最近发现身边的一些初学者朋友捧着各种pytorch指南一边看一边敲代码，到最后反而变成了打字员。 敲完代码一运行，出来结果和书上一对比，哦，是书上的结果，就翻到下一章。半天就能把一本书都打完，但是合上书好像什么都不记得。有的甚至看了……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1173浏览 0评论485个赞
第二次翻看《视觉SLAM十四讲》，发现第一次看过的都忘记了，认真分析了一下，我认为是第一次学习没有弄清楚整体的脉络。因此这次做一个小小的总结，希望不要再过几天又忘掉。前面的内容就没有总结的意义了，因为是最简单的，真正进入SLAM，应该是从这章的内容开始。 ……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1727浏览 0评论2692个赞
相机模型这节的内容是最最基础重要的内容。再次回顾依然有所收获。但这一章的内容其实并不多。但是容易混淆。 1.一共涉及到的坐标系有四个： 第一，世界坐标系； 第二，相机坐标系； 第三，归一化相机坐标系； 第四，像素坐标系。 世界坐标系意如其名，不多解释；而……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1770浏览 0评论2821个赞
这部分的内容，第一次看觉得很难看懂，不知所云；最近第二次看，可以看明白了。本着“先赶理论，后赶代码，借着代码复习C++”的原则，现在先不去学习代码的内容。 这一章的内容，应该先从宏观上看。第一次看的时候，就是陷入了细节，忘记了每时每刻主要是在做什么，因此看完之后不能……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2293浏览 0评论733个赞
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：……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2150浏览 0评论2180个赞
这章的内容不多，但是很奇妙的和上一章的串起来了。这里我简单总结一下光流法和直接法，主要想在最后总结和比较一下两个这节和上一节尤其是雅克比矩阵推导上的区别。雅克比矩阵的内容非常关键，如果不能充分理解它们的含义，前端基本就没有办法使用g2o来进行图优化。……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1747浏览 0评论1884个赞
这一章的内容并不多，不像视觉里程计那章的内容那么厚。但是我认为它是整个SLAM十四讲中最难的一章，难点主要在于卡尔曼滤波器的推导涉及到一屁股的数学公式，非常的讨厌，如果不能静下心来，就很容易被吓到。但是真正看懂以后实质上它是比较简单的，并没有用到什么太过复杂的变换……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2487浏览 0评论1028个赞
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……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1547浏览 0评论174个赞
学习到这里为止，SLAM14讲的主要知识就不多了。这章的内容书里只是做了一个简述，因此读起来也没有什么难度。但是初学者不仔细看就很容易犯糊涂。 回环检测的意义： 1.给后端的Pos……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1269浏览 0评论830个赞
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……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1425浏览 0评论573个赞
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……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1702浏览 0评论2754个赞
使用g2o优化的前提是，需要对各种误差的理解足够充足。我将雅克比矩阵的详细解析，写在了这里：点击查看 在源码和自定义的类中，各种雅克比矩阵有的是写在源码里的，有的是需要自己修……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1358浏览 0评论292个赞
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……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2584浏览 0评论405个赞
本章的理论内容我已经将其总结在了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）以及SLAM14讲学习笔记（七）后端（BA与图优化，Pose Graph优化的理论与公式详解、因子图优化）当中。 本文主要针对其中的代码进行讲解。 ……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2537浏览 0评论2507个赞
本章的理论内容已经总结到了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），这章的内容在关键的深度滤波器的地……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1317浏览 0评论824个赞
之前在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）中，介绍了卡尔曼滤波器的推导。 但是感觉不太直观，因此这次用了几个简单的图，希望能一目了然卡……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1380浏览 0评论1099个赞
前几天有实习的学弟询问我关于2D-3D匹配点的EPnP的算法原理。一下子问到还真没想起来。看了看资料，回忆起来了，特在这里简单的总结一下。 学弟没看明白的原因，其实就是一些相关的讲解文章一上来就摆出让人生畏的一堆公式。其实个人觉得在目前Epnp算法已经被集成到Ope……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1362浏览 0评论1662个赞
运行 Cartographer的配置参数比较重要，稍微不注意就会报错，例如一个常见的错误类型： [ERROR] [1602741280.449037435, 153.231000000]: Ignoring transform from……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 2677浏览 0评论1858个赞
事件相机的原理和特性在此处不解释，本文只讲解如何配置和使用事件相机模拟器。模拟器是用线性插值和高斯噪声扰动的方式，模拟出事件流来。因此需要帧率尽可能的高一些。亲自测了以后，和DAVIS事件相机实际对着电脑屏幕拍摄的已经记录的视频没什么差别。 模拟器在github网址……继续阅读 » 4年前 (2021-04-26) 1380浏览 0评论2190个赞
