SLAM --- GN LM 原理与实践

最新推荐文章于 2022-04-25 20:30:29 发布
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本文探讨了非线性最小二乘问题的解决方法,重点介绍了GN（高斯-牛顿）及LM（Levenberg-Marquardt）算法的原理与实践应用,这两种方法广泛用于解决非线性拟合问题。
GN(高斯牛顿法)和LM(列文伯格-马夸尔特)的基本原理
qq_29320587的博客
06-21 7049
1、实际使用中使用梯度下降法找到的通常是局部极小值，而不是全局最小值。2、具体找到的是哪个极小值和初始点位置有很大关系。3、如果函数是凸函数，那么梯度下降法可以保证收敛到全局最优解（最小值）4、梯度下降法收敛速度通常比较慢5、梯度下降法中搜索步长 λ 很关键，步长太长会导致找不到极值点甚至震荡发散，步长太小收敛非常慢。因此，前面的例子中，迷路的探险者可能花费了大量时间找到的却是一个假的山脚（山腰的某个低洼处，局部最小值）。
视觉SLAM笔记--第4篇: 高斯牛顿法(GN)和列文伯格-马夸特算法(LM)的算法流程，优劣分析
w风的季节-博客
05-07 6703
GN和LM的算法流程，优劣分析参考博客数学基础(泰勒展开)1. 高斯牛顿法(GN法)1.1 基本原理1.2 GN迭代算法步骤1.3 优缺点2. 列文伯格-马夸特法(LM法)2.1 基本原理2.2 LM迭代算法步骤2.3 优缺点 参考博客 参考博客: https://blog.youkuaiyun.com/heshaofeng2ly/article/details/105812746#3GN_50 参考博客:L...
GN,LM, DogLeg
兮语飞扬
08-14 2280
非线性最小二乘法之Gauss Newton、L-M、Dog-Leg trust region(dogleg) code LM
GN和LM的基本原理及算法流程，优劣分析
heshaofeng2ly的博客
04-28 5392
GN和LM的基本原理及算法流程，优劣分析1.问题引出-最小二乘法2.牛顿法3.GN法（高斯牛顿法）4.LM法（列文伯格-马夸特） 1.问题引出-最小二乘法 来看一个生活中的例子。比如说，有五把尺子： 我们有一组测量数据y1,y2…,yn.首先，把测试得到的值画在笛卡尔坐标系中，分别记作 yiy_iyi​： 其次，把要猜测的线段长度的真实值用平行于横轴的直线来表示（因为是猜测的，所以用虚线来画）...
视觉slam十四讲中LM方法和GN方法的使用
HelloJinYe的博客
05-10 1008
之前我在一篇博客中提到PnP和ICP问题选择优化方法的问题，具体可以见 关于高翔slambook中g2o优化方法L-M（列文伯格-马夸尔特方法），G-N（高斯牛顿法）选择的困惑 现在该问题解决了，原来是我没有添加头文件的问题。 使用LM方法需要添加头文件 #include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h> 使用GN方法需要添加头文件 #include <g2o/core/optimization_algorithm_gauss_n
深蓝-视觉slam-第四讲学习笔记
weixin_46417419的博客
04-09 1223
第四讲 相机模型 非线性优化 - 针孔相机模型与图像 - 实践：OpenCV/RGBD图像拼接 - 批量状态估计问题 - 非线性最小二乘法 - 实践：Ceres和g20(非线性优化库，图优化库） 批量的状态估计问题可以通过构建最小二乘的方式求解。 针孔相机模型：相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面上（单位为像素）的过程。由于相机镜头上的透镜的存在，使得光线投影到成像平面的过程会产生畸变，因此，我们用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程。 小孔成像得到的像是倒立的，为了让模型符合实际
深蓝-视觉slam-第五讲学习笔记
weixin_46417419的博客
04-17 2363
第五讲 特征点VO 1.特征点提取与匹配 2.2D-2D 对极几何 3.3D-2D PnP 4. 3D-3D ICP 5. 三角化与深度估计 6.实践 1.特征点提取与匹配 高效：提点和匹配点在几个毫秒之内解决。 评分：评分越高越像角点，只留高分角点。 提角点的算法：FAST角点只有位置，ORB角点既有位置，又有朝向。其他的还有评分和大小信息。 描述子：用来判断两幅图像中的某个点是否为同一个点。（ORB采用二进制描述子） ORB（Oritend fast and brief):旋转之后的关键点（O.
激光SLAM理论与实践 - 第六期 第6章 基于图优化的激光SLAM方法(Grid-based) 作业与心得
shamozhizhoutx的博客
09-13 1078
补充代码，实现高斯牛顿方法对 Pose-Graph 进行优化；（6 分） 计算jacobian矩阵和error； //TODO--Start // Eigen::Matrix3d zij = PoseToTrans(xi).inverse() * PoseToTrans(xj); // Eigen::Vector3d eij = TransToPose(PoseToTrans(z).inverse() * zij); Eigen::Matrix2d RijT; RijT << cos...
深蓝-视觉slam-第七节习题
weixin_46417419的博客
04-25 724
2.2 数据集 下载好的数据集进行bzip2 -d xxx文件的解压，得到需要获取的数据集； 思路整理：下载解压好的数据集需要读取其中的内容并将其进行可视化显示，数据集中给出的是没有噪声的数据，所以为了模拟真实的环境所观测到数据，需要在相机的外参，路标点，观测数据上分别加上噪声，并且在BA处理的过程中为了使数值更稳定，防止有极端情况下处理很大或很大偏移的BA问题，我们需要使用归一化函数(Normal)对原始数据进行归一化操作。(归一化是指将所有的路标点的中心置0， 然后最一个合适的.
GN算法和LM算法
aoex10751的博客
08-13 412
最速下降，牛顿法：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxOTczOTM4NA==&mid=2247485041&idx=1&sn=9268b9a0aa90b4f64f216e08ef64f63d&chksm=97d7e3e6a0a06af0f33720bc8d9ca4e4a07ca0a8e7c8a6b0b4d7261e0...
非线性优化：最速下降法、牛顿法、GN法、LM法
JasonLi的博客
02-15 3065
SLAM中用于非线性优化的常用方法，首先提出非线性最小二乘的概念并引出最速下降法和牛顿法。在牛顿法的基础上，进一步提出高斯-牛顿法及其优化方法：列文伯格-马夸尔特法
非线性最小二乘之GN和LM
xueliang2007的博客
09-12 3522
非线性最小二乘之Guass-Newton和Levenberg-Marquardt 直接给出实现过程，主要参考类高翔博士的《SLAM十四讲》 本文中，使用到以下数据，函数模型为y = a*e^(b*t)，残差函数为r = a*e^(b*t) - y，代价函数fx=0.5*r^2 double t[8] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}; //变量 dou...
LM、GN算法原理及实现
realjc的博客
05-20 5343
2、 高斯-牛顿算法 将进行一阶展开为：。 目标函数可转化为 上式对求导得： 简化为,即为高斯-牛顿算法的更新方程
什么是GN？
zhangtracy的专栏
01-12 1万+
什么是GN？GN是一个生成Ninja构建文件的元构建系统，以便你可以用Ninja构建Chromium。你为什么从GYP切换？我们相信GN文件比GYP文件更具可读性和可维护性。GN很快：GN比GYP快20倍。GN支持作为构建的一部分，根据Ninja的需要自动重新运行。这消除了在更改构建文件时需要记住重新运行GN的必要性。GN为我们提供了更好的工具来执行依赖（见gn check和visibility，
实习 ：后端优化GN/LM
一个找工作的咸鱼
08-19 1535
自从当了程序员，活得越来越糙了，皮糙肉厚，抗压能力直线飙升，我还是有点想念做硬件时期的，但还是学习为主，啥东西做好了就是好东西。 高斯牛顿法比梯度下降法更容易收敛，迭代更少次数，梯度下降法可能会局部最优，牛顿法用一个二次曲面拟合当前所处位置的局部曲面，梯度下降法用一个平面拟合当前局部曲面，高斯牛顿是牛顿法在求解非线性最小二乘问题的特例   Dogleg 信赖域 数学好的基础在，基本...
最详细UWB技术及特点介绍
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iotthings的博客
04-24 3万+
【 关注与分享，是对原创最大的鼓励 】 这篇文章偏技术，信息偏深，建议大家可以先跳到感兴趣的章节阅读； ​ 01 UWB简介 UWB是Ultra Wide-Band缩写，来源于很久之前的脉冲通信技术；多宽算宽呢？当前，FCC定义中对UWB系统的定义有两个类别 带宽 >500MHz且载波中心频率>2.5GHz 此处忽略 FCC里，UW......
SLAM ---- 误差测评 ATE、RPE、APE，与EVO
CGJustDoIT的博客
04-29 7713
SLAM ---- 误差测评 ATE、RPE，与EVO一、误差1.1 ABSOLUTE TRAJECTORY ERROR (ATE)1.2 RELATIVE POSE ERROR (RPE)1.3 ABSOLUTE POSE ERROR (APE)二、EVO工具 一、误差 内容取自 TUM数据集： https://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools The ATE is well-suited for measuring the perform
ros --- 双目相机内参与外参标定
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08-19 6160
ros --- 双目相机内参与外参标定 本文暂时使用 小觅相机，介绍相机内参，相机与imu之间的外参 ROS 中的相机传感器数据，关于相机信息的格式：sensor_msgs/CameraInfo 详细见下面的 官方链接： http://docs.ros.org/melodic/api/sensor_msgs/html/msg/CameraInfo.html ......
ros --- 录制imu bag包 和 imu标定
CGJustDoIT的博客
08-18 5353
ros --- base notes （ tf ...） 1. ros 录制imu bag包2. imu标定创建 launch 文件 1. ros 录制imu bag包 rosbag 指令 rosbag record -a rosbag record /topic1 /topic12 rosbag play rosbag play -r 3 <your bagfile name> # 表示以3倍原始速率发布话题 rosbag info <your bagfile name>
Ubuntu 18.04下g20视觉SLAM关键组件解析
在"视觉SLAM——g20学习总结"这篇文档中，主要讨论了在Ubuntu 18.04环境下使用g20进行SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）时的关键组件及其工作原理。g20是一个强大的SLAM框架，核心是SparseOptimizer，...
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