视觉SLAM | 归一化_W776655的博客-优快云博客

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#自动驾驶

博客涉及视觉SLAM归一化相关内容，SLAM是信息技术领域在自动驾驶等场景有重要应用的技术，归一化操作对其数据处理等方面有重要意义。
视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-三角测量和实践
weixin_36773706的博客
02-24 2908
专栏汇总 视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-相似、仿射、射.
视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-单应矩阵和实践
weixin_36773706的博客
02-19 2284
专栏汇总 视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-相似、仿射、射.
视觉SLAM | 归一化
W776655的博客
12-09 507
[1] : 深入探讨：为什么要做特征归一化/标准化？ [2] : SLAM入门之视觉里程计(4)：基础矩阵的估计
《视觉SLAM十四讲》-- 建图
qq_44175983的博客
11-20 879
定位：导航：机器人在地图中进行路径规划；避障重建交互：人与地图之间的互动（2）几类地图稀疏地图稠密地图语义地图。
LSD_SLAM框架总结[最终版本]
MAX_Hope的博客
04-20 2374
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...
LSD-slam算法原理
weixin_41469272的博客
10-29 6058
LSD-slam算法原理 论文：LSD-SLAM: Large-Scale Direct Monocular SLAM 一、 预先知识： 1、三维刚体与相似变换 1.1 三维刚体变换 仅包括6个自由度，即三轴旋转和三轴偏移，变换矩阵定义如下： 李代数与变换矩阵的转换关系： 定义李代数：ξ∈se(3)\xi \in se\left(3\right)ξ∈se(3) G=expse(3)(ξ),ξ=logSE(3)(G){G}={exp}_{se(3)}(\xi), \xi = log_{SE(3)}(G)G=
视觉SLAM ch13 设计SLAM系统
qq_41451702的博客
05-13 1435
（一种特殊的函数，它作为参数传递给另一个函数，并在被调用函数执行完毕后被调用）如果是类的成员函数，这时想把成员函数设置给一个回调函数指针往往是不行的。：插入图像帧，提取图像特征，然后与上一帧进行光流追踪，通过光流结果计算该帧的位姿。必要时补充新的特征点并作三角化。前后端在分别的线程中处理数据，前端负责在地图中添加路标点，后端检测到地图更新以后优化路标点，并将旧的路标点删除掉，保持一定的规模。地图以hash的形式记录了所有的关键帧和对应的路标点，同时维护一个被激活的关键帧和地图点，激活的意思就是。
视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-对极几何和对极约束、本质矩阵、基础矩阵
weixin_36773706的博客
02-19 765
专栏系列文章如下： 专栏汇总 视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-.
视觉slam学习|基础篇01
JeSuisDavid的博客
07-23 2711
SLAM基础篇01 SLAM基础篇02最近在看高翔和张涛写的《视觉SLAM十四讲》，记录一下学习的内容，方便以后复习。这一系列文章更像是这本书的读书笔记，所以结构脉络都与该书相似；更推荐有时间的同学去看原书，写的更加详细易懂。欢迎大家一起探讨学习视觉SLAM相关的知识。SLAM(simultaneous localization and mapping)全称即时定位与地图构建或并发建图与定位),顾名思义可以解决“定位”和“建图“两件事情。 SLAM 问题的本质：对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。主
视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-PnP和实践
weixin_36773706的博客
03-10 4178
专栏汇总 视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数_goldqiu的博客-优快云博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-相似、仿射、..
视觉SLAM十四讲习题答案
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INFINITE POSSIBILITIES
06-21 1万+
阅读《视觉SLAM十四讲》中遇到的问题及习题资源整理，或为原创，或来自网络，如有问题请与我联系，会在第一时间加以修正。　后来自己写完看到另一位写的博客，相形见绌，大家可以互相结合的看。 第一讲 1.线性方程的解：转载自宋洋鹏（youngpan1101），了解线性代数可关注B站3Blue1Brown,以及线性代数，知乎上有其精细笔记。 2.高斯分布参考这位博主Johnny-Cuii的文章，具体...
当自动驾驶技术遭遇【电车难题】，专利制度如何处理？
imgpat008的博客
11-23 874
当自动驾驶技术遭遇【电车难题】，专利制度如何处理？
未来智能交通：自动驾驶与车联网的融合革命
2501_94098244的博客
11-21 767
例如，当一辆自动驾驶汽车接近一个交叉路口时，通过车联网，系统可以实时获取前方的红绿灯状态、其他车辆的行驶轨迹，从而提前判断是否需要减速或停车。车联网（V2X，Vehicle-to-Everything）是指通过无线通信技术，使得车辆与车辆（V2V）、车辆与基础设施（V2I）、车辆与行人（V2P）等之间实现信息交互的系统。自动驾驶与车联网的广泛应用仍然面临着技术难题，如实时通信的可靠性、道路基础设施的智能化、自动驾驶算法的优化等。如何确保技术的成熟与安全，消除公众的顾虑，将是实现普及的重要挑战。
小米具身大模型 MiMo-Embodied 发布并全面开源：统一机器人与自动驾驶
攻城狮7号的博客
11-24 130
小米最新开源的 MiMo-Embodied 模型，首次成功地将具身智能（机器人）与自动驾驶这两个长期分离的领域，整合到了一个统一的AI大脑中。通过创新的四阶段“渐进式”训练方法，该模型不仅在29项基准测试中取得了领先，更重要的是，它证明了室内精细操作与户外动态驾驶所需的核心智能可以相互促进。这不仅是一次技术的突破，更可能为通用物理智能体的未来发展指明了一条全新的道路。
自动驾驶场景下基于 C++ 构建高性能多传感器融合与实时决策系统的架构设计与工程实践分享
2501_94108919的博客
11-24 268
本文结合实际工程案例，从系统架构、传感器融合、实时调度、决策算法、并发优化、网络通信及工程化实践等方面，分享 C++ 在高并发自动驾驶系统中的落地经验和优化策略。每一层独立部署并可扩展，确保系统的高可用性。结合模块化架构、实时调度、多传感器融合与决策优化，以及工程化部署和可观测体系，C++ 为自动驾驶车辆提供安全、稳定、可扩展的运行环境，为智能交通系统落地提供坚实技术保障。在性能验证与持续优化方面，系统结合仿真与实车测试，压测关键指标如帧率、延迟、轨迹偏差和碰撞率，确保算法在各种场景下的鲁棒性。
未来交通：自动驾驶与智能交通的融合
2501_94114711的博客
11-20 1083
智能交通系统（ITS）是指通过现代信息技术、数据通信、传感技术、人工智能等手段，提升交通管理、交通运输效率和道路安全的系统。智能交通的核心目的是优化交通流量、减少拥堵、提高行车安全和降低环境污染。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
最新发布
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ros2 launch slam_toolbox online_async_launch.py [INFO] [launch]: All log files can be found below /home/jian/.ros/log/2025-05-13-21-38-31-638592-jian-desktop-133514 [INFO] [launch]: Default logging verbosity is set to INFO [INFO] [async_slam_toolbox_node-1]: process started with pid [133526] [async_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1747143511.958375872] [slam_toolbox]: Node using stack size 40000000 [async_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1747143512.068181664] [slam_toolbox]: Using solver plugin solver_plugins::CeresSolver [async_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1747143512.068678112] [slam_toolbox]: CeresSolver: Using SCHUR_JACOBI preconditioner. [async_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1747143512.262421952] [slam_toolbox]: Message Filter dropping message: frame 'laser' at time 1747143511.986 for reason 'Unknown' [async_slam_toolbox_node-1] [INFO] [1747143512.406800864] [slam_toolbox]: Message Filter dropping message: frame 'laser' at time 1747143512.131 for reason 'Unknown'
05-14
好的，我现在需要帮助用户解决在使用ROS2和slam_toolbox时出现的“Message Filter dropping message: frame 'laser' at time ... for reason 'Unknown'”问题。根据用户提供的引用内容和之前的对话历史，我需要综合...
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