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RSS订阅原创 Umeyama算法——定理推导（4）
在近期研读的一篇关于标定技术的文献中，作者选用以实现初始参数估计。鉴于此算法的重要性，我有意对其进行深入研究，以便更好地理解其背后的理论基础及其具体应用。本篇主要为译文的第二节定理的推导，在查阅相关资料时，我发现博主wzf@robotics_notes对该论文的证明过程进行了详细的补充说明。我将在其基础上重新梳理
2025-02-18 09:45:58
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原创 Umeyama算法——引理推导（3）
近期研读的一篇关于标定技术的文献中，作者选用以实现初始参数估计。鉴于此算法的重要性，我有意对其进行深入研究，以便更好地理解其背后的理论基础及其具体应用。本篇主要为译文的第二节引理的推导，在查阅相关资料时，我发现博主wzf@robotics_notes对该论文的证明过程进行了详细的补充说明。我将在其基础上重新梳理一遍，以加深自己的理解。
2025-02-17 16:23:34
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原创 Umeyama算法——译文 定理、定理证明（2）
在近期研读的一篇关于标定技术的文献中，作者选用Umeyama算法以实现初始参数估计。鉴于此算法的重要性，我有意对其进行深入研究，以便更好地理解其背后的理论基础及其具体应用。由于内容过多，内容拆分为多篇，本篇主要为译文的第三节定理及定理的证明以及剩余内容。
2025-01-19 17:13:28
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原创 使用CLion开发ROS工程
在个人开发实践中，常需面对工程项目，且习惯使用CLion作为集成开发环境（IDE），虽然JetBrains插件市场曾有过ROS相关插件，但早已停止了更新。尽管CLion不直接支持ROS的catkin_make构建系统，但鉴于catkin_make是对CMake的封装，我们可以通过一系列环境配置，使CLion如同处理常规CMake项目一般来管理ROS项目。更重要的是，当面对陌生的ROS工程，不需要修改CMakeLisit.txt文件。
2025-01-16 19:35:50
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原创 Umeyama算法——译文 引理、引理证明（1）
在近期研读的一篇关于标定技术的文献中，作者选用Umeyama算法以实现初始参数估计。鉴于此算法的重要性，我有意对其进行深入研究，以便更好地理解其背后的理论基础及其具体应用。
2025-01-16 09:17:40
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原创 第三章 LiDAR-Camera Extrinsic Calibration
这篇主要记录论文关于雷达相机外参标定的部分，个人使用发现对环境依赖好像很高。
2025-01-15 15:39:16
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原创 2.1 边缘化
怎么理解边缘化，前辈们给出了回答。因为写这篇文章距离现在已经过去很久，参考的资料已经找不到，等后续有机会将借鉴的材料补充到参考文献中！
2025-01-14 14:45:51
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原创 第二章 Multi-LiDAR Extrinsic Calibration（5）
前面已经完成了一些理论推导，接下来便是对作者提供的代码也进行一些解读，通过解读发现作者实现与理论还是有些差异的，同时可能由于有些公式推导过于简单？作者并没有在论文中提及，为了便于自己理解个人都在这篇文章中推导补充。
2025-01-13 20:51:33
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原创 第二章 Multi-LiDAR Extrinsic Calibration（4）
本文主要记录论文关于多激光雷达标定部分相关的理论推导。由于字数限制，本篇紧接着上篇文章完成二阶闭式导数的推导。
2025-01-13 20:12:19
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原创 第二章 Multi-LiDAR Extrinsic Calibration（3）
本文主要记录论文关于多激光雷达标定部分相关的理论推导。由于字数限制，本篇仅包含二阶闭式导数的推导中依赖的两个定理证明，关于损失函数降维的推导见前面文章。
2025-01-13 20:01:04
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原创 第二章 Multi-LiDAR Extrinsic Calibration（2）
本文主要记录论文关于多激光雷达标定部分相关的理论推导。由于字数限制，本篇仅包含损失函数降维的推导，关于二阶闭式导数的推导见后续文章。
2025-01-13 18:55:16
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原创 第二章 Multi-LiDAR Extrinsic Calibration (1)
主要记录论文关于多雷达外参标定的部分，由于理论过程使用Latex导致字数超过限制，因此将理论推导拆分为多个章节记录。
2025-01-13 17:52:18
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空空如也
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