0. 简介 三角化作为SLAM中的基础问题,最近经常被提及,通过单目运动的方式可以有效的恢复深度信息 1. 线性三角化数学推导 特征点在某个相机中被观测到,根据相机位姿和观测向量可以得到3D空间中的一条从相机中心出发的观测射线,多个相机位姿观测会产生多条观测射线,理想情况下这些观测射线会相交于空间中的一点,求所有观测射线的交点就是特征点在3D空间的位置,这也就是三角化过程。$x$,$x’$为
Ceres solver 是谷歌开发的一款用于非线性优化的库,在谷歌的开源激光雷达slam项目cartographer中被大量使用。在之前的博客说了,图优化的本质就是一个非线性优化问题.所以ceres刚好适用图优化问题的解决.在进行特征点匹配后进行迭代的优化最优变换位姿时也可以使用ceres. ceres简介 Ceres可以解决边界约束鲁棒非线性最小二乘法优化问题。这个概念可以用以下表达式表示
注1:文末附有【自动驾驶】交流群加入方式哦~ 注2:多传感器数据融合系统教程:自动驾驶中的多传感器融合 Self-Driving Cars: A Survey 自驾车自动驾驶系统的体系结构一般分为感知系统和决策系统。感知系统一般分为许多子系统,负责自动驾驶汽车定位、静态障碍物测绘、移动障碍物检测与跟踪、道路测绘、交通信号检测与识别等任务。决策系统通常被划分为许多子系统,负责诸如路径规划、路径
论文题目:Enhanced free space detection in multiple lanes based on single CNN with scene identification 开源代码:https://github.com/fabvio/ld-lsi/ ——————重要的事情要框住—————— 这是一篇很奇特的论文,作者骨骼清奇,脑回路与众不同,我也不清楚应该怎样去评价
论文题目:Spatial As Deep: Spatial CNN for Traffic Scene Understanding 开源代码:XingangPan/SCNN 一、概述 本篇论文提出了一种新的神经网络结构用于提取车道线,相比于传统网络在各个层之间直接进行卷积的方法不同的是,该网络按照一定方向(上、下、左、右)按照顺序进行卷积,作者认为这样更符合真实世界中物体结构的延伸,尤其是车
0. 简介 作为主流框架的前端中常用的方法,划窗优化是很常见迭代策略。因为随着SLAM系统的运行,状态变量规模不断增大,如果使用滑动窗口,只对窗口内的相关变量进行优化便可以大大减小计算量。这些之前在我的博客中有提到,但是之前作者没有深入的去了解这些,只是对边缘化中的舒尔补策略进行了简略的介绍。 而作为划窗优化,我们除了创建滑动窗口的存储空间外,我们还要通过边缘化的方法保留滑窗外的状态,我们可以
上几篇从slam图优化的原理到理论到理论应用最后到代码的实现进行了梳理.本篇趁热打铁,将开源库g2o进行之前例子的应用,实现图优化. 首先进行G2O的简介 G2O简介 G2O(General Graphic Optimization)在SLAM领域,基于图优化的一个用的非常广泛的库就是g2o,是一个用来优化非线性误差函数的c++框架. 安装:参考GitHub上官网按照步骤来安装就行了。
文章题目:Traffic Sign Classification Using Deep Inception Based Convolutional Networks 开源代码地址:https://github.com/vxy10/p2-TrafficSigns 一、概述 本篇文章提出了一种基于深度学习的交通标志识别方法,网络以Google Inception网络模型为基础,做了一些改进,并增
2d激光雷达去即便有许多方法,例如纯估计的ICP方法,基于速度的VICP方法。本文是在学习深蓝学院激光slam第三章激光运动畸变去除后总结了一下自己的理解。 一、传感器辅助去畸变 1. 底盘(单片机)上处理 用单片机读取激光雷达的数据(当前位资),根据位资消除运动畸变后上传至处理器。 优点:无需考虑时间同步; 缺点:需要对数据进行压缩,不然延时很高。 2. 在处理器上处理 CPU读
论文题目:End-to-end Lane Detection through Differentiable Least-Squares Fitting 开源代码:https://github.com/wvangansbeke/LaneDetection_End2End 一、概述 本篇论文是一篇关于车道线检测的文章,该文章的创新点在于实现了端到端的车道线拟合,输入图片,输出车道线曲线模型参数。
基于非线性最小二乘的图优化—代码实现 在上一篇介绍了如何应用非线性最小二乘来在slam中实现图优化 在SLAM中应用非线性最小二乘实现图优化这篇在其基础上,将代码实现,并进行测试.一定要看懂原理再来看代码 位姿向量转换成变换矩阵 在公式中经常需要把位姿向量转换成变换矩阵,例如: 观测值为匹配计算得到的节点i和节点j的相对位姿:这里的第二行V2T的公式就是把位姿向量转换成变换矩阵.代码写成函数的形式
在前面介绍了 :slam中图优化的基本概念 SLAM中的图优化—-基本概念及Rviz显示位姿图code非线性最小二乘的理论 SLAM中的图优化—-本质理论-非线性最小二乘 本篇介绍如何在SLAM中应用非线性最小二乘实现图优化 非线性最小二乘在 SLAM领域和机器人状态估计领域应用的非常广泛流程都是差不多的.像g2o ceres gtsam 实际上就是通用的库,本质都是求非线性最小二乘 构建线性系统
0. 简介 在深入剖析了Ceres、Eigen、Sophus、G2O后,以V-SLAM为代表的计算方式基本已经全部讲完。就L-SLAM而言,本系列也讲述了PCL、Open3D、与GTSAM点云计算部分。最近在了解boost,个人觉得这些仍然在SLAM以及自动驾驶中是必须的,打算仍然延续本质剖析的结构来续写这个系列,方便自己回顾以及后面的人一起学习。 1. C++总体介绍 通用库 Boost:Boo
slam中的图优化的环节,本质上实际是一个非线性最小二乘问题的求解过程.本篇则探究下: 非线性最小二乘问题的构建 非线性最小二乘问题的求解 非线性最小二乘问题的求解原理 Code验证理论 slam中的图优化的位姿图构建构建即理论在上一篇博客,链接 构建完图后,就要进行图优化的过程图优化的过程就是解决一个非线性最小二乘的过程 非线性最小二乘问题的构建 给定一个系统,其状态方程为:x表示系统的状态
图优化本身有成形的 开源的库 例如 g2o ceres gtsam 搞SLAM的话,最好可以理解其概念,然后再用好现成的工具.本篇主要介绍图优化的基本概念.以及在RVIZ中显示位姿图的代码 Pose Graph的概念 用一个图(Graph 图论)来表示SLAM问题 图中的节点来表示机器人的位姿 二维的话即为 (x,y,yaw) 两个节点之间的边表示两个位姿的空间约束(相对位姿关系以及对应方差或
本文阅读的代码为2020年11月1日下载的github的最新master。如果代码后续更新了请以github为准。 1 main() int main(int argc, char** argv) { ros::init(argc, argv, "roboat_loam"); IMUPreintegration ImuP; TransformFusion
本文阅读的代码为2020年11月1日下载的github的最新master。如果代码后续更新了请以github为准。 1 main() int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "lio_sam"); mapOptimization MO; ROS_INFO("\033[1;32m---->
本文阅读的代码为2020年11月1日下载的github的最新master。如果代码后续更新了请以github为准。 1 main() 可见 int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "lio_sam"); mapOptimization MO; ROS_INFO("\033[1;32m----
1.深度优先搜索 深度优先搜索是一种在开发爬虫早期使用较多的方法。它的目的是要达到被搜索结构的叶结点(即那些不包含任何超链的HTML文件) 。在一个HTML文件中,当一个超链被选择后,被链接的HTML文件将执行深度优先搜索,即在搜索其余的超链结果之前必须先完整地搜索单独的一条链。深度优先搜索沿着HTML文件上的超链走到不能再深入为止,然后返回到某一个HTML文件,再继续选择该HTML文件中
顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择。也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的。虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解。如单源最短路经问题,最小生成树问题等。在一些情况下,即使贪心算法不能得到整体最优解,其最终结果却是最优解的很好近似。 基本思路: ⒈ 建立
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