set> #include<map> #include<vector> #include<queue> #include

A. Area of Effect 首先最优解中必有一个点在圆的边界上. 若半径就是$R$,则枚举一个点,然后把剩下的事件极角扫描即可,时间复杂度$O(m(n+m)\log(n+m))$. 否则圆必然撞到了两个圆,枚举一个点以及两个圆,二分出最大的半径,然后统计内部点数即可,时间复杂度$O(n^2m(n+m))$. #include<cstdio> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; type

A. Accommodation Plan 对于已知的$K$个点,离它们距离都不超过$L$的点在树上是一个连通块,考虑在每种方案对应的离$1$最近的点统计. 即对于每个点$x$,统计离它距离不超过$L$的点数$call[x]$,再减去离它和它父亲距离都不超过$L$的点数$cext[x]$,然后用组合数计算方案数. 对于$call[x]$可以通过点分治+排序双指针$O(n\log^2n)$统计. 对于$cext[x]$,注意到$cext[x]=call[x]-csub[x]$,其中$csub[x]