题目回顾: 假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3.编程实现.解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列 具体代码实现: #include<iostream> /*提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行

1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有唯一解. 2. ⾼斯消元法的原理是什么? 原理:高斯消元法的作用是又来求解线性方程组的解,其原理是将方程组进行加减消元,然后求出未知数X. 3. QR 分解的原理是什么? 原理:将一个稀疏矩阵分解成一个正交矩阵和一个上三角矩阵A=QR, A左乘一个Householder反射矩阵Hj, Hn...H2H

题目回顾: 设有小萝卜一号和小萝卜二号位于世界坐标系中,小萝卜一号的位姿为:q1=[0.35,0.2,0.3,0.1],t2=[0.3,0.1,0.1]^T (q的第一项为实部.请你把q归一化后在进行计算).这里的q和t的表达的是Tcw,也就是世界到相机的变换关系.小萝卜二号的位姿为q2=[-0.5,0.4,-0.1,0.2],t=[-0.1,0.5,0.3]^T.现在,小萝卜一号看到某个点在自身的坐标系下,坐标为p=[0.5,0,0.2]^T ,求该向量在小萝卜二号坐标系下的坐标,请编程实现此

1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令⾏界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅? 答:一般有两种安装方式(1)apt-get install (2)dpkg -i package.deb.系统软件一般安装/bin文件夹下. sudo apt-get install [name_software] sudo dpkg (选项)(参数) dpkg -i package.deb   安装包 dpkg -r package.deb   删除包 dpkg -p package.deb 删除包(包括配置文件

下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P27) 1.从github上下载源码,并解压 Ubuntu上,解压zip,先找到zip文件所在位置,然后运行下面代码,进行解压. unzip slambook-master.zip 解压后,找到ch2文件夹,在文件夹中找到helloSLAM.cpp文件 运行cpp文件 g++ helloSLAM.cpp 如未安

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html  7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来,程序应该如何书写?最后结果会有何变化? 分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个继承BaseUnaryEdge的边,从例子中的EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly这个类在linearizeOplus中写下了关于位姿节点的雅克比矩阵,里面也没有相机模型参数模型(没有涉及到相机内

0 讲座 (1)SLAM定义 对比雷达传感器和视觉传感器的优缺点(主要介绍视觉SLAM) 单目:不知道尺度信息 双目:知道尺度信息,但测量范围根据预定的基线相关 RGBD:知道深度信息,但是深度信息对距离也有要求 vSLAM(视觉SLAM) 摄像机(主要)+IMU+超声波避障传感器 2016年之后已经可以跑一点DEMO程序了(在刚体的和静态的环境下) 视觉SLAM的几个模块 传感器数据(图像数据采集点云) 视觉里程计(估计摄像机参数) 后端(对摄像机参数优化,因为摄像机误差累积跟IMU一样,因此

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

目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作"同时定位与地图构建".它是指搭载特定传感器的主体(比如扫地机器人,无人机,无人驾驶汽车等),在没有先验信息(比如扫地机器人没有得到房间的平面图数据)的情况下,于运动过程中建立环境的模型(比如扫地机器人边运动边建立房间的二维平面地图),同时估计自己的运动(比如此时此刻,扫

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何书写?最后结果会有何变化?分析:实际上在PnP例子中,我们可以把第一帧作为世界坐标系,然后在优化过程中对于第一帧的RT我们不做优化,但是我们在添加节点时仍然要将第一帧在世界坐标系下的空间点加入到图中,并且与第一帧的位姿链接起来,然后将第一帧坐标系下的空间点与第二帧的位姿连接起来.下面是我们修改的部分

视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第一版电子版PDF 链接:https://pan.baidu.com/s/1SuuSpavo_fj7xqTYtgHBfw提取码:lr4t 源码github链接:https://github.com/gaoxiang12/slambook.git 视觉SLAM十四讲:从理论到实践 第二版 电子版PDF链接:https://pan.baidu.com/s/1VsrueNrdqmzTvh-IlFBr9Q提取码:vfhe 源码gittee链接:https://gitee

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

小萝卜机器人的例子: 就像这种机器人,它的下面有一组轮子,脑袋上有相机(眼睛),为了让它能够探索一个房间,它需要知道: 1.我在哪——定位 2.周围环境怎么样——建图 定位和建图可以理解成感知的 "内外之分",一方面要明白自身的状态(位置),另一方面要了解周围的环境(地图).要完成这些工作,我们可以通过在房间铺设导引线,在墙上贴识别二维码,在室外可以给机器人安装定位设备,这些我们都称之为传感器,传感器分为两类: 1.携带于机器人本体上,例如相机,激光传感器等 2.安装于环境中的,例如导

目录 前言 1.Eigen线性代数库的安装 2.Sophus李代数库的安装 3.OpenCV计算机视觉库的安装 4.PCL点云库的安装 5.Ceres非线性优化库的安装 6.G2O图优化库的安装 7.Octomap八叉树地图库的安装 8.DBoW3词袋模型库 正文 回到顶部 前言 本篇博客主要写了视觉SLAM常用库的安装方法,主要包括Eigen线性代数库.Sophus李代数库.OpenCV计算机视觉库.PCL点云库.Ceres非线性优化库和G2O图优化库等.安装步骤是直接从高翔大牛书上搬抄过来了

SLAM简介 : SLAM是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写,中文译作 " 同时定位与地图构建 ".它是指搭载特定传感器的主题,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模拟,同时估计自己的运动.如果传感器主要是相机,那就称之为 " 视觉SLAM ". SLAM 的目的是为了解决 " 定位 " 与 " 地图构建 " 这两个问题.也就是说,一边要估计传感器自身的位置,一

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8571653.html 3.题目回顾:在稀疏直接法中,假设单个像素周围小块的光度也不变,是否可以提高算法的健壮性?请编程实现.分析:根据直接法的思想:基于灰度不变假设.因为题目假设了周围小块光度也不变,那么我们可以用单个像素周围的3x3或5x5小块的平均灰度值作为单个像素的灰度值,从一定程度上调高了健壮性,但是效果提升有限.下面程序集成了direct_sparse.cpp程序的解释

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取

题目回顾: 一般解线性方程Ax=b有哪几种做法?你能在Eigen中实现吗? 解: 线性方程组Ax = b的解法 : 1.直接法:(1,2,3,4,5) 2.迭代法:如Jacobi迭代法(6) 其中只有2 3方法不要求方程组个数与变量个数相等 下面简略说明下Jacobi迭代算法:由迭代法求解线性方程组的基本思想是将联立方程组的求解归结为重复计算一组彼此独立的线性表达式,这就使问题得到了简化,类似简单迭代法转换方程组中每个方程式可得到雅可比迭代式迭代法求解方程组有一定的局限性,比如下面Jacobi函

对这个的学习一直都在,感觉到了这本书很强大呀!!! ch2---安装ubuntu:安装kdevelop. ch3---安装eigen3---几何模块:安装Pangolin可视化. ch4---安装Sophus---eigen的扩展,包换李群.李代数. ch5---安装opencv 3.1.0 :安装 PCL点云库. ch6---安装ceres solver :安装G2o---图优化. ch7---特征点法 2d-2d:对极几何约束求解相机运动 3d-2d:PNP(Perspective-n-po

#include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <Eigen/Geometry> #include <boost/format.hpp> // for formating strings #include