SLAM问题的数学表达: 1、离散的时刻:{t = 1, ..., K} 2、各时刻的位置:x_1,...,x_k, 它们构成运动轨迹; 3、路标点:y_1,...,y_N 4、运动方程:x_k=f(x_{k-1},u_k,w_k)(u_k为传感器的读数或输入,w_k为噪声) 5、观测方程:z_{k,j}=h(y_j,x_k,v_{k,j}) (v_{k,j}为...
视觉slam 14讲 笔记 目录 1. 视觉里程计中的里程计怎么理解呢 2. 书中这么写的 是什么意思呢 回到顶部 1. 视觉里程计中的里程计怎么理解呢 在视觉里程计(Visual Odometry)中,“里程计”(Odometry)的概念可以理解为对物体(通常是移动机器人、车辆或飞行器等)在一段时间内所行走的路径和位移的测量和估计。 里...
视觉SLAM14讲笔记:ch2-4李群与李代数 三维空间刚体运动 SLAM数学表达 xk=f(xk−1,uk,wk)\boldsymbol{x}_{k}=f\left(\boldsymbol{x}_{k-1}, \boldsymbol{u}_{k}, \boldsymbol{w}_{k}\right)xk=f(xk−1,uk,wk) 这里uk\boldsymbol{u}_{k}uk是运动传感器的读数(有时...
半闲居士视觉SLAM十四讲笔记(3)三维空间刚体运动 - part 1 旋转矩阵 ) 欧氏变换 =旋转+平移旋转设某个单位正交基(e1,e2,e3)经过一次旋转变成(e′1,e′2,e′3)。对于同一个向量 a(该向量不会因坐标系...】三维空间的刚体运动描述方式1.旋转矩阵 点和向量,坐标系点:在几何学上点是没有大小而只有位置,...
https://github.com/james-1999/slam14ch2cmakelists全都写到注释里了 cmake难的本质是 编译器自动定义了很多变量。编译过程存在bug。当个工具用即可… 阅读全文 赞同 1 条评论 分享 收藏 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...
SLAM14讲摘要笔记(1) 1. 旋转矩阵 定义推导: 为了描述两个坐标之间的关系,对等式左右同乘 由于 为正交矩阵,则 ,所以 欧式变换除了旋转还有平移,平移就简单多了,直接在旋转后的向量坐标上加一个平移向量t就可以,把旋转和平移合在一起有: 当做两次变换时有:...
视觉SLAM十四讲从理论到实践第二版源码调试笔记(理论基础1-6章) 第七章和第八章:视觉里程计 1+2 使用示例,需要OpenCV4,报错如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ROS:~/SLAM/slambook2/ch8/build$ cmake .. -- The C compiler identification is GNU 7.4.0 -- The CXX compiler...
上一节内容中我总结了卡尔曼滤波器的推导及其扩展的过程SLAM14讲学习笔记(六)后端(最难一章:卡尔曼滤波器推导、理解以及扩展),我认为那部分内容直接接触是比较难以理解的。但是高博书中也说了,卡尔曼滤波器并不是主流方法,主要还是通过BA或者其他方式来做优化。 SLAM十四讲中,后端分为两节,在我的笔记里,把卡尔曼...
单目稠密重建和深度滤波器的内容我已经总结在了上一个学习笔记中(SLAM14讲学习笔记(九)单目稠密重建、深度滤波器详解与补充(纠正第13讲 建图 中的错误)),因为在那一部分内容中高博讲的有所欠缺和错误。这一节的学习笔记把14讲中剩下所有的内容做一个总结。
https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3695962.html 看了高翔先生的博客后,我决定认真仔细地阅读并实践 SLAM14讲的有关内容。 SLAM问题的阐述 有关笔记,还是建议小伙伴们认真阅读本书后,可以参照笔记理一理思路。 下面的图片在电脑上点击原图会更加清晰。