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slam理论到实践
略知12
略会的:MCU(STC、STM、GD)、编程语言(C/C++、Python、JAVA、Kotlin、Js、Matlab、Sql)、通信协议(HTTP、RTP、MQTT)、数据分析(SPSS)、人工智能(Pytorch、TensorFlow)、界面开发(QT、Android、微信小程序、网页)、多学科基础知识(经济学、市场营销、心理学、工业设计);感兴趣的:书籍(历史、传记、经典名著)、知识(管理、金融、口才);目前职务：算法工程师；想从事的: 环境治理(基于物联网的数据服务商)(曾从事)、个人健康(基于智能穿戴的中老年人健康管理监控)（正在从事）、科技娱乐(基于混合显示或人工智能的新娱乐)
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SLAM十四讲【四】相机与图像
从这个模型中也可以看出，如果对相机坐标同时乘以任意非零常数，归一化坐标都是一样的，这说明点的深度在投影过程中被丢失了，所以单目视觉中没法得到像素点的深度值。在测量深度之后，RGB-D相机通常按照生产时的各相机摆放位置，自己完成深度与彩色图像素之间的配对，输出一一对应的彩色图和深度图。其中，f的单位为米，a,B的单位为像素/米，所以fx,fy和Cx,Cy的单位为像素。实际相机得到的图像不是倒立的，会由软件处理，比如opencv或手机系统的相机处理后的图像都是正像，而iphone手机拿到的就是需要翻转的像。原创 2025-03-23 17:17:36 · 954 阅读 · 0 评论 -
SLAM十四讲【三】李群与李代数
每个李群都有与之对应的李代数。李代数描述了李群的局部性质，准确地说，是单位元附近的正切空间。一般的李代数的定义如下：李代数由一个集合V、一个数域F和一个二元运算[，]组成。如果它们满足以下几条性质，则称(V,F,[,])为一个李代数，记作g。1.封闭性VX, Y∈V , [X,Y]∈V .2.双线性VX,Y Z∈V a, b∈F ,有[aX+bY,Z]=a[X,Z]+b[Y,Z] , [Z,aX+bY]=a[Z,X]+b[Z,Y] .3.自反性 X∈V , [X,X]=0 .原创 2025-03-23 15:21:01 · 849 阅读 · 0 评论 -
SLAM十四讲【二】三维空间刚体运动
但是欧拉角有一个万向锁问题，就是在那些旋转在90°时，前后的旋转会使用后同一个轴，导致丢失一个自由度，这被称为奇异性问题。外积的结果是一个向量，它的方向垂直于这两个向量，大小为absin(a,b),是两个向量张成的四边形的有向面积，其方向通常由右手定则确定。再绕旋转之后的Y轴旋转，得到俯仰角pitch，绕旋转之后的X轴旋转，得到滚转角roll。在三维向量的末尾添加1，将其变为四维向量，就是齐次坐标，这里的T就是变换矩阵，那么计算就看起来简洁些了。因为R是正交矩阵，它的逆是一个相反的旋转。原创 2025-03-22 19:37:52 · 1017 阅读 · 0 评论 -
SLAM十四讲【一】基本概念
通过前一张图像的各个像素位置和后一张图像的各个像素位置对比，后一张图像是可以通过一个矩阵变换到前一个矩阵的，通过这个矩阵可以估计相机的运动，但矩每一次阵转换必然会带有一点误差，连续的图像变换会出现累计漂移，最后相机实际回到原位置但轨迹不会是在原位置的。单目SLAM就是只用一个摄像头做SLAM，从单张图像上，我们是是不能确定物体距离的，需要移动相机，目标在不同图像中位置不同从而形成视差，就可以判断物体的远近，这里作者能定量判断，我认为是定性判断。地图多种多样，视应用而定，总的可以分为度量地图和拓扑地图两种。原创 2025-03-22 10:53:27 · 750 阅读 · 0 评论