SLAM数据集

SLAM的数据集,其中包括机器人slam http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download 行人检测的,这是可穿戴模式的 http://webdiis.unizar.es/~glopez/dataset.html http://cvlab.epfl.ch/data/rgbd-pedestrian

视觉SLAM漫谈(二):图优化理论与g2o的使用 1    前言以及回顾 各位朋友,自从上一篇<视觉SLAM漫谈>写成以来已经有一段时间了.我收到几位热心读者的邮件.有的希望我介绍一下当前视觉SLAM程序的实用程度,更多的人希望了解一下前文提到的g2o优化库.因此我另写一篇小文章来专门介绍这个新玩意. 在开始本篇文章正文以前,我们先来回顾一下图优化SLAM问题的提法.至于SLAM更基础的内容,例如SLAM是什么东西等等,请参见上一篇文章.我们直接进入较深层次的讨论.首先,关于我们要做的事情,你

这篇短文写的很好,我把它copy到这里供大家学习 上一届「国际计算机视觉大会(ICCV:International Conference of Computer Vision )」成为了深度学习(Deep Learning)技术的主场,但在我们宣布卷积神经网络(ConvNet)的全面胜利之前,让我们先看看计算机视觉的「非学习(non-learning)」几何方面的进展如何.同步定位与地图构建(SLAM: Simultaneous Localization and Mapping )可以说是机器人

第五讲 Visual Odometry (视觉里程计) 读者朋友们大家好,又到了我们开讲rgbd slam的时间了.由于前几天博主在忙开会拍婚纱照等一系列乱七八糟的事情,这一讲稍微做的慢了些,先向读者们道个歉! 上几讲中,我们详细讲了两张图像间的匹配与运动估计.然而一个实际的机器人总不可能只有两个图像数据吧?那该多么寂寞呀.所以,本讲开始,我们要处理一个视频流,包含八百左右的数据啦.这才像是在做SLAM嘛! 小萝卜:那我们去哪里下载这些数据呢? 师兄:可以到我的百度云里去:http://yun.

好久不见啊各位亲,最近刚中期答辩完,得以有时间好好更新下博客啦. 自从上一个单目AR系统做完后,就仔细思考了一下我到底在做什么,接下来要做什么.之前博客上写的是3d重建,后来视野开阔了之后发现无论我做3d重建,SLAM,AR,重要的都是姿态更新.一个精准的稳定的姿态更新,决定着系统的好坏.贝叶斯滤波器(EKF扩展卡尔曼滤波,PF粒子滤波)和通用图优化(G2O)是使得姿态更加精准稳定的两种方法.近些年来G2O在视觉SLAM领域逐渐成为了主流的后端优化方法. 具体的视觉SLAM流程和G2O的相关知识

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and

第二讲 从图像到点云 本讲中,我们将带领读者,编写一个将图像转换为点云的程序.该程序是后期处理地图的基础.最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的. 当我们使用RGB-D相机时,会从相机里读到两种数据:彩色图像和深度图像.如果你有Kinect和ros,可以运行: 1 roslaunch openni_launch openni.launch 使Kinect工作.随后,如果PC连接上了Kinect,彩色图像与深度图像就会发布在 /camera/rgb/image_color 和 /cam

1.搜狗实验室数据集: http://www.sogou.com/labs/dl/p.html 互联网图片库来自sogou图片搜索所索引的部分数据.其中收集了包括人物.动物.建筑.机械.风景.运动等类别,总数高达2,836,535张图片.对于每张图片,数据集中给出了图片的原图.缩略图.所在网页以及所在网页中的相关文本.200多G 2 http://www.imageclef.org/ IMAGECLEF致力于位图片相关领域提供一个基准(检索.分类.标注等等) Cross Language Eva

视觉SLAM中的数学基础 第二篇 四元数 什么是四元数 相比欧拉角,四元数(Quaternion)则是一种紧凑.易于迭代.又不会出现奇异值的表示方法.它在程序中广为使用,例如ROS和几个著名的SLAM公开数据集.g2o等程序都使用四元数记录机器人的姿态.因此,理解四元数的含义与用法,对学习SLAM来说是必须的.本节我们就来讲讲四元数. 首先,请读者不要对四元数有什么神秘的感觉.四元数仅是3D姿态的一种表达方式,我们用一个单位四元数表达原本用旋转矩阵表示的三维旋转.这样做一个直接的好处是省空间.一