##marg 基础   摘自贺一家的博客 在我们这个工科领域,它来源于概率论中的边际分布(marginal distribution).如从联合分布p(x,y)去掉y得到p(x),也就是说从一系列随机变量的分布中获得这些变量子集的概率分布.回忆了这个概率论中的概念以后,让我们转到SLAM的Bundle Adjustment上,随着时间的推移,路标特征点(landmark)和相机的位姿pose越来越多,BA的计算量随着变量的增加而增加,即使BA的H矩阵是稀疏的,也吃不消.因此,我们要限制优化变量的

VINS的优化除了添加了投影残差,回环检测残差,还有IMU的残差,边缘化产生的先验信息残差等.有些比较难理解,可参考此博客和知乎回答. void Estimator::optimization() { ceres::Problem problem; ceres::LossFunction *loss_function; //loss_function = new ceres::HuberLoss(1.0); loss_function = new ceres::CauchyLoss(1.0);

1.首先确定待优化的状态变量 对应代码,优化参数为: Vector3d Ps[(WINDOW_SIZE + )];(平移向量) Vector3d Vs[(WINDOW_SIZE + )];(速度) Matrix3d Rs[(WINDOW_SIZE + )];(旋转矩阵) Vector3d Bas[(WINDOW_SIZE + )];(加速度计偏置) Vector3d Bgs[(WINDOW_SIZE + )];(陀螺仪重力偏置) Matrix3d ric[NUM_OF_CAM]; (camera

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

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-

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

通常的边缘化是将联合概率分布分解为边缘概率分布和条件概率分布的过程,这样可以将Sliding Window中较旧的状态边缘化出Sliding Window,同时保留其信息.并且保证了对应H海塞矩阵的稀疏,从而实现计算资源和计算精度的平衡.VINS中也可以将最旧的状态边缘化,但是在一些退化的运动下(例如悬停或者匀速运动),会造成当前运动状态的scale不可观,因此需要有选择地边缘化当前Sliding Window中的状态.具体来说,至少两个轴的加速度分量不为0时,尺度才是可观的.VINS中实现的是

回环检测 VINS回环检测与全局优化都在pose_graph.cpp内处理.首先在pose_graph_node加载vocabulary文件给BriefDatabase用,如果要加载地图,会loadPoseGraph, 它会读取一些列文件,然后加载所有的Keyframe.同时在经过一系列回调函数得到建立新的Keyframe所用的数据之后,构造Keyframe,且在其内重新提取更多的特征点并计算描述子,然后pose_graph调用addKeyframe.loadKeyframe 和addKeyfr

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

为什么检查视差 VINS里为了控制优化计算量,在实时情况下,只对当前帧之前某一部分帧进行优化,而不是全部历史帧.局部优化帧的数量就是窗口大小.为了维持窗口大小,需要去除旧的帧添加新的帧,也就是边缘化 Marginalization.到底是删去最旧的帧(MARGIN_OLD)还是删去刚刚进来窗口倒数第二帧(MARGIN_SECOND_NEW),就需要对当前帧与之前帧进行视差比较,如果是当前帧变化很小,就会删去倒数第二帧,如果变化很大,就删去最旧的帧. VINS 里把特征点管理和检查视差放在了同一个

和单目纯视觉的初始化只需要获取R,t和feature的深度不同,VIO的初始化话通常需要标定出所有的关键参数,包括速度,重力方向,feature深度,以及相机IMU外参$R_{c}^{b}$和$p_{c}^{b}$. 一. 外参旋转矩阵初始化 在Feature Detection and Tracking模块中,利用Harris特征点匹配通过基础矩阵和Ransac恢复出$R_{Ck+1}^{Ck}$: 相应的使用IMU陀螺仪数据积分得到$R_{bk+1}^{bk}$: 这两个测量满足: $R_{

图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介

Tlinux2.2发行版基于CentOS 7.2.1511研发而成,内核版本与Tlinux2.0发行版保持完全一致,更加稳定,并保持对Tlinux2.0的完全兼容.Mono 4版本要求CentOS 7,tLinux 1.2 通过源码编译方式进行安装4.8 有无数错误,主要是Mono 4.8 用了新的Cmake编译,这里介绍tLinux2.2 下源码安装Mono 4.8 . 一.  系统更新的体验和CentOS7一样,运行yum –y update 二.  安装Mono源码安装需要的库 yum -

最新的Mono 4.4已经支持运行asp.net mvc5项目,有的同学听了这句话就兴高采烈的拿起Visual Studio 2015创建了一个mvc 5的项目,然后部署到Mono上,浏览下发现一堆错误出现,心中一万只草泥马奔腾而来,这也叫支持吗,这个问题是Visual Studio造成的,不相信的话可以使用Xamarin.Studio创建的asp.net项目,部署过程非常顺利,没有遇到什么问题:本文就是为你解开这个结,如何Visual Studio 2015搞定ASP.NET MVC 5项目的

前言: 其实小匹夫在U3D的开发中一直对U3D的跨平台能力很好奇.到底是什么原理使得U3D可以跨平台呢?后来发现了Mono的作用,并进一步了解到了CIL的存在.所以,作为一个对Unity3D跨平台能力感兴趣的U3D程序猿,小匹夫如何能不关注CIL这个话题呢?那么下面各位看官就拾起语文老师教导我们的作文口诀(Why,What,How),和小匹夫一起走进CIL的世界吧~ Why? 回到本文的题目,U3D或者说Mono的跨平台是如何做到的? 如果换做小匹夫或者看官你来做,应该怎么实现一套代码对应多种平

准备工作 本篇文章采用Mono+CentOS+Jexus的方式实现部署.Net的Web应用程序(实战,上线项目). 不懂Mono的请移步张善友大神的:国内 Mono 相关文章汇总 不懂Jexus为何物的请移步:Jexus - ASP.NET跨平台从这里开始! 该项目采用标准的MVC5+EF6.1.3+Jquery UI的形式实现,目前运行稳定,略有小瑕疵积极修复中(文章最后会提到). 文章中的Linux系统为:腾讯云 CentOS 7.1 64位 数据库为SQL Server 2008R2(注意

借助于Mono For Android技术,.Net开发者也可以使用自己熟悉的C#语言以及.Net来开发Android应用.由于Mono For Android把Android SDK中绝大部分类库都已经实现,基本直接参考Java开发Android的书就可以掌握Mono for android技术. 对于有项目技术决策权的团队,如果项目组成员对Java不熟悉,那么可以使用自己熟悉的.Net来开发Android应用,比如我的一个学生使用Mono For Android开发了一款应用(应学生要求,应

CLR自带的反射机智和API可以很轻松的读取.NET程序集信息,但是不能对程序集进行修改.CLR提供的是只读的API,但是开源项目Mono.Cecil不仅仅可以读取.NET程序集的元数据,还可以进行修改. 1 读取程序集的版本信息 CLR定义的对象模型是以程序集为编译和部署单元.一个程序集下面可以有多个模块,模块下面再包含类型,类型中定义方法,属性和事件等.直接传入一个完整的字符串表示的程序集,MONO可以解析它的基本信息: var name = AssemblyNameReference.Pa

在网上找到篇关于yum的文章,写的很详细特此推荐下,在阅读本文之前建议先看看它: <CentOS yum源的配置与使用> 如果用的是移动光驱,建议不要开启本地的yum 的本地repository库,即不要启用/etc/yum.repos.d/CentOS-Media.repo文件内的配置源.当然,如果您的CentOS不能连接互联网,而必须使用光盘或者移动存储进行更新的话,那就需要启用本地repository源. 下载网易和搜狐的安装源: # cd /etc/yum.repos.d # wget

前言 MemoryMappedFile(简称MMF)类是.NET中对内存映射文件进行操作的类,内存映射文件是非常高效的本地IO方案,由操作系统提供内存与IO文件之间的映射转换,对内存映射文件的更改由操作系统自动与物理文件进行高效的数据交换.在大文件处理中一般都需要使用到它,同时它也被用来做高效的进程间通讯的底层技术. 正因为它是如此的高效和便捷,所以在服务器程序开发中被广泛使用到.譬如,我们实现的基于Socket网络通讯程序中,在发送大数据时,需要对数据进行拆包组包的操作,这就往往需要对未接收完