whut_chengjun的博客

一、证明高斯分布积分为1图1 .一元高斯分布的图像，给出了均值μ\muμ和标准差σ\sigmaσ证明：首先我们考虑下面积分这个积分可以这样计算：⾸先将它的平⽅写成下⾯的形式然后使⽤笛卡尔坐标(x, y)到极坐标(r, θ)的坐标变换，即：雅可比行列式如下二重积分变为：其中z=−r22σ2z=-\frac{r^{2}}{2\sigma ^{2}}z=−2σ2r2​，因此：最后，令 ...

视觉SLAM理论与实践3-李群李代数-附代码链接一、群的性质二、验证向量叉乘的李代数性质三、推导SE(3)的指数映射四、伴随五、轨迹的描绘六、轨迹误差一、群的性质1）{Z，+}是整数集上的加法运算，根据以上群的四条性质，随便带入两个整数显然满足封闭性、结合律、幺元、逆的条件。所以{Z，+}是群。2）{N，+}是非负整数(或自然数）组成集合上的加法运算，这里如果a=0,那么第四个“逆”的条件...

视觉SLAM理论与实践2-三维空间刚体运动-附代码链接一、熟悉Eigen矩阵运算二、几何运算练习三、旋转的表达四、罗德里格斯公式证明五、四元素运算性质的验证六、熟悉C++11一、熟悉Eigen矩阵运算Eigen是常用的C++ 矩阵运算库，具有很高的运算效率。大部分需要在C++ 中使用矩阵运算的库，都会选用Eigen 作为基本代数库，例如Google Tensorflow，Google,Cere...

样条融合：一种应用于卷帘快门相机的视觉惯性融合连续时间表示方法一、论文总结一、基于累积B样条插值公式推到如下一、论文总结论文总结：样条融合：一种应用于卷帘快门相机的视觉-惯性融合连续时间表示方法本文介绍了一种利用卷帘式CMOS相机和MEMS IMUs等传感器进行SLAM和视觉惯性标定的方法。利用相机轨迹的连续时间模型，融合来自其它不同步的高速率传感器的信息，同时限制状态大小。对相机的卷帘快门...