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SLAM中利用舒尔补求解稀疏Hessian的逆

SLAM中利用舒尔补求解稀疏Hessian的逆0.引言1.Solved0.引言由于Hessian矩阵很大导致直接求逆会很慢很慢。包括求解GN、LM算法中的增量方程以及DogLeg算法中的GN步都可以用使用舒尔补进行加速求解!1.Solved可以利用稀疏性:1.舒尔补2.Cholesky因式分解SLAM中首选舒尔补!...

2019-08-21 09:43:47

警告:检测到时钟错误。您的创建可能是不完整的。

警告:检测到时钟错误。您的创建可能是不完整的。引言问题:解决方法:引言转载自参考博客问题:make[2]:Warning:File'../test/run_euroc.cpp'hasmodificationtime23357sinthefuturemake[2]:警告:检测到时钟错误。您的创建可能是不完整的。解决方法:有时候ubuntu连网后系统时间会更新,...

2019-08-17 16:31:48

vector.operator[]和.at( )元素访问区别

@[TOC](vector.operator[]和.at()元素访问区别)0.引言vector使用总结参考1vector使用总结参考21.区别参考[]操作符的源码:referenceoperator[](size_type__n){return*(begin()+__n);}at函数的源码referenceat(...

2019-08-09 10:49:37

浙江大学第二届“SLAM技术及应用”暑期学校与研讨会课后习题

浙江大学第二届“SLAM技术及应用”暑期学校与研讨会课后习题0.引言1.题集12.题集20.引言如有侵权留言告知,立即删除。1.题集11.现有两个相机视⻆V1,V2,V_1,V_2,V1​,V2​,其内外参数分别为[K1,R1,T1],[K2,R2,T2],[K_1,R_1,T_1],[K_2,R_2,T_2],[K1​,R1​,T1​],[K2​,R2​,T2​],其...

2019-07-29 14:40:25

VScode单步调试

VScode配置0.快捷键1.安装clang2.参考链接0.快捷键Ctrl+`打开默认终端;Ctrl+Shift+`新建新的终端;Ctrl+Shift+Y打开调试控制台,然后再自行切换终端选项;ps:`在键盘数字1的左边。1.安装clangsudoapt-getinstallclang2.参考链接参考链接...

2019-07-26 14:56:38

ICP_Align

ICP_Align0.引言1.description2.CODE0.引言在实际当中,经常需要比较两条轨迹之间的误差。但是,由于ground-truth轨迹与相机轨迹很可能不在一个参考系中,它们得到的轨迹并不能直接比较。这时,可以用ICP来计算两条轨迹之间的相对旋转与平移,从而估计出两个参考系之间的差异。不过目前也有很多后期评测工具可以实现这样一项工作。1.description设真...

2019-07-11 20:39:10

error: snap "*** " has " install-snap " change in progress

error:snap"***"has"install-snap"changeinprogress0.引言1.报错2.安装软件0.引言安装软件式遇到的错误,其实是已经安装过一次但没有安装成功导致一些地方有冲突。1.报错error:snap"×××"has"install-snap"changeinprogressSolved:snapchan...

2019-07-11 20:23:05

Kalman01 Filter

Kalman01Filter0.引言1.KalmanFilter1.1.建模1.2.五个重要公式2.MatlabDemo0.引言卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据,对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响,所以最优估计也可看作是滤波过程。Kalman.1.KalmanFilter理论上...

2019-07-10 17:36:02

Kalman

Kalman0.引言1.State-SpaceModel2.DynamicModel3.KalmanFilter0.引言参考:悉尼科技大学.徐亦达老师课程.1.State-SpaceModelxtx_txt​:隐状态,待估计量;纯视觉SLAM中即为(ξi,pi)(\xi_i,p_i)(ξi​,pi​)6个自由度自由度。yty_tyt​:观测量;纯视觉SLAM中即为Landm...

2019-07-10 15:12:36

Jacobi法求特征值特征向量

Jacobi法求特征值特征向量引言Jacobi法求特征值特征向量引言参考链接1参考链接2参考链接3参考链接4Jacobi法求特征值特征向量求解使用对象:实对称矩阵RRR,性质有RR−1=IRR^{-1}=IRR−1=I即是RT=R−1R^T=R^{-1}RT=R−1。  求解思路:实对称矩阵性质与旋转矩阵RRR性质相同,故看做是将旋转矩阵转化为三个自由度。变换过程也是利用旋...

2019-07-02 21:30:28

下载****Hash校验和不符失败

下载****Hash校验和不符失败引言解决引言昨天安装ROS更改了源导致的。解决sudoapt-getcleansudorm-rf/var/lib/apt/lists/*清除完再尝试:正在读取软件包列表…完成正在分析软件包的依赖关系树正在读取状态信息…完成没有可用的软件包gnuplot,但是它被其它的软件包引用了。这可能意味着这个缺失的软件包可能已被废弃,...

2019-06-21 09:43:38

iPhone6、iPad Pro惯性传感器性能对比

iPhone6、iPadPro惯性传感器性能对比引言1.标定2.结果4.对比分析4.AllanVariance分析5.结果6.TODO引言厉害!原文是github.io制作的博客页,估计博主那边能正常显示公式,但是我这边不能,转贴一下!机型iPhone6iPadPro上市时间2014.92015.9操作系统iOS11.0beta2iOS11.0...

2019-06-21 09:03:25

Ubuntu16.04重装系统记录

Ubuntu16.04重装系统记录引言1.前期引言1.前期删除之间的引导项:参考链接.重新扩大分区,多留一点空间给Ubuntu.

2019-06-20 19:29:56

Ubuntu16.04_matlabR2018a

Ubuntu16.04_matlabR2018a引言0.终端启动1.运行m文件2.修改.bashrc文件3.图形界面引言不打开软件终端。MATLAB安装参考1MATLAB安装参考20.终端启动根据安装目录建立软连接:sudoln-s/home/fb/MATLAB/R2018b/bin/matlab/usr/local/bin/matlab,之后直接在终端输入MATLAB就能...

2019-06-20 19:28:52

MatrixDifferentiation

MatrixDifferentiation引言1.矩阵微分2.常用公式引言ch6.1.矩阵微分参考链接:武汉大学ppt斯坦福ppt丹麦技术大学WIKI2.常用公式

2019-06-11 10:03:58

Eigen_四元数笔记

Eigen_四元数笔记引言1.构造函数2.常用函数引言参考链接1.构造函数常用的四元数格式有Quaternionf(float)和Quaterniond(double),模板类中的Scalar决定数据类型。官方介绍有七种构造方式,不过常用的一般有以下几种:直接赋值Eigen::Quaternion<_Scalar,_Options>::Quaternion(...

2019-06-10 15:56:19

(.text.startup+0x102):对‘Sophus::SO3::operator*(Sophus::SO3 const&) const’未定义的引用

.text.startup+0x102:对‘Sophus::SO3::operator*Sophus::SO3const&const’未定义的引用引言1.err2.solved引言1.errtest.cpp:(.text.startup+0xdb):对‘Sophus::SO3::SO3(Eigen::Matrix<double,3,3,0,3,3>con...

2019-06-09 22:29:58

Evo_installErr

Evo_installErr引言1.依赖项2.解决引言一个一个尝试终于找到错误所在,微笑脸!python导入包seaborn出错:ImportError:Nomodulenamed'_tkinter',pleaseinstallthepython3-tkpackage.1.依赖项依赖项中seaborn需要单独安装,自动解析解析不了:pip3installseaborn...

2019-05-15 11:18:10

3D-3D:ICP_SVD

3D-3D:ICP_SVD引言1.ICP2.SVD3.非线性求解引言ch7.利用一组匹配好的3D点(比如RGB-D图像),求解R,tR,tR,t,使用迭代最近点(IterativeClosestPoint,ICP).和PnP求解类似,ICP的求解同样分为线性方法(SVD)和非线性方法(BA).1.ICP2.SVD只要求出了两组点之间的旋转,平移量是非常容易得到的。所以重点是R...

2019-05-03 22:44:56

3D-2D:PnP_BA

3D-2D:PnP_BA引言1.BA2.g2o求解BA引言ch7.1.BA求解PnP最小化重投影误差问题。使用BA求解,BA思想本身不难,难在应用在重投影中求导的地方。直接对矩阵求导行不通,因为无论是变换矩阵还是旋转矩阵本身都有非常多的约束,再做求导只会越导越复杂。因此引入了李群与李代数,但是李群不满足加法,因此在李群上也没有导数的定义(ch4)故转而在李代数上利用(满足加法)导数的定...

2019-05-03 15:48:33

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