slam学习之十四讲(章节总结)

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分类专栏： slam学习 文章标签： 学习 opencv
于 2023-05-25 16:25:45 首次发布
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初识SLAM

第一章习题解答

第二章目标
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最后十四讲，课后习题如下
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1、安装 Pangolin
需要把 Pangolin 的版本降到0.5，就OK了
附上 Pangolin0.5 的网盘链接
https://pan.baidu.com/s/1yEQvArzHz35CUJc-BEmNiw 提取码: n6r8

c++ - ‘std::chrono::monotonic_clock’ has not been declared - Stack Overflow 这个问题的解决方案如下
https://blog.youkuaiyun.com/luoganttcc/article/details/120850008

编译大部分问题可在如下修改
https://blog.youkuaiyun.com/weixin_52519143/article/details/127000332
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高翔视觉slam十四讲 pdf_详解 | SLAM回环检测问题
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点击“计算机视觉life”关注，置顶更快接收消息！本文经知乎作者fishmarch授权转载，二次转载请联系作者原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/45573552在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。如下图所示，我们的位姿约束都是与上一帧建立的，第五...
视觉SLAM十四讲学习1 环境配置
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视觉SLAM十四讲笔记-- 第三讲
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第三讲课后题 1、验证旋转矩阵是正交矩阵。 （1）正交矩阵 定义：设A为n阶方阵，如果ATA=IA^TA=IATA=I 或者 AAT=IAA^T=IAAT=I，就称A为正交矩阵 性质： 正交矩阵的每一个列向量都是单位向量，且向量之间两两正交。 正交矩阵的行列式为1 或者 -1 A−1=ATA^{-1}=A^TA−1=AT(充要条件) （2）旋转矩阵 旋转矩阵描述了坐标系之间的旋转变换，由3 × 3 的矩阵描述。 验证思路是利用 正交矩阵的充要条件 （A−1=ATA^{-1}=A^TA−1=AT）来验证
视觉SLAM十四讲学习笔记
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言第一讲 预备知识1.1 本书讲什么SLAM特点目的相关书籍第二讲 初识SLAM2.1自主运动能力传感器摄像头2.2流程视觉里程计后端优化回环检测建图度量地图拓扑地图2.3 数学表述运动过程的数学表述基本定义运动观测 前言 c 第一讲 预备知识 1.1 本书讲什么 SLAM Simultaneous Localization and Mapping，中文译作“同时定位与地图构建”。 特点 搭载特定传感器的主体; 没有环境先验信
视觉SLAM十四讲学习记录 第五讲
qq_20184333的博客
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SLAM笔记整理基础知识点1. 特征点、描述子、特征匹配相关问题 基础知识点 1. 特征点、描述子、特征匹配 这是整个SLAM系统最开始的部分，先提取特征点和描述子，然后进行特征匹配，通过匹配的特征点才求取的相关变换矩阵，这里容易搞混特征点和描述子的概念。 （1）特征点 Harris角点：就是一个根据特征小窗口在不同方向上的移动，不同的变化形式即为不同特征（角点、边界），转化到数学公式里面最后就是...
《视觉SLAM十四讲》学习笔记
qq_29128985的博客
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《视觉SLAM十四讲》学习笔记 第一讲：添加链接描述 第二讲
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七八讲是视觉里程计（VO），即前端的内容。一开始看感觉挺不习惯，这写的非常不详细，对算法的内容一带而过，基本上只有特性的介绍，如果想要弄清楚原理还得自己去看资料，我现在还没有做这个工作，等看完书再去吧。代码也是大量的格式化的东西，有些类似于在学神经网络，学习函数的用法，学习这个框架咋写，需要特别说明的东西不多。1.feature_extraction.cpp中的一些内容1.1.main函数的参数从...
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一般出现这种问题主要是路径问题导致的，无法准确找到文件所在位置，解决方法一般也很简单，把代码中的文件更改为绝对路径即可解决这类问题！编译SLAM十四讲ch4代码时一直报遇以下错误，困扰了一下午也没找出是什么原因，让人头大！又是跟SLAM十四讲bug缠缠绵绵的一下午，痛并快乐着~~~~查资料发现这个错误通常是因为编译器没有启用。
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本文对视觉SLAM十四讲的第二讲中的2.1和2.2的内容进行了总结和回顾。着重对整个内容进行梳理，并对单目相机的尺度不确定性进行了解释和分析
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SLAM十四讲资源文件压缩包解压教程
总结来说，"SLAM十四讲中的资源文件***"可能包含用于配合教材内容的各类SLAM学习资源。通过这些资源文件，学习者能够结合实际的代码实现和数据集进行实验，加深对SLAM技术的理解并提升实践能力。
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