CVX based SLAM algorithms paper read

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#slam #icp算法

本文总结了几种基于凸优化理论的点云匹配算法，包括分支定界法和拉格朗日对偶法在多视图几何、3D注册及SLAM问题中的应用。文章探讨了L1范数在ICP问题中的优势，并介绍了TEASER++这一鲁棒且无对应关系的3D点云配准算法，其采用截断最小二乘损失函数和图论框架解耦尺度、旋转和平移。

CVX based SLAM algorithms paper read

It is a summary of a few point cloud matching algorithms based on convex optimzation theory.
SLAM problems
2D SLAM
**#2.3**
**Loss = Difference of poses**
**QCQP+Lagrangian duality**
3D SLAM
**#2.4**
**Loss = Difference of poses**
**QCQP+Lagrangian duality**
More general
**#1.2**
**Multiview Geometry Problems**
**Fractional Programming+Convex Envelope**
Point cloud registration
BnB method
**global optimal**
#1.2
**QCQP+Lagrangian duality**
#1.1
**Fractional Programming+Convex Envelope**
Relaxation method
**tight empirically**
**For SO3 constraint of rotation**
Matrix Representation
**#2.1 #2.2**
Quaternion Representation
**#3**
**The only correspondence free method here**

1 Banch and Bound

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点云配准之 《TEASER：快速且可证明点云配准》阅读笔记
qq_41918369的博客
02-12 3275
原论文： 《TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration》 作者及团队： 作者:Heng Yang ,15年清华本科毕业，17年MIT硕士毕业，发文章时为MIT博士生，SPARK实验室， SPARK实验室主页：http://web.mit.edu/sparklab/ SPARK实验室github主页：https://github.com/mit-spark/ 3D点云配准背景： 3D点云配准方法概述： 效果： 视频：https://yout
论文解读｜快速可认证的点云配准
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这篇论文提出了两种快速且可验证的点云配准算法：TEASER和TEASER++，这两种算法能够处理高异常值率的情况，并在点云配准任务中表现出色。此外，通过证明算法的结果可靠性，论文还验证了TEASER++算法的可靠性和安全性，使其成为可验证感知领域的重要研究方向。综上所述，TEASER算法和TEASER++算法为点云配准问题的解决提供了有力的工具和方法，并对可验证感知领域的发展做出了积极贡献。此外，论文引入了“可验证感知”领域的概念，强调了算法可验证性的重要性，为该领域的研究提供了新的思路和方向。
CVX notes
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CVX3.0.zip
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cvx是凸优化包，这是其使用说明书cvx是凸优化包，这是其使用说明书cvx是凸优化包，这是其使用说明书cvx是凸优化包，这是其使用说明书
TEASER: Fast and Certifiable Point Cloud Registration
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快速且可证明的点云配准 分别解耦平移，旋转，尺度 解耦平移：平移矩阵可以通过相减的方式消去 解耦旋转：两个点之间的距离与旋转和平移矩阵都无关： 现在不知道的变量只有尺度s,然后： 1）使用TRIMs估计尺度s~\tilde{s}s~ 2）使用TIMs和s~\tilde{s}s~估计旋转R~\tilde{R}R~ 3）使用s~\tilde{s}s~旋转R~\tilde{R}R~估计平移t~\tilde{t}t~ 四元数的理解：https://blog.youkuaiyun.com/wang15061955
CVX.rar_CVX_CVX工具箱_convex optimization_cvx说明_凸优化实例
07-15
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MATLAB作为一款强大的数值计算软件，提供了多种工具箱来支持不同的计算需求，其中CVX工具箱就是专为凸优化设计的一个强大工具。本文将深入探讨CVX工具箱在MATLAB中的使用、其功能以及在凸优化问题中的应用。 首先，...
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07-14
matlab实现凸优化的工具包 安装到路径下面即可
TEASER | 快速且可证明的点云配准算法和代码解读
soaring_casia的专栏
05-08 3382
本文是对文章《TEASER：Fast and Certifiable Point Cloud Registration》的解读。 摘要 这篇文章提出了第一个快速且可证明的算法，用于存在大量外点对应的情况下两组3D点的配准。 可证明的算法尝试求解一个困难优化问题(比如带外点的鲁棒估计)，提供相对容易的检测条件验证返回的解是否最优(比如，如果算法在外点存在情况下产生最精确的估计)或者界限解的次优性或精确性。 为了达到这个目的，我们首先使用截断最小二乘(TLS)代价函数将配准问题重新建模，使得估计对大量.
python 点云配准_TEASER++：快速鲁棒的C++点云配准库
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CVPR 2017 paper
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方法分类 （Correspondences-based method）（Template-based method）（Voting-based method） （Regression-based method） 一个简单的表格是这么创建的： 姿态估计方法 已知信息 核心思路 代表方法 适用场景 基于2D-3D对应的方法 3D模型3D点与以及投影后的带纹理图像 将3D模型投影得到RG...
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matlab中的凸优化工具箱 ——cvx简介 这学期选了王书宁的凸优化这门课，教材也是用的祂翻译的教材，平时作业都是用matlab编写。最近无意发现原来还有CVX这样专门的工具箱，想的这下能节省不少时间，下面介绍一下cvx的安装和用法。 matlab本身是没有cvx的工具箱，需要到[cvx主页]，(http://cvxr.com/cvx/)上下载，菜单上有个download，进入后选择适合你的
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世事洞明皆学问
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SLAM课程： 1、http://www2.informatik.uni-freiburg.de/~stachnis/teaching.html   （https://www.youtube.com/watch?v=U6vr3iNrwRA&index=1&list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_） …… 参考书籍：
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cvx凸优化matlab工具包是一个专为解决凸优化问题而设计的软件包，它为matlab用户提供了一个高效且便捷的平台来处理各种凸优化问题。凸优化是一类特殊的数学优化问题，其目标函数和约束条件具有特定的数学性质，使得...
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