一、李代数上的位姿图优化//利用 g2o对sphere.g2o文件进行优化 优化前 用g20——viewer显示为椭球
//用g2o的话 需要定义顶点和边
//位姿图优化就是只优化位姿 不优化路标点
//顶点应该相机的位姿
//边是相邻两个位姿的变换
//error误差是观测的相邻相机的位姿变换的逆 * 待优化的相邻相机的位姿变换
//我们希望这个误差接近I矩阵 给误差取ln后 误差接近 0
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机器人学导论 一、空间变换（1）位姿前言坐标系位姿位置姿态位姿变换映射平移旋转变换复合变换逆变换旋转矩阵，变换矩阵的意义旋转矩阵的意义变换矩阵的意义后记 前言由于视觉伺服与机械臂关系紧密，因此还是从基础开始，把机器人运动学记录一下。本篇记录刚体的位姿。实际上，空间变换在SLAM专栏里已经讲过一次了，不过机器人学导论给出了更详细的刚体运动说明。坐标系通常有两个坐标系，一个是用于参考的世界坐标系（笛
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2024-02-10 00:56:49
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编译原理学习笔记23——优化123.1 优化概述优化的基本概念优化示例23.2 局部优化——基本块划分基本块划分算法流图基本块的DAG表示23.3 局部优化——基本块优化 23.1 优化概述优化的基本概念优化：对程序进行各种等价变换，使得从变换 后的程序出发，能生成更有效的目标代码。
等价：不改变程序的运行结果有效：目标代码运行时间短，占用存储空间小 目的产生更高效的代码遵循的原则
******看完位姿估计原理过一段时间又忘记了，现参考高翔视觉SLAM十四讲做本文笔记。 SLAM中的里程计都是基于特征点方式的算法。1.特征匹配 特征匹配是视觉SLAM中极为关键的一步,它解决了数据关联问题。通过图像与图像或图像与地图间描述子进行准确匹配，可以为后续姿态估计、优化等操作减轻大量负担。由于图像特征的局部特性、误匹配、重复纹理等，仅利用局部特征很难解决问题。首先讨论图像与图像匹配情况
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2024-06-04 19:02:45
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1. 直接法的思想我们在<LK光流法跟踪特征点>这篇文章介绍了如何跟踪某个像素并形成轨迹。事实上跟踪这些特征点的最终目的还是为了计算相机的位置和姿态变化。今天我们要介绍的直接法就是不先计算像素的轨迹而是直接计算出相机的位置和姿态。直接法的思想是：“同一个块它的灰度值是不会发生变化的（这和光流法非常像）。比如说我们相机绕着一个球去拍摄。那么时刻t的这帧里面球所在的那块像素的灰度值，与它在
相机标定是进行视觉测量和定位的基础工作之一，标定参数准确与否直接关系到整个系统的精度，为此根据自己项目中的经验及参考相关的商用视觉软件的做法将相机标定过程中标定图片的获取过程中需要注意的问题总结如下：标定板拍摄的张数要能覆盖整个测量空间及整个测量视场，把相机图像分成四个象限（如图1所示），应保证拍摄的标定板图像均匀分布在四个象限中，且在每个象限中建议进行不同方向的两次倾斜，图2是一组推荐摆放方式图
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2024-10-12 10:52:41
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一、位置与姿态描述1.位姿(Pose)物体（刚体）自身坐标系的位置和方向，图形上表示为一组坐标轴，如坐标系{B}及其坐标轴和2.相对位姿(relative pose)相对于一个参考坐标系A的某个坐标系B的相对位姿用（ksi）表示，描述了坐标系{A}经过平移和旋转转化为{B}的动作。若没有上标A，表示相对于世界坐标系O。空间中点P的位置分别在坐标系{A}和{B}中的描述满足： 操作符·表示向量转换相
1. 雅克比矩阵 && 海森矩阵 雅克比矩阵（Jacobian）是一阶偏导数以一定方式排列成的矩阵，其行列式称为雅克比行列式。它体现了一个可微方程与给出点的最优线性逼近，类似与多元函数的导数。 假设F：Rn→Rm是一个从欧式n维空间转换到欧式m维空间的函数，这个函数由m个实函数组成：u1（x1，...，xn），...，um（x1，...，xn）。假设这些函数的偏导数存在，则雅克
Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
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2023-12-29 23:18:51
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看这篇之前，要是一点都没看过 Ceres ，看一下这里 ,都写在注释里，直接看注释Ceres优化库_羊狗狗一只2022年的博客cartographer后端的优化由两部分组成一、Ceres_scan_matcher_2d.cc中的Match方法这里主要对激光算出来的概率、平移、旋转做优化，优化的部分主要为推测出来的,其中针对激光数据同时优化，第二部分对计算的x,y和预估的x,y进行优化，第三部分对计
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2024-07-01 19:26:03
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目录1 ? ceres快速概览1.1 ?问题建模和求解1.1.1 问题建模 1.1.2 问题求解1.2 :?ceres使用流程1.3 ? 求导方法：构建代价函数（STEP2）1.3.1 解析求导（自定义求导，SLAM中常用的）1.3.2 其他求导1.4 ? 构建优化问题并求解(STEP3)1 ? ceres快速概览基本概念对于任何一个优化问题，我们首先需要对问题进行建模，之后采用合适的优
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2024-05-07 21:36:04
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1.Ceres中求解一个优化问题的结构背景：在SLAM中，很多问题都是在求解Translation（包含旋转和平移量），因此这里以其为代表，来分析使用ceres如何对其近求导。void Calibrator::Optimize(Eigen::Matrix4d& tf)
{
//待优化参数分别为rotation和t
Eigen::Matrix3d rot = T_.topLe
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2024-04-16 16:48:17
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在现代机器人技术中，机器人位姿转换是一个至关重要的环节。它涉及到机器人的位置（位置坐标）与姿态（朝向）之间的转换，进而对机器人的运动规划和行为决策产生直接影响。若位姿转换准确无误，将会显著提升机器人的响应速度和任务执行效率。这不仅对于工业自动化具有重要的业务影响，也在智能交通、无人驾驶等领域中扮演着越来越重要的角色。
为了更好地理解这一问题，我们可以采用一个业务影响模型，旨在探讨机器人位姿转换的
文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
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2024-07-12 17:36:36
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论文：AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system三 检测器-单应矩阵和外参估计III DECTOR-C Homography and extrinsics estimation作者计算的单应矩阵，该矩阵可以将齐次坐标形式的2D点从Tag坐标系转换到2D图像坐标系（猜测这里的Tag坐标系原点为标签正中心，右下分别为XY，相机正前方为Z
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2024-05-17 15:15:37
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车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例： C:/Program Files/Open
只知道算法描述和代码，而不知道原理是比较扯的事情，还是把原理转载一下。 ORB-SLAM作为单目SLAM，其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化（optimization）在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化。一、为什么要优化 因为摄像机标定（camera calibration）
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2016-08-05 12:00:00
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XGBoost学习（一）：原理XGBoost学习（二）：安装及介绍XGBoost学习（三）：模型详解XGBoost学习（四）：实战XGBoost学习（五）：参数调优XGBoost学习（六）：输出特征重要性以及筛选特征完整代码及其数据Xgboost参数调优的一般方法调参步骤：1，选择较高的学习速率（learning rate）。一般情况下，学习速率的值为0.1.但是，对于不同的问题，理想的学习速率有
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2024-10-26 16:59:00
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之前讲到了如何用ceres做相邻两帧的ba优化，是用重投影误差来做的，对于连续的数据流，无论你在前端采用什么样的代数算法pnp或者icp其实都只能算出一个粗略的解，博主亲自做实验来比较代数解和非线性优化解的区别，发现无论怎样，即使我ba给的初值相当垃圾，优化出来的结果一样好于代数解。那么对于长时间的slam问题来说，如何保证可以减少随时间产生的累计误差，一种主流的做法是把我所以看到的关键帧中的ma
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2024-06-05 10:38:41
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Ceres Solver是谷歌2010就开始用于解决优化问题的C++库，2014年开源．在Google地图，Tango项目，以及著名的SLAM系统OKVIS和Cartographer的优化模块中均使用了Ceres Solver. 有关为何SLAM问题可以建模为最小二乘问题，进而使用最优化方法来求解，可以理解这一段话：Maximum likelihood estimation (MLE) is
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2024-04-28 08:55:09
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