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【解决段错误】core文件生成和解析
解决段错误core dump,core文件生成和解析原创 2023-02-07 14:56:25 · 640 阅读 · 0 评论 -
Nerf-SLAM浅总结
是一个MLP网络,模型的输入是x,y,z,和两个维度的角度信息,输出是rgb颜色信息和密度信息。用神经辐射场来表示三维的信息。然后由三维的信息可以转换成为被任意姿态观测的二维图像,这个过程称为渲染,渲染的方式与经典的volume rendering 方式类似,通过对射线进行分段随机采样,预测出颜色信息。本文使用了Droid-SLAM,稠密的光流估计,也估计出了深度的不确定度。把深度图,深度的不确定度和相机位姿输入到NeRF网络里进行监督(残差引入了深度)。一个线程用来跟踪,另一个线程用来监督和渲染。原创 2022-12-09 15:43:27 · 811 阅读 · 0 评论 -
自动驾驶相关技术网址汇总
利用激光雷达检测车道线最小二乘拟合二维直线+C++代码RANSAC拟合直线&C++代码原创 2020-07-28 16:39:12 · 1305 阅读 · 3 评论 -
DSO论文总结
DSO阅读参考文章:高翔的知乎答案,https://zhuanlan.zhihu.com/p/29177540DSO主要贡献:1. 直接法对光照变化更加的鲁棒。2. 本文方法优化相机位姿,相机内参,几何参数和逆深度。7个关键帧组成一个滑动窗口,2000个主动点。3. 创建点的方式和LSD-SLAM很像,创建一个新的点,之后的帧极限搜索(提出一个比较特殊的用周围点计算SSE),计算方差,滤波收...原创 2019-11-26 12:21:21 · 576 阅读 · 0 评论 -
视觉SLAM中动态场景剔除总结
目前看了两篇论文总结一下:DS-SLAM A Semantic Visual SLAM towards dynamic environments (2018):这篇文章基于ORB_SLAM2, 利用帧间图像的光流跟踪,进行一致性检验(利用了基础矩阵,判断点极线距离的大小),找到运动的像素点。同时另开辟一个线程做Segmet 场景语义分割(只能分割20种物体),认为人是可能运动的物体,如果运动的...原创 2019-07-17 13:07:44 · 6131 阅读 · 5 评论 -
局部建图线程 地图点融合 留下观测次数多的 局部地图 优化 关键帧剔除
/**转载自https://blog.youkuaiyun.com/xiaoxiaowenqiang/article/details/79281122* This file is part of ORB-SLAM2.** LocalMapping作用是将Tracking中送来的关键帧放在mlNewKeyFrame列表中;* 处理新关键帧,地图点检查剔除,生成新地图点,Local BA,关键帧剔除。...转载 2018-10-09 14:52:29 · 1575 阅读 · 0 评论 -
orb_slam2易忘知识点总结,改代码关掉局部BA,全局BA,回环
ORB写的好的博客:https://www.cnblogs.com/wall-e2/p/8057448.htmlhttps://www.cnblogs.com/mafuqiang/p/6932679.htmlorb_slam2有注释的代码:https://gitee.com/paopaoslam/ORB-SLAM2TRACKING 线程 地图初始化:适用于平面场景的单应矩阵H...原创 2018-09-10 19:24:06 · 3560 阅读 · 0 评论 -
【最终版本】ORB_SLAM2系统,代码详细总结
初始化部分(文章):1.对当前帧寻找合适的参考帧(匹配点的数目要足够多)。2.进行单应矩阵和基础矩阵初始化,并且对每次初始化都打分,选择最高的两组分。3.之后根据一个筛选机制(阈值),判断使用H矩阵还是F矩阵。4.这时直接三角化,8个点(F矩阵)或4个点(E矩阵)判断三角化后的点在两帧图像上是否都有较小的重投影误差,是否大多数的点都在极线上。如果大多数都不在,则重新初始化(这一步使......原创 2019-04-18 21:31:38 · 1772 阅读 · 0 评论 -
SLAM、3D vision笔试面试问题
一:程序基础二:数学基础三:SLAM四:传统图像处理五:机器学习以及深度学习六:参考资料一:程序基础考察C++、数据结构多线程的了解 stl有什么? vector扩充方式,size与capacity区别 顺序存储结构有哪些? 左值引用与右值引用 map与unordered map区别 const与static、const在函数前与函数后区别 虚函数与纯虚函数区别...原创 2019-05-11 21:58:37 · 3572 阅读 · 0 评论 -
LSD_SLAM框架总结[最终版本]
LSD_SLAM是基于高灰度梯度的半稠密直接法视觉里程计,在CPU上可以实时运行。主要参考博客:LSDSLAM算法解析 LSD-SLAM翻译 Tracking部分 用当前帧和参考关键帧做最小化光度误差,利用高斯牛顿法+huber核函数,在李代数空间下求解相机位姿。公式中点p是把所有当前帧跟踪到,并且深度估计收敛的点加进去,每个深度点的协方差是由图...原创 2019-04-20 22:35:52 · 2282 阅读 · 0 评论 -
【最终版本】SVO框架总结
SVO主要参考两篇博客:白巧克力的SVO论文解析 SVO深度解析 SVO详细解读(从程序出发)-极品巧克力SVO(Fast Semi-direct Monocular Visual Odometry)是一种半直接法的视觉里程计,主要有两个部分,一个是跟踪,一个是深度建图。SVO的跟踪部分主要分为3步:1.sparse model-based image alignment首先...原创 2019-04-18 21:27:18 · 2744 阅读 · 3 评论 -
工作进展报告,网址链接
SLAM篇小马pony ai招聘需求 三角化的A矩阵构建 三角化深度滤波器 马氏距离 orb_slam2 翻译 kinect 详细参数 huber 函数 SVD,最小二乘具体:https://blog.youkuaiyun.com/zhyh1435589631/article/details/62218421?locationNum=7&fps=1 ...原创 2018-11-14 20:06:06 · 410 阅读 · 0 评论