SLAM筆記

阿新 • • 發佈：2018-10-06

ring num ces code int 矩陣 spa tran clas

1.matrix.preTranslate()和matrix.postTranslate()的區別

matrix.preTranslate(matrix_1);
matrix.postTranslate(matrix_2);
pre是拿matrix乘以matrix_1，而post是拿matrix_2來乘以matrix，即矩陣中左乘右乘的區別

SLAM筆記

ring num ces code int 矩陣 spa tran clas 1.matrix.preTranslate()和matrix.postTranslate()的區別 matrix.preTranslate(matrix_1); matrix.postTransl

Eigen 暫且讀作“愛根” Eigen是一個高層次的C ++庫，有效支援線性代數，矩陣和向量運算，數值分析及其相關的演算法。Eigen是一個開源庫，從3.1.1版本開始遵從MPL2許可。安裝 sudo apt-get install libeigen3-dev 檢查位置 s

概覽統一給出 Robot Motion Model 以及 Perception Model Motion model: 不像一般的paper裡面寫的很散，總結了很多運動模

1.詞頻（摘自阮一峰部落格，參見附錄參考）如果某個詞很重要，它應該在這篇文章中多次出現。於是，我們進行”詞頻”（Term Frequency，縮寫為TF）統計。考慮到文章有長短之分，為了便於不同文章的比較，進行”詞頻”標準化。一般分母設定為文章總的詞數或

1 先建立工作空間 $ mkdir –p ~/dev/catkin_ws/src $ cd ~/dev/catkin_ws/src $ catkin_init_workspace 2 編譯工作空間 $ cd ~/dev/catkin_ws $ ca

非濾波單目視覺slam 主要分為以下8部分資料型別資料關聯初始化位姿估計地圖維護地圖生成失效恢復迴環檢測資料型別直接法(稠密，半稠密) 基本原理是亮度一致性約束，$J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))$ ，x，y是影象的畫素座標，u,v是同一場景下的兩幅

SLAM筆記系列系慕尼黑工業大學讀書筆記，途中參考半閒居士，白巧克力亦唯心的部落格加深理解，在此感謝兩位。 1. 群 1.1群的定義群G是一個集合加上這個集合的操作/運算。群需要具備封閉性，結合律，有單位元/么元，有逆元這四個條件：

內容接SLAM筆記（一）SLAM中的數學概覽李群：定義：實數空間上的連續群(對乘法、逆都是連續的，解析的) 舉例：如GL(n)，SO(n)，SE(n）李代數(Lie algebra): 定義：由一個集合，一個數域，和一個二元運算[]組成；滿足封閉

1. 間接法進行運動恢復的前提假設對於結構與運動或視覺三維重建中，通常假設已經通過特徵匹配等方法獲取了匹配好的點對。先求出匹配點對再獲取結構和運動資訊的方法稱作間接法。間接法最重要的三個假設是： 1.擁有一系列兩幀之間的匹配點對。但同時假設匹配關係不一定精

# 視覺Slam筆記I ## 第二講-三位空間剛體運動 ### 點與座標系： #### 基礎概念： - 座標系：左手系和右手系。右手系更常用。定義座標系時，會定義世界座標系，相機座標系，以及其他關心物件的座標系。空間中任意一點可由空間的基的線性表出。 - 加減法：用座標描述更方便。 - 內積：點乘

尺度 sub 像素 png lam 三維 cnblogs 筆記相對參考自： http://blog.csdn.net/yangdashi888/article/details/51356385 http://blog.csdn.net/li_007/article/de

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bundle gin ont 學習重建 16px 方程進行 img ch 10—— 後端1 主要目標：1.理解後端的概念　　　　 2.理解以EFK為代表的濾波器後端工作原理　　　　　3.理解非線性優化得後端，明白稀疏性是如何利用的　　　　 4.使用g2

2.1引子：小蘿蔔的例子　　1. 慣性測量單元（Inertial Measurement Unit, IMU）　　2. 按照工作方式的不同，相機可以分為單目相機（Monocular）、雙目相機（Stereo）、和深度相機（RGB-D）三大類。　　3. RGB-D除了能夠採集到彩色圖片之外，還能夠讀

概述 FAST特徵提取地圖初始化跟蹤定位關鍵幀選取重定位 Bundle Adjustment 極線搜尋分析概述 PTAM，全稱

3.1 旋轉矩陣　　3.1.1 點和向量，座標系　　內積可以描述向量之間的投影關係。　　外積的方向垂直於這兩個向量，是兩個向量張成的四邊形的有向面積。還能用外積表示向量的旋轉。　　3.1.2 座標系間的歐式變換　　旋轉矩陣是行列式為1的正交矩陣。旋轉矩陣可以描述相機的旋轉。SO（n）是特殊

4.1李群與李代數基礎　　旋轉矩陣和變換矩陣對加法是不封閉的。換句話說，對於任意兩個旋轉矩陣R1, R2,按照矩陣加法的定義，和不再是一個旋轉矩陣。　　SO(3) 和 SE(3)對乘法是封閉的。兩個旋轉矩陣相乘，表示做了兩次旋轉。對於這種只有一個運算的集合，我們稱之為群。　　4.1.1 群　　

5.1 相機模型　　5.1.1 針孔相機模型　　畫素座標系與成像平面之間，相差了一個縮放和一個原點的平移。　　內參數矩陣（Camera Intrinsics）K 　　標定：自己確定內參。　　5.1.2 畸變　　由透鏡形狀引起的畸變稱為徑向畸變。　　桶形畸變是由於影象放大率隨著與光軸之

6.1 狀態估計問題　　6.1.1 最大後驗與最大似然　　貝葉斯法則　　似然是指"在現在的位姿下，可能產生怎樣的觀測資料"。　　最大似然估計“在什麼樣的狀態下，最可能產生現在觀測到的資料”。　　6.1.2 最小二乘的引出 6.2 非線性最小二乘　　6.2.1 一階和二階梯度法　　