高翔视觉slam十四讲书籍习题(第一讲)

本文探讨了线性代数中Ax=b方程组的可解性及解的结构,包括不同情况下的解的存在性,并介绍了C++的基础语法和标准模板库(STL)的概念。

可百度查询 Ax=b:可解性和解的结构

假设A为m x n 的矩阵
对增广矩阵(A,b)进行初等行变换,化成最简式,
若A的秩不等于(A,b)的秩,方程组无解
若A的秩等于(A,b)的秩且小于n,方程组有无穷多解,可以根据化成的最简式写出通解
若A的秩等于(A,b)的秩且等于n,方程组有唯一解,可以根据化成的最简式写出此解

正态分布(Normal distribution),也称“常态分布”,又名高斯分布(Gaussian distribution)。
正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线
随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布



C++ STL是什么,有什么用? 简单说就是标准模板库,是一个基础模板的集合,类似于stm32的std标准库, hal库 , LL库这种概念。

#include <iostream>//包含进含输入输出内容的头文件

/**
*表示将在程序中引入标准命名空间std中的成员,如此方可在下面的程序中如普通变量般使用成员cout和endl;
**/
using namespace std;

int main(int argc, char** argv)
{
  cout<<"Hello World!"<<endl;
  return 0;
}

C11标准是 ISO/IEC 9899:2011 - Information technology -- Programming languages -- C 的简称 [1]  ,曾用名为C1X。

C11标准是C语言标准的第三版,前一个标准版本是C99标准。2011年12月8日,国际标准化组织(ISO)和国际电工委员会(IEC) 旗下的C语言标准委员会(ISO/IEC JTC1/SC22/WG14)正式发布了C11标准 [2]  。

C11标准的最终定稿的草案是免费开放的,为N1570 [3]  ,但是正式标准文件需要198瑞士法郎 [2]  。

当前,支持此标准的主流C语言编译器有:GCCClangIntel C++ Compiler等。

知道,有

linux的文件系统是采用级层式的树状目录结构,在此结构中最上层是根目录“/”,然后在此目录下再创建其它的目录。
在linux世界里。一切皆文件

ls , cd , cat , grep, df, free...

sudo apt-get install xxxxx

 

 

 

 

 

 

 

<think> 首先,用户的问题是关于《高翔视觉SLAM十四》的运行方法。用户说:“我想查找《高翔视觉SLAM十四》的运行方法 请问《高翔视觉SLAM十四》的运行方法”。用户提到了参考站内引用,包括引用[1]、[2]和[3]。这些引用涉及视觉SLAM十四的内容,特别是关于代码文件和运行问题。 系统指令要求: - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题。 从引用中提取相关信息: - 引用[1]:讨论SLAM中的运动方程,但没有直接提供运行方法。 - 引用[2]:提供高翔视觉SLAM十四完整库代码文件的下载地址,项目地址是 https://gitcode.com/open-source-toolkit/df615 。描述中提到包含了3rdparty文件夹,避免了编译错误。 - 引用[3]:描述了g2o编译成功后的运行结果,显示优化迭代过程。 用户的核心需求是运行《高翔视觉SLAM十四》的方法。这涉及到下载代码、编译和运行示例。 基于引用[2],运行方法应该从下载代码开始: - 项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df615 - 代码包含3rdparty文件夹,解决了原书代码的问题。 运行方法可能包括: 1. 下载代码。 2. 安装依赖库(如CMake、Eigen、OpenCV、g2o等)。 3. 编译代码。 4. 运行示例程序。 从引用[3]中,我们可以看到运行g2o优化后的输出,表明代码需要编译并运行特定程序。 结构清晰的回答: - 逐步解释运行方法。 - 使用中文。 - 在引用段落末尾添加引用标识。 - 生成相关问题。 回答大纲: 1. **介绍**:简要说明运行方法基于提供的引用。 2. **步骤**: - 下载代码:从指定地址下载完整库。 - 安装依赖:列出必要的依赖库。 - 编译代码:使用CMake编译。 - 运行示例:执行特定程序。 3. **参考引用**:自然地添加标识。 4. **相关问题**:生成几个相关问题。 生成相关问题: - 例如:如何安装依赖库? - 编译错误如何解决? - 书中示例的运行说明? 确保回答真实可靠:基于引用中的信息,提供实用步骤。 </think> 基于您提供的引用内容,我将详细解释《高翔视觉SLAM十四》的运行方法。运行过程主要包括下载代码、安装依赖、编译和运行示例。以下是结构化的步骤指南,结合引用中的关键信息(特别是引用[2]和[3]),确保方法真实可靠。 ### 运行方法步骤 1. **下载完整代码库** - 从引用[2]提供的项目地址下载代码: 项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/df615 此仓库包含完整的库文件,包括原书中缺失的`3rdparty`文件夹(原书代码下载时该文件夹为空),避免了因依赖缺失导致的编译错误[^2]。 - 操作建议: - 使用Git克隆仓库:`git clone https://gitcode.com/open-source-toolkit/df615.git` - 或直接下载ZIP压缩包并解压。 2. **安装必要依赖库** - SLAM十四依赖多个库,包括: - **CMake**:用于编译管理(推荐版本 >= 3.10)。 - **Eigen**:矩阵运算库(推荐版本 >= 3.3)。 - **OpenCV**:计算机视觉库(推荐版本 >= 3.4)。 - **g2o**:图优化库(引用[3]中显示优化结果的关键库)。 - **其他依赖**:如Pangolin(可视化工具)、Sophus(李群/李代数库)。 - 安装命令示例(以Ubuntu系统为例): ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install cmake libeigen3-dev libopencv-dev libglfw3-dev libglew-dev # g2o安装(可从源码编译) git clone https://github.com/RainerKuemmerle/g2o.git cd g2o && mkdir build && cd build cmake .. && make -j4 sudo make install ``` 3. **编译代码** - 进入下载的代码目录(例如`df615`),使用CMake编译: ```bash cd df615 mkdir build cd build cmake .. make -j4 # -j4表示使用4个线程加速编译 ``` - 编译注意事项: - 确保所有依赖库已正确安装,否则可能出现类似引用[3]中的编译错误(例如g2o问题)。引用[3]显示优化迭代成功(如`iteration=0 chi2=376785.128234`),表明正确编译后代码可运行[^3]。 - 如果遇到编译错误,检查`CMakeLists.txt`文件中的路径设置,确保依赖库路径正确。 4. **运行示例程序** - 编译后,在`build/bin`目录下生成可执行文件。 - 例如,运行书中第6的g2o优化示例(引用[3]中提到的优化过程): ```bash cd bin ./g2o_curve_fitting # 示例程序名可能因章节而异 ``` - 输出应类似于引用[3]的优化日志(如`iteration=0 chi2=376785.128234`),显示迭代过程和最终估计模型[^3]。 - 书中其他章节的示例(如特征点匹配、BA优化)可通过类似命令运行,具体程序名参考各章代码说明。 ### 运行注意事项 - **系统要求**:推荐Ubuntu 18.04或更高版本(兼容多数依赖库)。 - **常见问题**: - 编译失败:检查依赖版本是否匹配(如g2o版本),或参考引用[2]使用预置的`3rdparty`文件夹避免依赖问题[^2]。 - 运行时错误:确保数据路径正确(书中示例通常包含测试数据文件)。 - **参考资源**: - 书中每章提供代码说明,建议结合阅读。 - 项目仓库的README文件可能有额外指导。
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