qq_36738025的博客

///gnu坐标需要有一个初始点作为原点。因为在SLAM中，使用的是相对坐标系，而且是直角坐标系，所以显然与当 视觉与卫星组合或者惯性导航系统组合时，会出现较大的问题，因此需要把坐标统一转换到GNU坐标系下进行。ok，至于数据，可以看https://download.youkuaiyun.com/download/qq_36738025/88223066。当然由于c++垃圾的画图。

至于先验的状态预测，是什么方程 就怎么计算，也没有多余的说明。一个是状态方程的雅克比矩阵，一个是量测方程的雅克比矩阵。这两个不同点在于EKF中的Ja与Jh,如此便可以有效的解决上述的问题。简单的说就是将两个进行了替换。其实很容易发现的问题是。

关于yolov8数据集中使用labelme标注的全过程

实际上如果上面的式子是单维度的，其实会变成我们熟悉的东西，就是数列，其实理论上来说，由于j与q都是订制，显然p阵应当会收敛到一个定值。那么问题来了，P阵的更新实际上只与p的初始值有关，当量测数据一定时，理论上来说，通过该数据上，可以感性的发现量测数据之间的关系，而这个关系应当是一定的，所以协方差矩阵应当是一定的。由于卡尔曼滤波的p阵的协方差有效的反映了不同数据之间的联系，因此通过p阵更新将p阵进行自适应迭代，再更新了传播噪声的Q阵之后，从而可以自适应的完成协方差矩阵的自适应修正。由于K阵里面包含了R阵。

关于大疆mini2的下视图像数据集（水体+陆地）可以直接下载哦

关于opencv中Mat、 vector\ vector赋值的问题

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