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原创 ORB-SLAM2中关键知识点理解（ 地图点、关键帧、图结构）
0.1. ORB SLAM2的总体框架是怎样的？下图是论文里的原图，ORB SLAM2一共有三个线程，分别是Tracking，Local Mapping和Loop Closing，其中Tracking是负责提取关键点进行帧间匹配，并且初选关键帧，Loop Mapping是进行关键帧筛选和地图点剔除，同事进行一个局部优化，Loop Closing主要是进行回环检测。2. ORB SLAM2是怎样完成初始化的？在ORB SLAM2进行跟踪前，需要先进行初始化，初始化包括相机初始帧位姿，新建地图，新建关
2022-05-01 01:23:41
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原创 SVO（SVO: fast semi-direct monocular visual odometry）
SVO（SVO: fast semi-direct monocular visual odometry）翻译文章目录SVO（SVO: fast semi-direct monocular visual odometry）翻译1、介绍2、系统概述3、符号4、运动估计4.1、 基于稀疏模型的图像对齐4.2、 通过特征对齐松弛4.3、 姿态和结构优化4.4、 讨论5、建图6、 实施细节7、实验结果8、结论1、介绍摘要——半直接法消除了运动估计中昂贵的特征提取和匹配技术的需要，直接在像素级上操作，做到了在高帧
2021-11-23 08:42:20
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原创 ORB-SLAM2代码框架梳理与详细解析（共11章）
ORB-SLAM2代码详解文章目录ORB-SLAM2代码详解1. ORB-SLAM2代码详解01_ORB-SLAM2代码运行流程1 运行官方Demo1.2. 阅读代码之前你应该知道的事情1.2.1 变量命名规则1.3 理解多线程1.3.1 为什么要使用多线程?1.3.2 多线程中的锁1.4 SLAM主类`System`1.4.1 System`类是ORB-SLAM2系统的主类,先分析其主要的成员函数和成员变量:1.4.2 构造函数1.4.3 跟踪函数2. ORB-SLAM2代码详解02_特征点提取器ORB
2021-09-23 22:34:50
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原创 【SVD】SVD数学推导，物理意义及其经典应用
要理解SVD（奇异值分解）中左奇异向量矩阵U和右奇异向量矩阵V的影响，需先从SVD的数学定义切入，再结合几何意义与工程应用，层层拆解其核心作用。以下内容遵循“数学严谨性+结构化输出”原则，聚焦U和V的本质影响。SVD将任意m×nm \times nm×n矩阵AAA分解为三个矩阵的乘积：A=U⋅Σ⋅VTA = U \cdot \Sigma \cdot V^TA=U⋅Σ⋅VT其中各矩阵的定义与维度为：U和V的核心性质是列向量正交且单位化（即UTU=ImU^T U = I_mUTU=Im，VTV=InV^T
2025-12-16 18:16:14
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原创 【bug】bug记录学习，Win系统下爆栈的表现， chkstk.asm 实际是栈溢出
摘要：程序运行时触发MSVC的栈溢出检查（chkstk.asm），导致VS尝试打开不存在的库源码路径并弹出错误。原因是关键路径上使用了10,000大小的栈数组，加上其他局部变量耗尽线程栈空间。解决方案是将大数组改为堆分配（使用std::vector），通过.data()传递给原有C接口，避免触发__chkstk检查，同时统一将输出/可视化缓冲改为向量实现。修复前后对比图展示了优化效果。
2025-12-12 12:32:59
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原创 【DSP】向量化操作的误差来源分析及其经典解决方案
而浮点运算本身不满足“结合律”，微小的舍入误差会被放大，最终导致结果的bit级差异。，例如一次处理2个或4个元素，再合并结果。在SLAM算法（如你提到的corner检测）中，vector优化会将。，因为向量化改变了计算顺序，导致舍入误差的累积路径不同。要避免vector优化（SIMD）导致的精度差异，核心是。SIMD（如DSP的vector指令）会。（如梯度计算、特征匹配）转换为。
2025-12-05 20:03:31
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原创 【MSCKF】StateHelper 学习备注
【MSCKF状态辅助类学习摘要】 StateHelper是MSCKF框架中用于管理状态向量及其协方差矩阵的核心工具类，主要功能包括： EKF相关操作： EKFPropagation()：执行状态协方差矩阵的时间传播 EKFUpdate()：执行基于测量更新的EKF状态更新 协方差管理： set_initial_covariance()：设置状态变量的初始协方差 get_marginal_covariance()：获取指定变量的边缘协方差 get_full_covariance()：获取完整状态协方差矩阵（仅
2025-12-03 18:38:33
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原创 【MSCKF】UpdaterHelper 学习备注
UpdaterHelper 类为视觉SLAM系统提供状态更新辅助功能，主要包括特征点雅可比矩阵计算和测量数据处理。该类的核心功能包括：1) 计算特征点在不同表示形式（全局3D坐标、逆深度等）下的雅可比矩阵；2) 构建完整特征点测量雅可比矩阵；3) 实现MSCKF空投影以消除特征状态依赖；4) 测量数据压缩。通过UpdaterHelperFeature结构体管理特征点的观测数据、锚点信息和3D位置估计，支持多相机系统的视觉测量处理。这些功能为基于滤波器的SLAM系统提供了关键的状态更新计算支持。
2025-12-03 18:08:54
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原创 【MSCKF】MSCKF测量压缩的实现原理与细节（UpdaterHelper::measurement_compress_inplace）
MSCKF中的measurement_compress_inplace函数通过QR分解实现测量压缩，将高维观测数据压缩为低维等价形式。其核心原理是对雅可比矩阵H进行QR分解（H=QR），利用正交矩阵Q的转置将残差向量e和H投影到低维空间，仅保留上三角矩阵R的非零部分。该方法在不损失优化精度的前提下显著降低计算量，特别适用于视觉SLAM中多视图观测优化场景。实现上采用Givens旋转进行数值稳定的QR分解，并通过原地操作避免额外内存开销。当观测维度m远大于状态维度n时，计算量可减少约m/n倍。
2025-12-03 17:04:25
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原创 【MSCKF】Givens的原理与实现细节（零空间 MSCKF边缘化中） &&QR分解的特点和常见方式
本文介绍了MSCKF（Multi-State Constraint Kalman Filter）中零空间投影的实现细节，重点分析了Givens旋转在边缘化过程中的应用原理。通过QR分解将特征点参数雅可比矩阵H_f转换为上三角矩阵，同时对系统状态雅可比矩阵H_x和残差向量res进行同步变换。该方法利用Givens旋转的正交特性，通过逐列消元实现零空间投影，最终提取与系统状态相关的独立信息。核心实现包括：1) Givens旋转矩阵的构造与应用；2) 矩阵分块处理策略；3) 左零空间的有效提取。这种投影方法能有效
2025-12-03 16:52:53
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原创 【MSCKF】零空间的实现细节及其在MSCKF边缘化中含义（UpdaterHelper::nullspace_project_inplace ）
本文分析了MSCKF中特征点参数的冗余性问题，提出通过左零空间投影消除其对系统状态估计的影响。通过QR分解构造特征点雅可比矩阵H_f的左零空间基，利用Givens旋转实现高效QR分解，并提取Q2^T作用于系统状态雅可比H_x和残差r，最终得到仅关于系统状态x的优化约束。Eigen库的.block()函数用于精确操作矩阵子块，确保投影正确实施。该方法有效去除了特征点参数冗余，提升了MSCKF的计算效率。
2025-12-02 21:11:59
960
原创 【MSCKF】SLAM中UpdaterHelper::get_feature_jacobian_full 的实现细节
链式求导组合雅可比是SLAM系统中非线性优化的基础，它通过将复杂的导数关系分解为多个简单导数的乘积，实现了高效准确的梯度计算。整个过程涉及多个坐标转换、投影变换和参数化表示，每一步雅可比矩阵都有明确的物理意义，共同构成了一个完整的误差传播链。在实际应用中，链式求导的计算效率对系统性能有重要影响，代码中使用了noalias()等优化技术来避免临时变量的创建，提高计算效率。同时，FEJ技术的应用也保证了优化过程的数值稳定性。
2025-12-02 17:30:07
623
原创 【MSCKF && FEJ】SLAM中UpdaterHelper::get_feature_jacobian_representation FEJ的实现细节
本文详细分析了SLAM中FEJ(First Estimate Jacobian)技术的实现细节。FEJ通过在非线性优化过程中保持雅可比矩阵的线性化点不变，提高系统的一致性和稳定性。关键实现步骤包括：1)计算特征点在全局坐标系中的最佳估计位置；2)使用初始估计值(FEJ值)重新计算锚点状态；3)将特征点位置转换回锚点相机坐标系。数学推导展示了坐标系变换链(锚点相机坐标系→IMU坐标系→全局坐标系)及其逆变换，并解释了FEJ如何通过固定线性化点来避免优化过程中的不一致性问题。该技术可显著提升SLAM系统的数值稳
2025-12-01 18:29:44
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原创 【MSCKF】MSCKF 物理量的含义：特征点雅可比矩阵、状态雅可比矩阵与残差向量的物理含义与关联
本文详细分析了MSCKF算法中的三个核心数学组件：特征点雅可比矩阵(H_f)、状态雅可比矩阵(H_x)和残差向量(res)。残差向量表示观测值与预测值之差，反映状态估计的偏差；H_f表示残差对特征点状态的敏感度，用于零空间投影；H_x表示残差对系统状态的敏感度，直接用于EKF更新。三者通过观测方程关联，MSCKF通过零空间投影消除特征点参数，仅更新系统状态，实现高效视觉惯性里程计。文章还介绍了相关数学定义、物理意义及代码实现细节，包括残差计算、雅可比矩阵构建和鲁棒核函数应用等关键环节。
2025-11-20 14:59:31
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原创 【DSP】NX pipeline designed for 3-cycle memory access
本文解析了Vision Q7 DSP中NX流水线专为3周期内存访问设计的核心特性。NX流水线是针对低延迟、高并行数据处理优化的架构，其3周期固定延迟专门针对本地DataRAM访问，从地址生成到数据写入寄存器仅需3个时钟周期。这种设计完美匹配DSP的SIMD/VLIW架构需求，能确保运算单元持续获得数据供应，避免空闲等待，提升40%-60%的运算单元利用率。相比传统DSP 5-7周期的内存访问延迟，3周期设计显著降低了单帧图像处理时间，满足实时视觉处理的低延迟要求，是Vision Q7 DSP实现高吞吐量和低
2025-11-18 22:29:52
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原创 【vscode】Eigen可视化配置
本文展示了一个用于调试Eigen矩阵库的VS Code可视化配置文件(eigen.natvis)。该文件定义了多种Eigen矩阵类型的调试显示格式，包括通用固定大小矩阵以及2x2、3x3、4x4等特殊尺寸矩阵。配置文件根据矩阵的存储顺序(行优先或列优先)分别处理数据显示，通过XML结构详细描述了矩阵元素在调试器中的展现方式，包括矩阵维度标记和元素排列格式。这种可视化配置可以显著提升在使用Eigen库进行开发时的调试体验。
2025-10-28 17:39:04
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原创 【FEJ】type_base 成员的数学推导
本文从贝叶斯滤波框架出发，推导了状态估计的数学原理及其在EKF中的实现。重点分析了状态估计值（_value）的数学表达、FEJ（First Estimate Jacobian）方法解决EKF不一致性的机制，以及状态向量中唯一标识（_id）和维度（_size）的数学定义。随后详细推导了IMU连续时间运动学方程，包括姿态、位置、速度更新模型，并建立了误差状态微分方程。全文通过严密的数学公式，系统阐述了状态估计、误差传播和协方差更新的理论基础，为EKF在SLAM等领域的应用提供了完整的理论支撑。
2025-10-28 16:22:45
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原创 【MSCKF && FEJ】SLAM中FEJ的含义,做法和原因,FEJ（First Estimate Jacobians）
摘要（147字） FEJ（首次估计雅可比）通过固定状态变量的初始线性化点，解决EKF-SLAM中因信息重复利用导致的协方差过度自信问题。MSCKF则通过不将路标纳入状态向量，仅用历史位姿构建多视图几何约束，自然规避线性化点不一致性。其边缘化处理将特征观测转化为位姿间虚拟约束，确保更新时所有变量使用同一时刻的估计值，无需强制FEJ即可维持一致性。两种方法分别以“冻结线性化点”和“重构状态向量”思路解决SLAM的滤波器一致性问题，MSCKF通过架构创新实现了更自然的解决方案。
2025-10-23 11:29:48
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原创 【Spec Kit！】 本指南将帮助你在几分钟内快速上手规范驱动开发（Spec-Driven Development）
本文介绍了使用Spec Kit进行项目开发的5步快速入门流程：1)通过specify init初始化项目结构；2)创建项目治理章程；3)使用/speckit.specify编写功能规范；4)用/speckit.plan制定技术方案；5)通过/speckit.tasks生成实施任务。文档详细说明了每个步骤的命令格式和生成文件，包括项目目录结构、支持的AI助手（如Claude、Copilot等），以及成功关键原则。最后提供了故障排除建议和进一步学习资源链接，帮助开发者快速上手这套规范驱动开发工具。
2025-10-21 16:51:13
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原创 【Wins】Visual Studio memory leak check使用教程
如下程序运行到 100 次之后再一次暂停，如果由内存泄漏，堆栈会有增加如下。点击任意按键程序继续运行，这个时候开始第二次运行的 堆栈的积累。获取当前内存中的堆管理数据，点击后获取第一次快照。如上，多次操作分析对应的堆栈，给出分析结果。进入检测运行的程序界面如下。多次 执行上面的操作循环。snapshoot 使能。搜索找到对应的执行程序。选中点击 attach。回到这个程序执行界面。
2025-10-13 16:38:51
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原创 【芯片】芯片制造流程 2
半导体制造主要分为三大步骤：硅片制造、前道工艺和后道工艺。硅片制造将沙子提纯为电子级多晶硅，通过单晶生长、切片、研磨、抛光等工序制成晶圆。前道工艺在晶圆上制造晶体管，包括氧化、刻蚀、注入、沉积等关键步骤，形成栅极和源漏区。后道工艺通过多层金属互连将晶体管连接成电路，涉及铜互连、低k介电层沉积和钝化层保护。整个流程需要精密控制工艺参数和多次检测，确保芯片性能和可靠性。
2025-09-19 17:30:38
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原创 【芯片】芯片制造流程1
沙子 → 多晶硅 → 单晶硅锭 → 晶圆 → 氧化 → 光刻 → 刻蚀 → 离子注入 → 金属互连 → 测试 → 切割 → 封装 → 成品芯片。
2025-09-19 13:34:45
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原创 【SLAM】EKFUpdate解析
本函数用稀疏块操作 + 边缘化 + Cholesky 求逆完成了标准 EKF 更新，在保持O(n·m)级实用复杂度的同时，兼顾了数值稳健与工程可扩展性。
2025-09-06 12:59:35
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原创 【cursor】提示词示范
本文档规定了代码开发的基本规范，主要包括：1)代码注释必须使用英文；2)团队对话使用中文；3)代码风格遵循Google标准；4)测试代码需按模块分类存放；5)C格式代码需放入cmodel文件夹；6)接口设计需确保内存连续性，避免泄漏；7)提供了完整的编译(xrdev-pack.exe b)、部署(xrdev-pack.exe deploy --dev-mode)和调试(Alt+F5)流程说明，要求持续修改直至编译成功。文档特别强调了代码结构的规范性和测试代码的组织方式。
2025-08-28 20:37:45
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原创 【Wins】VLD Visual memory leak check使用教程
文章摘要：本文介绍了Visual Leak Detector（VLD）内存检测工具的安装与使用指南。安装可访问https://kinddragon.github.io/vld/获取。配置部分提供了详细的CMake脚本，包含Windows平台下的VLD路径设置、库链接和调试模式启用说明。使用示例展示了在代码中通过添加#include <vld.h>头文件来启用内存检测，并附有检测结果截图。最后展示了典型的VLD输出报告，包含内存泄漏位置、调用堆栈和泄漏数据详情，帮助开发者快速定位内存问题。
2025-08-28 10:50:33
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原创 【SLAM】不同相机模型及其常见的链式求导推导
本文介绍了一个用于计算鱼眼相机畸变雅可比矩阵的接口compute_distort_jacobian。该接口通过数学推导实现了两种关键雅可比矩阵的计算：畸变坐标相对于归一化坐标的雅可比矩阵（H_dz_dzn）和畸变坐标相对于相机内参的雅可比矩阵（H_dz_dzeta）。文章详细阐述了鱼眼相机的畸变模型，包括畸变角度θ_d与归一化坐标的关系，以及如何通过链式法则计算各项偏导数。这些雅可比矩阵在相机校正、三维重建等计算机视觉任务中具有重要作用，能够描述输出随输入变化的敏感程度。文章还简要说明了接口的输入输出参数和
2025-08-14 16:34:19
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原创 AI工程化闭环法（AIEC – AI Engineering Cycle） 适合TRAE CURSOR CLAUDE等工具
摘要： AI工程化闭环法（AIEC）通过标准化流程解决AI编程工具（如Cursor、Copilot等）的痛点，包括需求理解偏差、架构缺失和代码质量不足。该方法以文档先行+任务原子化+范围收敛为核心，通过六大阶段（对齐、架构、原子化、审批、执行、评估）实现可控交付，配套标准化文档模板（ALIGNMENT.md、TASK.md等）和工具适配建议。其核心价值在于用确定性流程约束AI的不确定性，将AI从代码生成器升级为可协作的“开发伙伴”，显著降低返工率、避免重构并提升代码质量。配套的.rules/mdc规则文件可
2025-08-13 19:00:00
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原创 【prompt】Lyra 提示词深度研究
Lyra 的角色定义为：“You are Lyra, a master-level AI prompt optimization specialist.”（你是 Lyra，一位大师级的 AI 提示词优化专家）。这一定义为后续交互设定了基调，引导模型进入高阶思维模式，要求其运用专业知识和系统性方法处理用户请求。定义核心概念和技术原理相关技术的发展和现状。
2025-07-29 08:26:52
3915
原创 1. 零空间具体处理方式流程及其意义 2. 实现和 svo类型的slam之间的差异及其特殊的含义
文章摘要 本文对比分析了SLAM后端优化中两个关键函数get_feature_jacobian_full和nullspace_project_inplace的实现流程与原理。get_feature_jacobian_full通过链式求导构建视觉重投影误差的完整雅可比矩阵，支持多传感器融合与FEJ一致性保障。nullspace_project_inplace利用Givens旋转进行零空间投影，将特征参数从优化问题中消除，显著降低计算复杂度。两者协同工作，前者生成优化问题输入，后者进行维度压缩，共同实现了大规模
2025-07-24 11:30:26
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原创 【SVO】klt与极限搜索块匹配findEpipolarMatchDirect
函数功能摘要 findEpipolarMatchDirect实现基于极线约束的直接特征匹配，用于视觉里程计中的特征跟踪与深度估计。核心步骤包括： 极线端点计算：通过深度范围[d_min_inv, d_max_inv]确定当前帧中的极线搜索区间(px_A, px_B)。 仿射扭曲补偿：计算参考帧到当前帧的仿射变换矩阵，消除视角变化导致的图像变形。 边缘特征过滤：检查边缘特征梯度方向与极线的一致性，剔除不匹配候选。 金字塔搜索：在选定层级上沿极线滑动参考图像块，使用ZMSSD（零均值平方和差）评估匹配质量。 亚
2025-07-02 14:16:09
856
原创 【MSCKF】UpdaterSLAM::delayed_init 和 FeatureInitializer::single_triangulation
摘要： 本文分析了SLAM特征点延迟初始化的流程与条件，聚焦于UpdaterSLAM::delayed_init和FeatureInitializer::single_triangulation两个核心函数。初始化过程分为四级筛选：1）预处理阶段要求特征点至少2个有效测量且位于当前时间窗内；2）几何验证阶段需成功三角化（满足条件数、深度范围等约束），可选高斯牛顿优化；3）统计验证阶段通过卡方检验和雅可比矩阵检查；4）状态融合阶段将特征点加入系统状态。关键设计包括分级过滤机制、自适应特征表示（ARUCO/SL
2025-06-03 18:55:57
822
原创 【Tools】CPU 分析
在客户端计算机上，Windows 总体上分配较短的量子，但为与当前的前台窗口关联的线程提供更长的量子。当线程正在运行或已准备好运行时，除非有足够的处理器可以同时运行这两个线程，否则不能运行较低优先级线程，或者除非较高优先级线程限制为仅在可用处理器的子集上运行。如果处理器处于空闲状态，或者准备好的线程的优先级高于当前正在运行的线程，则准备好的线程可以直接切换到“正在运行”状态。如果线程是可执行的，并且其优先级高于当前正在运行的线程，则较低优先级线程会立即被抢占，较高优先级线程会进行上下文切换。
2025-05-14 16:03:29
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原创 【Tools】Dependency Walker,分析Windows应用程序的依赖关系的工具
Dependency Walker 是一款专为Windows应用程序设计的依赖关系分析工具。它能够深入分析可执行文件（.exe或.dll）所依赖的动态链接库（DLL）文件，并进一步追踪这些DLL文件的依赖关系。该工具在诊断应用程序启动失败或运行时错误时尤为有用，能够帮助用户识别缺失或不兼容的DLL文件。其主要功能包括：分析依赖关系、诊断问题、检查DLL文件版本、显示导出和导入函数，以及生成详细的错误报告。用户可以通过访问官方网站 http://www.dependencywalker.com/ 下载最新版本
2025-05-12 15:45:38
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原创 【SLAM】svo 的深度滤波和 msckf 的后端的点的优化的差异是什么？delayinit和depthfilter之间的差异是什么？
每个特征点独立维护一个深度滤波器（如高斯分布或Beta分布），每次新帧到来时，通过极线搜索找到匹配点并计算候选深度，将其作为观测值对先验分布进行贝叶斯更新。• 核心思想：在多状态约束卡尔曼滤波框架中，维护滑动窗口内的相机状态（位姿、速度、IMU偏差等），利用多帧观测构建几何约束，直接优化系统状态。• 对每个已初始化的特征点，维护其深度的概率分布（如高斯+均匀混合模型）。• 精度高，能联合优化位姿与地图点，考虑多视图的一致性和传感器的紧耦合。• 假设各特征点的深度估计独立，可能忽略多视图几何中的联合约束。
2025-04-30 11:21:58
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原创 【XR】MR芯片 和 VR芯片之争
MR芯片的核心挑战在于实时融合虚拟内容与现实环境，需集成多传感器处理、空间计算和低延迟交互，而VR芯片更专注于封闭虚拟场景的高效渲染。简言之，MR芯片是VR芯片的“超集”，在感知、环境理解和能效上要求更为严苛。
2025-04-30 10:11:53
1450
原创 【MSCKF中的 零空间的作用是什么 】
在VIO（视觉惯性里程计）中，IMU和视觉的联合估计存在某些不可观测的状态（如绝对位置和全局航向）。一句话描述：MSCKF中，视觉残差（如特征点重投影误差）的雅可比矩阵会被投影到其零空间的正交补空间上，更新仅作用于可观测部分，抑制了零空间中的虚假修正。：在MSCKF中，视觉残差（如特征点重投影误差）的雅可比矩阵会被投影到其零空间的正交补空间上。，通过数学手段消除状态估计中因运动或观测不足导致的不可观测维度的影响，从而提升滤波器的鲁棒性和估计精度。零空间投影会阻止平移方向的更新，仅更新可观测的姿态和速度。
2025-04-16 10:14:41
745
原创 【householder given ratation 之间的差异】
（镜面翻转）：将向量 (\mathbf{x}) 关于某个超平面（由Householder向量 (\mathbf{v}) 定义）反射，得到 (-\sigma \mathbf{e}_1)（其中 (\sigma) 是缩放因子，(\mathbf{e}_1) 是标准基向量）。• 变换矩阵形式：在 ((i,j)) 平面上的旋转矩阵 (G(i,j,\theta))，仅修改 (i) 和 (j) 行/列的元素。：对 (m \times n) 矩阵QR分解的复杂度为 (O(2n^2(m-n/3)))，适合大规模稠密矩阵。
2025-04-15 19:41:26
419
原创 【SLAM】中ZUPT的原理、名称由来及作用详解
ZUPT通过利用静止阶段的零速度观测，有效校正惯性导航系统的累积误差，是提升SLAM定位精度的关键技术之一。其名称直接体现了核心思想，作用则集中在误差抑制与多传感器融合的鲁棒性增强。
2025-02-11 16:35:23
982
Pytorch学习记录分享13-OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)
2024-01-04
mnist 用于手写体训练与测试，这里包含完整的链接
2023-12-21
SuperPointPretrainedNetwork.zip
2023-10-01
空空如也
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