视觉SLAM十四讲第二版[第2讲]

本文档概述了SLAM的基础知识,包括运动和观测的概念,以及观测方程的理解。作者强调了安装Ubuntu系统和熟悉相关编程环境的重要性,推荐了安装教程和IDE选择,提醒读者为后续学习打下坚实基础。

目录

前言

一、2.1—2.2内容

二、2.3内容

1.运动和观测概念

2.观测方程

三、2.4内容

总结


前言

兄弟,本章没什么难理解的东西,就是后面如果你对ubuntu不了解的话就会像我每天跟个弱智一样去网上查各种指令,唉,心酸,伤心的时候就要唱情歌~~~~~~~~~~

一、2.1—2.2内容

之间的内容详细读过,当作课外书了解下什么是SLAM。

二、2.3内容

1.运动和观测概念

下面是我自己的理解图

 

2.观测方程

2.4式的理解如下图所示

其它的内容没什么不好理解的,这部分有关SLAM的数学表达就是很基础的东西,比较直白。

三、2.4内容

  • 安装ubuntu系统:建议双系统,不过电脑内存不够大的话可以用虚拟机
  • 安装系统视频推荐:https://www.bilibili.com/video/BV1554y1n7zv?spm_id_from=0.0.header_right.fav_list.click&vd_source=87088711aa3eb5c4907d003ed4593e39
  • 后面运行各种程序包括使用cmake等,如果你对ubuntu系统很熟悉,就特别简单,如果不熟悉,可以去看看一些ubuntu教程,例如《鸟哥的linux私房菜》等,其实我最开始啥也没看,就是一点点在网上查,后面熟悉了就好了
  • IDE的使用:推荐vscode或clion。clion付费,如果是学生可以利用学生邮箱免费使用1年,当然网上也有很多你懂得的激活教程,但都很鸡肋,所以vscode它不香吗?啊?它不香吗?

总结

本章基本都是准备工作,一定要把本书的起步的编程环境搞好,否则后面,呵! 你绝对会砸电脑!!!

### 关于《视觉SLAM十四第二中的Eigen相关内容 在《视觉SLAM十四第二中,虽然主要讨论的是SLAM系统的理论基础和技术实现[^3],但Eigen库作为线性代数运算的重要工具,在多个章节都有提及和应用。 #### Eigen简介及其重要性 Eigen是一个高效的C++模板库,用于矩阵和向量操作。对于SLAM系统而言,Eigen提供了必要的数学支持来处理各种几何变换、优化问题等。由于其高效性和易用性,Eigen成为许多计算机视觉和机器人项目不可或缺的一部分[^5]。 #### 安装与配置 当涉及到具体安装时,建议按照官方文档或可靠教程来进行设置。需要注意的是,在遇到编译错误时不应急于重新安装整个环境;很多时候可能是某些细节上的疏忽所致。例如,有经验表明,初次尝试失败后不必轻易放弃当前本的Pangolin或其他依赖项,而应仔细排查其他可能的原因。 #### 应用实例 在实际编程实践中,Eigen被广泛应用于表示三维空间内的点云数据结构以及执行诸如旋转和平移之类的刚体运动学计算。下面给出一段简单的代码片段展示如何利用Eigen定义并操作齐次坐标系下的平移矩阵: ```cpp #include <iostream> #include <Eigen/Dense> using namespace std; using namespace Eigen; int main() { Vector3d t(0.7, 0.2, 1.5); // 平移向量 Matrix4d T = Matrix4d::Identity(); // 初始化单位矩阵 // 设置最后三列对应平移分量 T.block<3, 1>(0, 3) = t; cout << "Translation matrix:\n" << T << endl; return 0; } ``` 这段程序创建了一个基于输入参数`Vector3d t`构建出来的四维仿射变换矩阵`T`,其中包含了指定方向上移动的信息。
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