slam14讲证明构成李代数

这一讲包含了一个用g2o库进行曲线拟合的实例,但是在按照书中实际步骤实际运行发现了几个问题. (1)g2o库的的依赖项安装 书中所写命令如下: sudo apt-get install libqt4-dev qt4-qmake libqglviewer-dev libsuitesparse-dev libcxsparse3.1.2 libcholmod-dev 但是最后一项(libcholmod-dev)会提示不能安装,此时应该用tab键进行补全完成安装 (2)编译出错 在使用cmake编译中,

前言 本节我们将深入介绍视觉slam中的主流优化方法——图优化(graph-based optimization).下一节中,介绍一下非常流行的图优化库:g2o. 关于g2o,我13年写过一个文档,然而随着自己理解的加深,越发感觉不满意.本着对读者更负责任的精神,本文给大家重新讲一遍图优化和g2o.除了这篇文档,读者还可以找到一篇关于图优化的博客: http://blog.csdn.net/heyijia0327 那篇文章有作者介绍的一个简单案例,而本文则更注重对图优化和g2o的理解与评注. 本

很多时候算法没有搞明白其实是一堆符号没有明白是神马意思...所以本文,着重告诉大家,这堆符号,到底都,代表神马! 我就奇怪了,谁发明了这么多符号(--多么希望是我-.- 以下使用到的图片来自上海交大杨旸老师的课件,网址如下:http://bcmi.sjtu.edu.cn/~yangyang/ml/ 我们首先来宏观认识一下EM算法.其实EMs就是K-means的升级版,也是就是说K-means是EM的一种特殊情况~相当于一个二维一个多维的关系 分割线前边讲算法,后边讲证明. 想知道K-means是

Q: 平时都是用git clone这个命令从github中克隆出完整的文件,但有时我们仅需要其中某个文件夹时,该如何下载? A: 可以使用svn命令来完成. 具体用法:(以视觉slam14讲的github为例    https://github.com/gaoxiang12/slambook) 假设我们需要下载ch5/joinMap/depth这个文件夹,只需找到该文件夹的url:   https://github.com/gaoxiang12/slambook/tree/master/ch5/

由于出题人的疏忽,导致T2和T3分别有一个数据造错,造成了大家不必要的麻烦,对此十分抱歉. 这里写一下三道题的题解: A--LJJ爱数数 题目链接:https://www.luogu.org/problemnew/show/U32290 题目简述:求出有多少个正整数三元组{a,b,c},满足a,b,c<=n,a,b,c三个数的最大公约数为1,且1/a+1/b=1/c. 数据范围:n<=1e12 tag:本题原型来自中等数学2011年第1期,进行了一番改编. 20分:枚举a,b,O(1)算出c,

前面的准备: Ubuntu14.04安装 ROS 安装步骤和问题总结 Ubuntu14.04+ROS 启动本地摄像头 STEP1:第一个终端 roscore STEP2:第二个终端运行usb_cam roslaunch usb_cam usb_cam-test.launch STEP3: rosrun ORB_SLAM2 Mono /home/zc/Desktop/ORBvoc.txt  /home/zc/Desktop/Asus.yaml 我把 ./Vocabulary/ORBvoc.txt

论文摘取 (这部分看的是泡泡机器人的翻译) 基于特征点.单目.完全自动初始化,基于PTAM框架. 相关工作 A.位置识别(大概是用于回环检测) bags of words FAB-map DBOW2 covisibility 信息返回多个假设 B.地图初始化 单目SLAM需要初始化,两种方法:Mono-slam和LSD-slam(逆深度参数) 本文采用基于模型的初始化方法 平面场景:单应性矩阵 非平面场景:基础矩阵 C.单目SLAM 最初:每一帧采用滤波器联合地图特征和相机位姿:处理连续帧图像上

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}

在SLAM中经常会用到李群李代数与四元数来表示旋转变换,这些数学公式往往需要推导来推导去,分分钟搞到头都大了.但在SLAM中往往用到其中那么几个固定的性质,所以是没有必要对这些数学基础作过多深入的研究,只需要记住其中一些常用的公式及性质即可.因此,本人在这里对这些数学基础作一个简单的总结,以便日后在工程中使用. 旋转的表示方式 SLAM中,往往会使用三种方式来表达空间中的旋转变换,分别为:旋转向量.旋转矩阵.四元数. 旋转向量 旋转向量可以非常直观地表示空间中的一个旋转变换:假设空间中有一单位向