SLAM学习笔记（五）

最新推荐文章于 2025-05-05 16:24:48 发布
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分类专栏： 研究生学习
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用四元数表示旋转

首先，把三维空间点用一个虚四元数来描述：

四元数到旋转矩阵的转换

相似、仿射、射影变换

旋转部分多了一个缩放因子 s，表示我们在对向量旋转之后，可以在 x, y, z 三个坐标上进行均匀的缩放。

仿射变换只要求 A 是一个可逆矩阵，而不必是正交矩阵

 

SLAM的一些学习笔记
zhengbq_seu的博客
06-05 4005
目录 一．基础概念 1）关于Hx=g方程中 没有位姿与位姿的约束 H为什么是J的转置乘以J 2)关于雅克比矩阵： 2.1）所谓增量方程系数的路标部分为什么是对角阵 3）所谓边缘化 4）邻接矩阵(Adjacency Matrix) 5）关于非线性优化定位和稠密建图的深度滤波器 6）上采样和下采样 7）专有名词 二．各个开源代码 2.1 dso 前后端 滑动窗口 边缘...
SLAM学习笔记1：SLAM概述
qq_71734878的博客
11-12 2506
（虽然这门课和“仿生机械学”互为二选一关系，但我把它俩都选了）实际上对于我们机械和车辆专业的学生来说，SLAM是研究生阶段才会去研究的内容，32个学时只能说是浅尝辄止。要想恢复三维结构，必须改变相机的视角。我们都知道，近处的物体移动快，远处的物体移动慢，极远处的物体看上去是不动的。后端优化要考虑的问题是如何从这些带有噪声的数据中估计整个系统的状态，以及这个状态估计的不确定性有多大（最大后验概率估计）。双目相机测量到的深度与基线（两个相机间的距离，类似于人的瞳距）有关，基线距离越大，能测量到的物体就越远。
SLAM学习笔记（六）
weixin_32888153的博客
01-10 318
李群李代数基础 三维旋转矩阵构成了特殊正交群 SO(3)，而变换矩阵构成了特殊欧氏群 SE(3)： 旋转矩阵或者变换矩阵，它们对加法是不封闭的。即，对于任意两个旋转矩阵 R1, R2，它们按照矩阵加法的定义，和不再是一个旋转矩阵： SO(3) 和 SE(3) 关于乘法是封闭： 群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。我们把集合记作 A，运算记作 ·，那么群可以记作 G...
视觉SLAM十四讲学习笔记——第五章 相机与图像
Nova的博客
02-15 2750
视觉SLAM十四讲学习笔记——第五章 相机与图像5.1 相机模型5.1.1 针孔相机模型5.1.2 畸变5.1.3 双目相机模型5.1.4 RGB-D 相机模型5.2 图像5.2.1 计算机中图像的表示5.3 实践：图像的存取与访问5.4 实践：拼接点云 5.1 相机模型 5.1.1 针孔相机模型 相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面（单位为像素）的过程能够用一个几何模型进行...
激光雷达SLAM学习笔记
最新发布
qq_59860384的博客
05-05 908
学习多传感器融合，这篇文章以初学者的视角简介了SLAM和激光雷达，并着重学习LOAM论文。
SLAM学习笔记
qq_35674954的博客
08-23 428
机器人学中的状态估计》（State Estimation for Robotics:A Matrix-Lie-Group Approach ）《计算机视觉中的多视图几何》（Multiple View Geometry in Computer Vision ）《概率机器人》（Probabilistic robotics ）
SLAM学习笔记——后端优化
2401_85725332的博客
11-08 307
为什么需要后端优化？前端里程计会造成累计误差。（起点和终点不重合）SLAM后端优化的主要方法包括的方法和的方法。
SLAM学习笔记2025.2.26
2301_76866200的博客
02-26 691
这些传统方法的局限性主要体现在它们对高速运动的敏感性。在高速运动中，图像变化过快，特征点跟踪容易丢失，导致系统无法精确估计相机的运动。因此，为了在高速场景下实现鲁棒的定位和映射，传统方法需要进行优化或者结合更先进的技术，如深度信息融合、视觉惯性传感器数据融合等。
SLAM学习笔记001
k1419197516的博客
12-14 478
当向机器人下达移动到地点B的命令后，机器人不免会问三个颇具哲学性的问题，即“我在哪儿”“我将到何处去”“我该如何去”。
slam学习笔记
Hebackhome的博客
03-06 191
高翔视觉slam十四讲学习笔记
SLAM学习笔记 | slambook2
陈念Cheniana
02-17 1881
高翔slambook2学习笔记
SLAM学习笔记-超有用
05-02
SLAM学习笔记详细知识点解析： SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与地图构建）是机器人导航和自主移动领域的一个核心技术，它涉及机器人在未知环境中导航所必须解决的三大问题：定位（Where ...
SLAM学习笔记9：OpenCV模块1
qq_71734878的博客
11-19 502
数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。它提供了大量的开源图像算法，是计算机视觉中使用极广的图像处理算法库。计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。图像处理的旨在处理原始图像以应用某种变换，其目标通常是改进图像或将其作为某项特定任务的输入。
关于python的３０个小实验（一）
weixin_32888153的博客
11-20 8693
题目：输入一个正整数，输出各个位数之和 num=input('请输入一个自然数') print(sum(map(int,num))) map函数根据提供的函数对指定的序列做映射，定义：map(function, sequence[,sequence,...])--->list；对sequence中的item依次执行function(item)，见执行结果组成一个List返回 运行结果...
Elasticfusion 配置与运行
weixin_32888153的博客
04-08 1561
电脑配置：ubuntu16.04（64位）+GTX1070 一、依赖库的安装 编译准备：下载官方给出的的依赖如下 sudo apt-get install -y cmake-qt-gui git build-essential libusb-1.0-0-dev libudev-dev openjdk-7-jdk freeglut3-dev libglew-dev cuda-7-5 libsui...
经典神经网络学习（一）——AlexNet
weixin_32888153的博客
11-16 1299
AlexNet网络是AlexNet在2012年ImageNet大赛上一举夺魁随后一炮而红，开启了深度学习时代的网络。Alexnet一共包含8个层，其中5个卷积层，3个全连接层，用softMAx实现1000类分类。 AlexNet网络结构图： AlexNet网络结构图 这个图有点特殊的地方是：卷积部分都是画成上下两块，意思是说把这一层计算出来的feature map分开，但是前一层用到的数据...
YOLO学习笔记（一）
weixin_32888153的博客
12-13 1297
不错的yolo的介绍：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37192554/article/details/81092514 https://blog.youkuaiyun.com/Dongjiuqing/article/details/84763430 https://www.cnblogs.com/fariver/p/7446921.html https://blog.youkuaiyun.com...
用cifar10训练一个卷积神经网络
weixin_32888153的博客
11-24 1225
今天按照教程搭建了一个神经网络，这里总结一下。搭建神经网络的结构如下所示： 我们搭建自己的网络时，一般先确定自己的网络架构，然后计算个层参数，做好这些预备工作之后就可以开始写代码了。 #导入所需要的包 import cifar10,cifar10_input import tensorflow as tf import numpy as np import time import mat...
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