vins-mono的关键帧选择策略 1 与前一帧的平均视差.如果跟踪特征的平均视差超过某个阈值,我们会将此图像视为关键帧. 2 另一个是跟踪质量.如果跟踪特征的数量低于一个阈值,我们把这一帧看做一个新的关键帧. 具体在bool FeatureManager::addFeatureCheckParallax()中实现. , >>>> &image, double td) { ROS_DEBUG("input feature: %d", (int)image

总所周知,ASP.NET是微软公司的一项技术,是一个网站服务端开发的一种技术,它可以在通过HTTP请求文档时再在Web服务器上动态创建它们,就是所谓动态网站开发,它依赖运行于 IIS 之中的程序 .但是从成本上面来讲,Linux(开源)系统的花费比Windows Server系列少得多.因此,更多的企业愿意采用Linux作为服务器系统.由于ASP.NET依赖于IIS,导致有部分创业型公司在技术选型上会将ASP.NET筛选掉.我们伟大的程序猿,为了能让ASP.NET运行在Linux系统上,Mono

三维视觉惯性SLAM的有效Schmidt-EKF An Efficient Schmidt-EKF for 3D Visual-Inertial SLAM 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Geneva_An_Efficient_Schmidt-EKF_for_3D_Visual-Inertial_SLAM_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 为移动和可穿戴传感器系统实现厘米级精确定位具有重要的实际应用

SLAM的通用框架:GSLAM GSLAM: A General SLAM Framework and Benchmark 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Zhao_GSLAM_A_General_SLAM_Framework_and_Benchmark_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 SLAM技术最*取得了许多成功,吸引了高科技公司的注意.然而,如何统一现有或新兴算法的接口,有效地进行速度.健

VINS-Mono 概述 VINS-Mono VINS-Mono是由一个单目相机和一个低成本IMU组成的鲁棒通用的单目视觉惯性系统.通过融合预积分的IMU测量值和特征观测值来获得高精度的视觉惯性里程计,在结合闭环检测和图优化,构成了一个完整的单目VIO-SLAM系统. VINS-Mono包含以下的特性: 可以从未知的状态进行初始化,,来引导滑窗优化的VIO 紧耦合优化的VIO同时优化IMU 在线重定位功能和4自由度的全局位姿优化 位姿图可以复用,保存,加载以及融合多个局部位姿图 大致流程 1.从

Ae           提供者CoSA 1993年1月 版本1.0 代号Egg 主要加入法人功能layered compositing with mask, effect, transforms, keyframes;仅于Mac上 提供者 1993年5月 版本1.1 代号 更多效果 提供者Aldus 1994年1月 版本2.0 代号Teriyaki 主要加入的功能时间配置视窗.多机转译.框架混色 提供者Adobe 1995年10月 版本3.0 代号Nimchow主要加入的功能render qu

Jexus web server 5.1 每个工作进程的最大并发数固定为1万,最多可以同时开启4个工作进程,因此,每台Jexus V5.1服务器最多可以到支持4万个并发连接.但是,按照linux系统的默认设定,linux是不能支持这么高的并发请求的,只有对linux进行一些必要的优化,才能达到让Jexus支持大并发的目的.    一.调整文件描述符数量限制    编辑 /etc/security/limits.conf,更改或添加入如下4行内容:    *      soft   nofile 

RDA5820 是北京锐迪科推出的一款集成度非常高的立体声 FM收发芯片.该芯片具有以下 特点:   FM 发射和接收一体   支持 65Mhz~115Mhz的全球 FM接收频段,收发天线共用.   支持 IIC/SPI接口   支持 32.768K晶振   数字音量及自动 AGC控制   支持立体声/单声道切换,带软件静音功能   支持 I2S接口(输入/输出)   内置 LDO,使用电压范围宽(2.7~5.5V) 欧负载音频输出.可直接驱动耳机   集成度高.功耗低.尺寸小

C. Keypoint Matching and Keyframe Selection 我们的处理流程采用定制的多尺度SSE优化Harris角点检测器与BRISK描述符提取相结合[12].检测器通过逐渐抑制具有较弱分数的角来强制在图像中均匀的关键点分布,因为它们在较小距离处被检测到较强的角.描述符被提取沿着重力方向(投影到图像中)被提取,这可以通过紧密的IMU融合来观察. 对于关键帧选择,我们使用一个简单的启发式:如果匹配点所跨越的图像区域与所有检测到的点所跨越的区域之间的比率低于50%至60%

可以简单地认为wine和cygwin就是功能相反的两个东西.wine是linux的windows模拟环境,让linux可以运行windows程序:cygwin是windows的linux模拟环境,让windows可以运行linux程序. 不过wine只是能运行windows程序,并不自带windows的程序更没有windows界面:cygwin更像是一个linux虚拟机,自带诸多linux命令提供交互shell(支持哪些命令可查看cygwin/bin目录下有哪些exe文件). 一.wine安装使

前言:实现小鸟的动画,之前吐槽过js写U3D,就改成了C#来写,没想到遇到问题了. 实现的效果 using UnityEngine; using System.Collections; /// <summary> /// 2D动画组件 /// </summary> public class aniSprite : MonoBehaviour { /// <summary> /// 是否启动2D动画 /// </summary> public bool isU

[1]陈卫东, 张飞. 移动机器人的同步自定位与地图创建研究进展[J]. 控制理论与应用, 2005, 22(3):455-460. [2]Cadena C, Carlone L, Carrillo H, et al. Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping: Toward the Robust-Perception Age[J]. IEEE Transactions on Robotics, 2016

http://forum.china.unity3d.com/thread-32271-1-1.html 我们已经发布了Unite 2018 江毅冰的<发条乐师>.Hit-Point的<旅行青蛙>.育碧<Eagle Flight>演讲分享,不少开发者在后台留言希望小编尽快分享米哈游技术总监贺甲<崩坏3>的案例分享,因为这场是干货满满的爆场.我们非常感谢米哈游以及贺甲长期以来对Unite大会的支持,由于篇幅限制,本次演讲内容将拆分成上下二篇. 下面为演讲内容:

OKVIS代码结构: okvis_apps: your own app okvis_ceres: backend main code, estimator, error term;  okvis_common: interface need to be derived, parameterReader; okvis_cv: frame and camera; okvis_frontend: visual detection, matching, triangulation and initial

这是2018-IROS上的一篇文章,亮点是作者提出了Lines特征的VIO方案,还有就是提出一个新颖的回环检测,不是用传统的基于优化的方法或者BA,另外作者还发布了一个新的用于VIO的数据集.亮点主要还是在线特征的使用上,有更强的鲁棒性,能适应低纹理和光照变化的环境. Abstract: 提出Trifo-VIO系统,使用点和线特征的基于滤波的紧耦合立体VIO系统.线特征可以帮助点特征处理低纹理和光照变化的环境.在不使用全局BA或位姿图优化情况下,提出一个新的轻量级基于滤波的闭环检测以减少累计误差

http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟

本文博客地址:http://blog.csdn.net/qq1084283172/article/details/69665905 01.在Linux系统上安装Linux版本的IDA Pro Linux版本的IDA Pro比较稀少,很幸运的是吾爱破解论坛已经有大牛分享了Linux版本的IDA Pro,具体的详细介绍见地址:http://www.52pojie.cn/thread-450156-1-1.html.Linux版本的IDA Pro的爱盘下载地址为:http://down.52pojie

人脸真伪验证与识别:ICCV2019论文解析 Face Forensics++: Learning to Detect Manipulated Facial Images 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Rossler_FaceForensics_Learning_to_Detect_Manipulated_Facial_Images_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 合成图像生成和处理技术的迅速

鱼眼摄像头SLAM 在机器人技术.摄影测量学和计算机视觉等领域,鲁棒相机位姿估计是许多视觉应用的核心.近年来,在复杂.大规模的室内外环境中,人们越来越关注相机位姿估计方法的实时性.通用性和可操作性.其中,相机的视场角起着重要的作用,特别是在具有挑战性的室内场景中,往往是通过鱼眼镜头或相机镜头组合来增加视场角.除了使用鱼眼相机增加视野外,还可以将多个相机进行刚性耦合,形成一个多相机系统,从而有效地利用冗余观测信息来保证位姿估计的鲁棒性和观测目标特征的长可见性.因此,搭载多鱼眼相机系统的自主定位与建