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标签:视觉里程计

从零手写VIO——(三)基于优化的 IMU 与视觉信息融合(上篇)

分上下篇吧,一共有七八十个公式呢 ^-^ 写在一篇就太长了  ……

从零手写VIO——(三)基于优化的 IMU 与视觉信息融合(下篇)

接着上篇:从零手写VIO——(三)基于优化的 IMU 与视觉信息融合(上篇)   再次说明一下,本博客目前只是我在看深蓝时记录的,当然会有很多 PPT 上的内容,加上一点自己学的……

从零手写VIO——(四)基于滑动窗口算法的 VIO 系统:可观性和一致性(下)滑动窗口算法

滑动窗口算法 图优化基础 在十四讲中,我们已经接触了图优化以及如何使用 g2o 进行后端优化。 圆圈 Vertex:表示顶点,需要优化估计的变量。……

从零手写VIO——(五)视觉前端 Frontend

补充 深蓝学院-手写VIO 第六章 与《十四讲》前端知识不重合的部分。内容较少,没有前几章丰富。   ……

【SLAM】VINS-MONO解析——综述

目前网上有很多分析文章,但是都只是一些比较基础的原理分析,而且很多量,虽然有推倒,但是往往没有讲清楚这些量是什么,为什么要有这些量,这些量是从哪来的,也没有刷通整个代码,或者太简练了,对新手不友好。这一次我计划从原理/代码一步步刷通整个VINS,并且说清楚代码中遇到的每一个数据结……

【SLAM】VINS-MONO解析——基于vins-mono的双目slam系统开发

这个系统是基于香港科技大学飞行机器人组的开源框架VINS-Mono开发的,原开源框架是针对单目SLAM。本双目SLAM系统是在原单目开源框架基础上的二次深度开发,外部接口与原框架一致。这个项目是我的研究课题项目,非商业用途,感谢HKUST的沈老师课题组提供的开源框架。该项目的gi……

【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(理论部分)

6.初始化 第一个问题,为什么要初始化? 对于单目系统而言, (1)视觉系统只能获得二维信息,损失了一维信息(深度),所以需要动一下,也……

【SLAM】VINS-MONO解析——初始化(代码部分)

6.2 代码解析     这部分代码在e……

【SLAM】VINS-MONO解析——后端优化(代码部分)

7.2 代码 在estimator.cpp的processImage()的最后,代码如下:   else//solver_flag = NON_……

【SLAM】VINS-MONO解析——sliding window

8.sliding window8.1 理论基础 实际上,这一部分跟后端非线性优化是一起进行的,这一部分对应的非线性优化的损失函数的先验……

【SLAM】VINS-MONO解析——IMU预积分

4.IMU预积分 IMU预积分主要干了2件事,第一个是IMU预积分获得α、β、γ值,另一个是误差传递函数的获取。本部分的流程图如下图所示。  ……

SLAM14讲学习笔记(四)视觉里程计(特征点法)和重难点总结

直接总结吧:这一节描述的视觉里程计就是检测特征点,特征点匹配,匹配上以后算位姿和深度。 特征点检测: Fast特征点:……

SLAM14讲学习笔记(九)单目稠密重建、深度滤波器详解与补充

这次的笔记我把13讲的部分内容总结一下。 虽然slam的名字叫同步定位与构图,但是书中建图的内容却少的可怜。据此高博给出了自己的解释,意为在定位的过程中,我确定了很多特征点的世界坐标,那这个过程其实就是建图了。一个点云中,每个已知世界坐标系的特征点给它的位置塞一个点,那这不就是建……

SLAM14讲学习笔记(十二)ch9设计前端(代码详述)

本章的内容没有理论知识,完全是由实践部分组成的。 本章主要有两大难点。   第一,g2o的使用。对此,我总结了到了之前的一章中: SLAM14讲学习笔记(十一)g2o图优化中的……

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