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用于自动越野导航的实时语义映射0 概要terrain 地面，地形obstacle 障碍trajectories 轨迹这篇论文里，描述了一种全地形车辆(ATV)自动越野驾驶的语义映射。这个系统的目标是提供一种比纯几何地图更丰富的环境表示，使其能够区分例如来自障碍的高草。该系统构建了一个2.5D网格地图，编码几何地图和语义信息。几何和语义信息分别从LiDAR和图像传感器中在线和实时估计。使用这个语义图，运动规划者可以创建语义感知的轨迹。为了实现高效的语义分割和鲁

书上第160页推导存疑，我推导到公式7.33时，认为书中少了2。以下是我推导的过程，最后红括号中的2是与书中的区别。

我的《视觉SLAM十四讲》：版次：2017年3月第1版印次：2018年11月第12次印刷第6讲 非线性优化6.2.1 一阶和二阶梯度法111页公式6.17公式少了一个括号。KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '\argmin' at position 15: \Delta x^* = \̲a̲r̲g̲m̲i̲n̲ ̲|| f(x) |...

我的《视觉SLAM十四讲》：版次：2017年3月第1版印次：2018年11月第12次印刷第6讲 非线性优化6.1.2 最小二乘的引出108页公式6.11ev,k=xk−f(xk−1,uk)\bm{e_{v,k}} = \bm{x_k} - f(\bm{x_{k-1}}, \bm{u_k})ev,k​=xk​−f(xk−1​,uk​)应为：eu,k=xk−f(xk−1,uk...

我的《视觉SLAM十四讲》：版次：2017年3月第1版印次：2018年11月第12次印刷第7讲 视觉里程计17.7.2 P3P161页书上第160页推导存疑，我推导到公式7.33时，认为书中少了2。以下是我推导的过程，最后红括号中的2是与书中的区别。(1−u)y2−ux2−2cos⁡<b,c>y+2uxycos⁡<a,b>...

我的《视觉SLAM十四讲》：版次：2017年3月第1版印次：2018年11月第12次印刷第13讲 建图13.4.3 图像间的变换342页公式13.15 最后一项多了一个K推导过程如下：参考帧：dRPR=K(RRWPW+tRW)d_R P_R = K(R_{RW} P_W + t_{RW})dR​PR​=K(RRW​PW​+tRW​)dRK−1PR=RRWPW+tRWd...