视觉SLAM学习【3】—–视觉SLAM通过三角测量和PnP法估计特征点的空间位置目录 一、G2O的安装 1、g2o的下载 2、文件上传ubuntu 3、安装…
视觉SLAM学习【2】—–ubuntu16.04基于kitti数据集的SLAM中ORB特征点提取及暴力匹配目录 一、Kitti数据集 1、什么…
视觉SLAM学习【1】—-基于ubuntu16.04的SLAM中ORB特征点提取及暴力匹配目录 一、ORB特征点提取及暴力匹配定义 1、什么是ORB特征点…
目前为止, 我们都旨在构建一个能够自主运行的机器人,这个就研究方向更加合理的名词应该叫自主移动机器人. 推荐一本个人觉得很不错的书 Ronald C. Arkin – …
SLAM：同时定位和建图（Simultaneous Localization and Mapping）。 机器人从未知环境中的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比…
直观有趣，带你深入理解激光SLAM算法原理！
1、GPS定位 GPS卫星在空中连续发送带有时间和位置信息的无线电信号，供GPS接收机接收。由于传输的距离因素，接收机接收到信号的时刻要比卫星发送信号的时刻延迟，通常称之为时延，因…
文章目录 GridCells概述 OccupancyGrid使用注意事项 创建工程 在Rviz中实时现实栅格地图 结束语 GridCells概述 GridCells是…
本系列文章主要介绍基于A*算法的路径规划的实现，并使用MATLAB进行仿真演示。本文作为本系列的第三篇文章主要对前两篇文章总结以及对前文中的 A * 算法进行进一步的优化处理 本…
EVO使用教程 1 EVO环境安装 1.1 二进制安装 1.2 源码安装 2 使用方法 2.1 TUM数据集上使用 2.1.1 计算轨迹的绝对误差（evo_ape） 2.1.2 绘…
记录一下SLAM相关的学习过程，本文主要针对乐视RGBD深度相机在ROS中的使用和配置，实现在Rviz中显示深度图像、RGB图像等
1、前言 前一段时间看过我文章的都知道，我打算写一个SLAM源码阅读的文章，然后，我就去读了Gmapping的源码，感受良多，不足的地方是源码太乱了，阅读起来真的不香。于是就有了这…
8.sliding window 8.1 理论基础 实际上，这一部分跟后端非线性优化是一起进行的，这一部分对应的非线性优化的损失函数的先验部分。理论基础部分的代码基本在第7章部分。…
7.2 代码 在estimator.cpp的processImage()的最后，代码如下： else//solver_flag = NON_LINEAR,进行非线性优…
7.后端非线性优化 7.1 理论基础 7.1.1 bayes模型，因子图和最小二乘 这一部分主要是对董靖博士在公开课《因子图的理论基础》上的回忆和总结。 (1)bayes模型 假设…
6.2 代码解析 这部分代码在estimator::processImage()最后面。初始化部分的代码虽然生命周期比较短，但是，代码量巨大！主要分成2…
从贝叶斯推断到SLAM的数学模型 贝叶斯推断 SLAM数学问题简单描述 滤波方式 非线性优化方式 SLAM的全称是Simultaneous Location And Mapping…
6.初始化 第一个问题，为什么要初始化？ 对于单目系统而言， (1)视觉系统只能获得二维信息，损失了一维信息(深度),所以需要动一下，也就是三角化才能重新获得损失的深度信息； (2…
在看完自主导航小车实践的教程（自主导航小车实践）后，很多小伙伴留言说，在学习自主导航小车的时候手上没有合适的ROS机器人底盘做实验，缺少动手操作的机会，学习不深刻。对于底盘问题，我…
vins-mono保存、重载地图、evo工具测试 地图保存与加载 先跑起来 修改地图保存的路径 保存地图 重载地图 evo测评 evo工具 修改数据格式 使用evo绘制轨迹 与双目…
vins-mono刷了三遍，手写vio刷了两遍，SLAM十四讲刷了两三遍，从一开始完全看不懂是啥，不知道什么是SLAM，什么是VIO，什么是VINS，什么是SO3/SE3，甚至不知…
Paper阅读：Dynamic-SLAM 前言 Missed detection compensation algorithm(漏检补偿算法) Seletive Tracking …
摘要 ROS 导航堆栈对于移动机器人从一个地方移动到另一个地方是强大的可靠。导航堆栈的工作是通过处理来自测距、传感器和环境图的数据来产生让机器人执行的安全路径。最大限度地提高此导航…
这篇文章针对有一定SLAM基础的同学或者对李群李代数的应用感兴趣的数学专业同学,已经很小众了，但对于真正干这行并想要更深理解的同学可能会很有帮助，因此花了些时间整理发出来。要从理论…
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