Fast Incremental Bundle Adjustment with Covariance Recovery 1. SLAM++ （v2.3） Documentation Online documentation wiki 2. 版本特性 SLAM++ 是增量非线性最小二乘的极简实现，包含在稀疏块矩阵上快速实现线性代数。 它旨在用于 3D 重建或机器人技术。 S
目录 1.RANSAC原理 2. RANSAC算法步骤： 3. RANSAC源码解析 step one niters最初的值为2000，这就是初始时的RANSAC算法的循环次数，getSubset（）函数是从一组对应的序列中随机的选出4组（因为要想计算出一个3X3的矩阵，至少需要4组对应的坐标），m1和m2是我们输入序列，ms1和ms2是随机选出的对应的4组匹配。 参考http
1. 通常的惯例是把 VSLAM 分为前端和后端。前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利用滤波或非线性优化理论，得到最优的位姿估计和全局一致性地图。 1 前端：图像数据的关联1.1 视觉里程计 前端中的视觉里程计， 为通过采集的图像得到相机间的运动估计，视觉里程计问题可由下图描述（双目立体视觉里程计）。 视觉系统在运动过程中，在不同时
1.TANDEM：Tracking and Dense Mapping in Real-time using Deep Multi-view Stereo 慕尼黑工业大学Daniel Cremers团队，实时单目跟踪稠密建图纯视觉SLAM，采用Realsense D455(深度传感器+IMU，但只用RGB)项目地址：https://vision.in.tum.de/research/vs
问题说明 ceres-solver库是google的非线性优化库，可以对slam问题，机器人位姿进行优化，使其建图的效果得到改善。pose_graph_3d是官方给出的二维平面上机器人位姿优化问题，需要读取一个g2o文件，运行程序后返回一个poses_original.txt和一个poses_optimized.txt，大家按字面意思理解，内部格式长这样： pose_id x y z q_
Visual and Visual-Inertial SLAM: State of the Art, Classification,and Experimental Benchmarking 作者：Myriam Servières, Valérie Renaudin, Alexis Dupuis, and Nicolas Antigny 论文地址： https://www.hin
文章目录 1.VIO 松耦合/紧耦合。 2. 相机和IMU的缺点及互补性 3. VIO融合算法流程及其模块分解: 4. VIO 算法核心: 5. 实验结果与总结: 6. 参考文献: 1.VIO 松耦合/紧耦合。 Visual-Inertial Odometry（VIO）即视觉惯性里程计，有时也叫视觉惯性系统（V
1.概要：初探 1、输入：视觉的数据 2、输出：车辆车牌识别 2.1 yolov3图片识别结果 2.2 yolov3朴素的问题求解思路如右图 2.3 yolov3 网络架构 2.4 yolov3算法Tensor变化过程 3. yolov3解析 4. 基于yolov3的车牌识别基于yolov3的车牌识别基于yo
应用见： https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/103889245 https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/104040582 首先通过一些简单的应用实现去理解yolov3的网络框架，接着让我们开始对yolov3的网络框架解析之旅。 首先，说一下为啥要用到这个yol
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