MKT-porter - 博客园

2023年11月18日

摘要： SE3转换关系 https://zhuanlan.zhihu.com/p/47766990 更新量转化 Eigen::Map<const Vector6> update(update_); 更新参数 se3_update=SE3Quat::exp(update) setEstimate( se3_u 阅读全文

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2023年11月16日

g2o（5-1）2d-2d

摘要： https://github.com/gaoxiang12/slambook/blob/master/ch7/pose_estimation_2d2d.cpp CMakeLists.txt cmake_minimum_required( VERSION 2.8 ) project( vo1 ) se 阅读全文

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2023年11月15日

g2o（4）边

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247487082&idx=1&sn=d4a27e4c9a76760fffb571f57f4f7719&chksm=97d7ebfda0a062eba412877e9ecf5933f2051 阅读全文

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g2o（3）点

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247486992&idx=1&sn=ecb7c3ef9bd968e51914c2f5b767428d&chksm=97d7eb87a0a062912a9db9fb16a08129f3737 阅读全文

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g2o（2）求解曲线y=exp(ax2+bx+c)

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247486858&idx=1&sn=ce458d5eb6b1ad11b065d71899e31a04&chksm=97d7e81da0a0610b1e3e12415b6de15013299 阅读全文

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g2o（1）安装和cmake

摘要： 1 阅读全文

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2023年11月14日

视觉VO（10-1）优化概述

摘要：视觉VO（10-1）优化概述 https://www.cnblogs.com/hardjet/p/11827541.html 文字部分 https://wym.netlify.app/2019-07-03-orb-slam2-optimization1/ 思维导图整理 https://www.pro 阅读全文

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视觉VO（9-2）共视图和本质图

摘要： https://zhuanlan.zhihu.com/p/595837772 所有相连关键帧组成共视图。关键帧之间的共视信息在本文系统的若干个任务中非常有用，并且其被表示为一种无向加权图。图中每一节点为一个关键帧，如果两个关键帧之间共享相同地图点（至少15个）观测，则这两个关键帧之间存在一条边，该阅读全文

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视觉VO（9）闭环检测

摘要：视觉VO（9）闭环检测阅读全文

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视觉VO（8-1）局部建图单目

摘要：视觉VO（8-1）局部建图单目阅读全文

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视觉VO（8-2）局部建图双目

摘要：视觉VO（8-2）局部建图双目阅读全文

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视觉VO（7-2）跟踪线程-双目

摘要：双目阅读全文

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2023年11月10日

视觉VO（7-1）跟踪线程单目

摘要： https://wym.netlify.app/2019-04-27-orb-slam2-tracking/ 0.1 流程简述 1. 系统初始化：在 ==System SLAM()== 初始化 SLAM 系统时初始化了跟踪线程 https://zhuanlan.zhihu.com/p/5548027 阅读全文

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视觉VO（6）2D-3D位姿定位

摘要： 3d 阅读全文

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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

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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

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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

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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

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视觉VO（1）相机成像模型

摘要： 1 阅读全文

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2023年11月9日

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， &amp;lt;br /&amp;gt; 1-2 畸变矫正 1-3外参 https:/ 阅读全文

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