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特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程 • 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到 • 数量充足，以实现良好的定位 • 较好的区分性，以实现数据关联 在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点作为 SLAM 中 阅读全文
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第二章作业 作者：曾是少年 二 熟悉Eigen矩阵运算 Eigen是常用的 C++ 矩阵运算库，具有很高的运算效率。大部分需要在 C++ 中使用矩阵运算的库，都会选用 Eigen 作为基本代数库，例如 Google Tensorflow，Google Ceres，GTSAM 等。本次习题，你需要使用 阅读全文
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视觉SLAM（四）相机模型 1. 针孔相机模型与图像 小孔成像模型 原始形式 \(\frac{Z}{f}=a\frac{X}{X'}=-\frac{Y}{Y'}\) 翻转倒前面 \(\frac{Z}{f}=\frac{X}{X'}=\frac{Y}{Y'}\) 整理得到： \(X'=f\frac{X 阅读全文
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一般的SLIC算法在CPU上运行处理一张图片大概需要300ms 本算法只需要10ms; 主页 github代码 中心思想:K-mean, 先将每个cluster均匀分布, 然后对每个像素找最近的cluster, 然后更新每个cluster.最终的cluster就是超像素 代码解析 主类: SLic_ 阅读全文
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本章学习链接: 使用C++ Eigen库求解线性方程组Ax=b 向量 向量平方和 矩阵 动态矩阵 在使用动态矩阵的时候发现一个问题，在无法知道大小的时候直接初始化 int rows,cols;//从其他地方获取的尺寸行列数 Eigen::MatrixXf tmp_mat; tmp_mat=Eigen 阅读全文
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群 群的性质 旋转矩阵集合与旋转乘法构成群 变换矩阵与矩阵乘法构成群 因此可以称为旋转矩阵群和变换矩阵群 三维旋转矩阵构成了特殊正交群 其他群的例子: 一般线性群GL(n) n*n的可逆矩阵 它们对矩阵乘法构成群 特殊正交群SO(n) 特殊欧式群SE(n) \[ SO(3)=\{R\in R^{3* 阅读全文
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第一章 作业 二 熟悉Linux 1. 如何在Ubuntu 中安装软件（命令行界面）？它们通常被安装在什么地方？ Ubuntu 可通过如下命令安装库 sudo apt-get install package 通过apt方式安装的库一般被安装在目录usr/lib或者usr/include中。 补充： 阅读全文
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C是学习SLAM不可缺少的一环，正确的使用新特性能极大地提高学习效率，本文介绍C11的新特性 C++11 C11是曾经被叫做C0x，是对目前C语言的扩展和修正，C11不仅包含核心语言的新 机能，而且扩展了C的标准程序库（STL），并入了大部分的C Technical Report 1（TR1）程序库 阅读全文
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VINS_Fusion中IMU数据从话题中订阅得到 1.订阅IMU话题 在 中 参数如下: IMUTOPIC:IMU话题字符串; 2000: (uint32t类型) 消息队列大小 imu_callback,回调函数 ros::TransportHints().tcpNoDelay() 回调函数功能是 阅读全文
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参考博客:图像处理: 超像素(superpixels)分割 SLIC算法 原理 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，是指具有相似纹理、颜色、亮度等特征的相邻像素构成的有一定视觉意义的不规则像素块。它利用像素之间特征的相似性将像素分组,用少量的超像素代替大量的像 阅读全文