1. std::move用法详细梳理 ref_frames_ = std::move(ref_frames); cur_frames_ = cur_frames; 使用std::move函数的好处是可以将资源的所有权从一个对象转移到另一个对象,而不需要进行深拷贝操作。对于智能指针类型的变量,使用std::move也是可以的,并且不会产生冲突。 当使用std::move(ref_
1.基础知识 std::future 是 C++ 标准库中的一个类模板,定义在 <future> 头文件中。它提供了一种异步操作的机制,用于获取异步任务的结果。 std::future 类模板表示一个未来可能会获得的值。你可以将一个异步任务交给 std::future 来管理,并在需要结果时获取该值。 下面是一些常用的 std::future 相关的类和函数: std::f
标准正态分布是一种均值为0、标准差为1的特殊连续概率分布。它的概率密度函数是对称的钟形曲线。 中位数绝对偏差(Median Absolute Deviation,MAD)是一种用于衡量数据集的离散程度的统计量。它衡量了观测值相对于数据集的中位数的平均偏离程度。MAD 的计算过程首先找到数据集的中位数,然后计算每个观测值与中位数的绝对差,并求这些绝对差的中位数。 标准正态分布和 MAD 的关系约
一、什么是生产者-消费者模型 1、简单理解生产者-消费者模型 假设有两个进程(或线程)A、B和一个固定大小的缓冲区,A进程生产数据放入缓冲区,B进程从缓冲区中取出数据进行计算,这就是一个简单的生产者-消费者模型。这里的A进程相当于生产者,B进程相当于消费者。 2、为什么要使用生产者-消费者模型 在多线程开发中,如果生产者生产数据的速度很快,而消费者消费数据的速度很慢,那么生产者就必须等待消
1.查找指向指定元素的迭代器find函数主要实现的是在容器内查找指定的元素,并且这个元素必须是基本数据类型的。查找成功返回一个指向指定元素的迭代器,查找失败返回end迭代器。 2.在数组中查找: # include <iostream> # include <vector> # include <algorithm> //注意要包含该头文件 using
1.std::numeric_limits 类型对应最值查询C++ 工具库 类型支持 std::numeric_limits定义于头文件template< class T > class numeric_limits;numeric_limits 类模板提供查询各种算术类型属性的标准化方式(例如 int 类型的最大可能值是 std::numeric_limits::max() )。
1.什么是C++对象模型: 语言中直接支持面向对象程序设计的部分,对于各个支持的底层实现机制 本书是C++第一套编译器cfront的设计者所写(了解C++对象模型, 有助于在语言本身以及面向对象观念两方面层次提升.) explicit(明确出现于C++程序代码) implicit(隐藏于程序代码背后) 2. 关于对象 每个非内联(non-inline)成员函数只会诞生一个函数实例. 而内联函
在 C++ 中,每一个对象都能通过 this 指针来访问自己的地址。this 指针是所有成员函数的隐含参数。因此,在成员函数内部,它可以用来指向调用对象。 1.C++ Primer Page 258引入 this: 是 C++ 中的一个关键字,也是一个 const 指针,它指向当前对象,通过它可以访问当前对象的所有成员。当我们调用成员函数时,实际上是替某个对象调用它。 成员函数通过一个名为 thi
1. LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers PAPER 论文 | LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers 代码 | CODE: 关键词 | detector-free, local feature matching 0. 摘要 本
1.矩阵运算命令及实例 使用Eigen库的矩阵(包括向量)运算时,需要声明头文件,矩阵执行常见的运算指令: 1.1 Eigen block //① 行列 Eigen::MatrixXd::Zero(pcl.size(),3); n*3 (rows.) m8.row(i); m8.col(j); //② block<>() Matrix<double,p,q> m9 =
1、子矩阵操作简介 子矩阵操作又称块操作,在矩阵运算中,子矩阵的提取和操作应用也十分广泛。因此Eigen中也提供了相关操作的方法。提取的子矩阵在操作过程中既可以用作左值也可以用作 block of size (p,q) ,starting at (i,j)。 matrix.block(i,j,p,q); matrix.block<p,q>(i,j); 2、块操作的一般使用方法 在E
1. 简述 代码:实验室主页:参考:高翔博士的分享与解读慕尼黑工业大学(Technical University of Munich, TUM)计算机视觉实验室的雅各布.恩格尔(Jakob Engel)博士,于2016年发布的一个视觉里程计方法。在SLAM领域,DSO属于稀疏直接法,据论文称能达到传统特征点法的五倍速度(需要降低图像分辨率),并保持同等或更高精度。DSO的代码清晰度和可读性,明显弱
1. 概况 作者的写作思路很清晰,把各个技术点这么做的原因写的很清楚,一共三篇,另外两篇分别是2016年和2017年发表的,这三篇文章通读下来,可以看清作者在使用深度学习进行位姿估计这一方法上的思路演变过程,为了把这一脉络理清楚,我们按照时间顺序对这三篇文章分别解读,分别是: 1)Deep Image Homography Estimation 2)Toward Geometric Deep S
1. 方法1:1 git cherry-pick替代git rebase,可以作为一种的rebase的方法 //替代rebase的一种新的方法,比较好用,记录以下 1.第一步将修改的代码,提交后利用squash压缩成一个提交 2.第二步,分支更新到master,利用git cherry-pick 摘取压缩后的提交 3.注意,git cherry-pick出现矛盾后,需要手动搜索冲突代码,没有办法直
1. 瑞芯微RK3588 RK3588是瑞芯微推出的一款高性能系统级芯片,采用了台积电7纳米工艺制造。其主要性能参数包括: CPU:采用4个Cortex-A76和4个Cortex-A55核心,最高主频可达2.4GHz,支持big.LITTLE架构。 GPU:采用Mali-G52 MC2 GPU,集成了4个执行单元,支持OpenGL ES 3.2、Vulkan 1.1等图形标准,能够提供流
Kimera-Multi: Robust, Distributed, Dense Metric-Semantic SLAM for Multi-Robot Systems 0 摘要 1. 引言 2. RELATED WORK 3. SYSTEM OVERVIEW 4. DISTRIBUTED LOOP CLOSURE DETECTION 4.X Kimera-Multi相关补充 5.
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.hindawi.c
incSLAM++是3DV 2017最佳论文,源文件网址 https://sourceforge.net/p/slam-plus-plus/wiki/Home/ incSLAM++有两个创新点:一是增量式Schur补更新。如果delta更新是稀疏的,则采用增量式Schur补来求解非线性最小二乘问题,即增量式BA问题,会缩短计算时间。 求解不同关键帧之间的位姿和每帧上的点即求解增量式BA(解不
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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