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随笔分类 -  1_1_2SLAM十四讲

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视觉VO(5)3D-3D sim3 位姿和尺度定位

摘要:https://www.bilibili.com/video/BV1ie4y1f7XG/?spm_id_from=333.788&vd_source=f88ed35500cb30c7be9bbe418a5998ca (图中少了个尺度s) https://zhuanlan.zhihu.com/p/44 阅读全文
posted @ 2023-11-10 22:41 MKT-porter 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
视觉VO(4)单目地图初始化

摘要:https://blog.csdn.net/weixin_43391596/article/details/129692273 ORB-SLAM2源码分析(单目)——单目地图初始化 阅读全文
posted @ 2023-11-10 22:24 MKT-porter 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
视觉VO(3)三角化 (图像匹配点和位姿RT已知求解深度进而求解三维点云)

摘要:2D-2D可以从两个单目图像中估计一个Rt,t是没有真实尺度的,接下来进一步三角化求解三维坐标和深度, 原理理解 https://www.bilibili.com/video/BV1ie4y1f7XG/?spm_id_from=333.788&vd_source=f88ed35500cb30c7be 阅读全文
posted @ 2023-11-10 17:10 MKT-porter 阅读(951) 评论(0) 推荐(0)
视觉VO(2)2D-2D 求解位姿

摘要:位姿 https://wym.netlify.app/2019-06-17-orb-slam2-monocular-initialization/ 2. Fundamental 基本矩阵求解变换 2.1 归一化特征点坐标 8 点法是计算基本矩阵最简单的方法。为了提高解的稳定性和精度,通常需要对输入的 阅读全文
posted @ 2023-11-10 16:55 MKT-porter 阅读(77) 评论(0) 推荐(0)
视觉VO(1)相机成像模型

摘要:1 阅读全文
posted @ 2023-11-10 16:54 MKT-porter 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
综合()单目相机三角化BA优化全流程

摘要:1相机成像模型 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/8126333.html 1-1 基本模型 内参数矩阵(Camera Intrinsics)K, <br /> 1-2 畸变矫正 1-3外参 https:/ 阅读全文
posted @ 2023-11-09 17:51 MKT-porter 阅读(537) 评论(0) 推荐(0)
IMU预积分(2)vins论文推导过程

摘要:参考 1最完备的推导 https://blog.csdn.net/Hansry/article/details/104203448 预积分方差 https://blog.csdn.net/qq_39266065/article/details/115348824 2 博士推导 3预积分公式总结与推导 阅读全文
posted @ 2022-12-15 22:41 MKT-porter 阅读(384) 评论(0) 推荐(0)
卡尔曼滤波(2-2)实践使用例子和代码 ardunio mpu6050 数据校准

摘要:https://mjwhite8119.github.io/Robots/mpu6050 介绍 本文将通过 C++ 代码示例和一些说明图来解释如何使用来自MPU6050设备的数据。MPU6050是一款惯性测量单元(IMU),它结合了 MEMS 陀螺仪和加速度计,并使用标准 I2C 总线进行数据通信。 阅读全文
posted @ 2022-12-10 12:12 MKT-porter 阅读(1262) 评论(0) 推荐(1)
卡尔曼滤波(2-1) 实践使用例子和代码 ardunio mpu6050求横滚和俯仰角度

摘要:代码 https://github.com/TKJElectronics/KalmanFilter 原理剖析 原理2 卡尔曼融合滤波 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36374943 关键点 1 他的偏置和噪声方程 根据经验给了数值 经过验证,初始参数设置为以下值时适用于大 阅读全文
posted @ 2022-12-08 01:51 MKT-porter 阅读(1978) 评论(0) 推荐(0)
slam14(2-2) 高斯分布 协方差

摘要:1.数学期望:在概率论和统计学中,数学期望(mean)(或均值,也简称期望)是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和,是最基本的数学特征之一,它反映随机变量平均取值的大小。需要注意的是,期望值并不一定等同于常识中的期望,期望值也许与每一个结果都不想等,期望值是该变量输出值的平均数。期望值并不一定包 阅读全文
posted @ 2022-11-02 18:21 MKT-porter 阅读(455) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v1_3_2 四元数求导

摘要:https://blog.csdn.net/weixin_51547017/article/details/122136427?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault 阅读全文
posted @ 2022-10-25 11:04 MKT-porter 阅读(243) 评论(0) 推荐(0)
IMU预积分(1)vins论文本身引用的经典文献

摘要:为了看懂vins,找到了vins引用的经典预积分论文,前半段预积分过程一样,单手后面关于误差的传到出现巨大变化。 综合来看,还不如直接去看vins的推导。 自己整理的笔记 https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/16986179.html 基本介绍 https://c 阅读全文
posted @ 2022-09-30 10:17 MKT-porter 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
slam14(2-1) v1 概率论知识 期望 方差 协方差

摘要:1-1期望和方差 https://zhuanlan.zhihu.com/p/64859161 期望(Expectation, or expected value)是度量一个随机变量取值的集中位置或平均水平的最基本的数字特征; 方差(Variance)是表示随机变量取值的分散性的一个数字特征。 方差越 阅读全文
posted @ 2022-09-16 21:22 MKT-porter 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)
卡尔曼滤波(1) 数学推导

摘要:https://heyijia.blog.csdn.net/article/details/17487467 https://blog.csdn.net/qq_29350001/article/details/78687974 https://blog.csdn.net/heyijia0327/ar 阅读全文
posted @ 2022-09-07 01:30 MKT-porter 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v3_2 后端优化 BA优化

摘要:https://blog.csdn.net/moyu123456789/article/details/93718232 s 阅读全文
posted @ 2022-09-02 18:01 MKT-porter 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v3_3 后端优化 BA位姿图优化

摘要:https://www.zhihu.com/question/291275949 https://www.cnblogs.com/guoben/p/13122426.html 1数学基础 1-1 伴随性质 1-2 指数映射 2 书上定义 2-1 变化量说明 这就进入了第11讲,后端2。这章的内容依旧 阅读全文
posted @ 2022-09-01 14:38 MKT-porter 阅读(1781) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v3_1 后端优化 数学基础 高斯牛顿非线性最小二乘

摘要:https://zhuanlan.zhihu.com/p/42383070 很多问题最终归结为一个最小二乘问题,如SLAM算法中的Bundle Adjustment,位姿图优化等等。求解最小二乘的方法有很多,高斯-牛顿法就是其中之一。 手动推导 /** * This file is part of 阅读全文
posted @ 2022-08-31 16:59 MKT-porter 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
数学基础-SVD分解

摘要:0参考链接 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkyMzI3MTA0Mw==&mid=2247527949&idx=4&sn=e3982940427c7d0ea797ae20295f2440&chksm=c1e584e1f6920df7452ce5652f0b011 阅读全文
posted @ 2022-08-27 16:57 MKT-porter 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v1_4_3代码 SLAM中的优化、李群李代数和BA_李代数轨迹误差计算

摘要:安装库环境 https://www.cnblogs.com/gooutlook/p/16442302.html CMakeLists.txt cmake_minimum_required(VERSION 3.0) project(useSophus) # 1-1 为使用 sophus,需要使用fin 阅读全文
posted @ 2022-07-04 12:35 MKT-porter 阅读(245) 评论(0) 推荐(0)
slam14(1) v1_4_2代码 SLAM中的优化、李群李代数和BA

摘要:1安装库教程 https://blog.csdn.net/weixin_44684139/article/details/104803225 0.1 安装eigen3.3以上版本(这里我选用最新的3.3.7,注意3.2系列的不可以!!!)注意,千万不要使用 sudo apt-get install 阅读全文
posted @ 2022-07-04 11:18 MKT-porter 阅读(97) 评论(0) 推荐(0)

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