鉴于大家目前对滤波器设计软件比较陌生的状况，这里介绍一下关于滤波器设计软件的使用。由于filter solutions 的注册码难以寻找，故这里使用Filter Wiz Pro来介绍，希望大家能以下面的实例逐步掌握对Filter Wiz Pro的使用。【设计任务】 设计一个二阶低通滤波器，截止频率为f
论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/poseStacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationAbstract本文为人体姿态估计任务提出了一种新的卷积网络结构。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各
【PX4 EKF simulink仿真程序解析】（二）先验估计及先验协方差更新 现在来看预测阶段。先验估计状态更新%#codegen
function [nextStates,correctedDelAng,correctedDelVel,accNavMag] = UpdateStrapdownEquationsNED( ...
states, ...
earthRateNED,
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2023-07-11 13:49:38
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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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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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1.算法描述卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)，它能够从一系列的不完全包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。这种滤波方法以它的发明者鲁道夫·E·卡尔曼（Rudolf E. Kalman）命名。卡尔曼最初提出的滤波理论只适用于线性系统。Bucy，Sunahara等人提出并研究了扩展卡尔曼滤波(EKF)，将卡尔曼滤波理论进一步应用到非线性领域。 扩展卡尔曼滤波（Extende
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2023-12-13 22:24:11
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文章目录1 滤波器的主要类型1.1 低通滤波器(LPF）1.2 高通滤波器(HPF)1.3 带通滤波器(BPF)1.4 带阻滤波器(BRF)2 传输滤波器的封装类型3 传输滤波器的内部结构及本质3.1 传输滤波器的内部结构3.2 传输滤波器的本质4 传输滤波器的选型5 传输滤波器的测试5.1 共模插入损耗测试5.2 差模插入损耗测试6 传输滤波器的安装 主要介绍针对于复杂的工业设备中传输滤波器，
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2024-10-20 11:42:10
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******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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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解“基于RGB的位姿估计”和“基于RGBD的位姿估计深度学习”。以下是一篇简要的教程，希望能帮助你入门。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B --> C[模型选择]
C --> D[训练模型]
D --> E
原创
2024-07-26 09:21:38
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基于相机的位姿估计
原创
2021-07-19 10:37:03
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基于相机的位姿估计
原创
2021-06-24 11:49:15
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参考论文：Mertan A, Duff D J, Unal G. Single image depth estimation: An overview[J]. Digital Signal Processing, 2022: 103441.
本人基于上面的参考论文，试着总结单目深度估计的基础知识与发展路径。如有错漏之处，还请大家在评论区多多指教。点击文中的超链接即可转到引用论文。1.单
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2023-12-18 11:31:41
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机器人的位置（Position）和姿态（Pose）常常统称为位姿。位姿描述是表达机器人的线速度、角速度、力和力矩的基础，而坐标变换是研究不同坐标系中的机器人位姿关系的重要途径。2.1 位姿的数学描述2.1.1 位置描述一个坐标系在空间中的位置可以通过一个三维向量来表示，如图 2.1 所示，用三个相互正交带有箭头的单位矢量来表示一个参考坐标系 ，通过一个矢量表示参考坐标系中的一个点 ，可以由一个向
SVO的重定位部分代码解析与分析SVO的重定位功能体现在：运动跟踪丢失后通过与上一关键帧匹配以及地图点投影，找回当前相机位姿。由于没有后端和回环，SVO的重定位并不是回环校正后的重定位。 代码部分被放在运动跟踪线程里，只有寥寥几行，作用效果十分有限。原文代码部分如下：FrameHandlerMono::UpdateResult FrameHandlerMono::relocalizeFrame(
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2024-09-03 11:45:08
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最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域
原创
2021-03-23 21:23:34
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作者丨丁洪凯@知乎编辑丨3D视觉工坊一、论文解读论文： Drost et al. Model Globally, Match Locally: Efficient and Robust 3D Object Recognition. CVPR, 2010.http://campar.in.tum.de/pub/drost2010CVPR/drost2010CVPR.pdfModel
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2023-01-01 11:48:53
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1 内容介绍本文研究了基于单目视觉的运动刚体位姿估计问题,提出了基于自适应无迹卡尔曼滤波算法(Adaptive Unscented Kalman Filter,AUKF)的位姿估计方法.考虑到运动刚体位姿估计系统的量测方程为非线性且过程噪声统计特征未知,通过递推噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差阵,解决了位姿估计系统中过程噪声统计特性未知时估计精度下降的问题.实验结果表明,AUKF算法提高了位
原创
2022-08-20 20:24:44
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EPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块，需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点，迅速建立当前相机的初始姿态。PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题，不需要使用对极约束（存在初始化，纯旋转和尺度问题，且一般需要8对点），可以在较少的匹配点（最少3对点，P3P方法）中获得较好的
Apriltag中计算的Homography首先，在进行apriltag码检测时，如果检测到会一并计算出图像上apriltag码四个角点对应的homography矩阵，这个homography将这些点映射到到标准的(-1，1),(1,1),(1,-1),(-1,-1)顶点。在上面的示例一中，由homography和apriltag角点为:H = [ 3.3831e-01 7.066e-01
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2024-10-11 05:18:33
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