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最小二乘优化问题

这里给大家介绍一下最小二乘优化问题,然后举例里程计校准odometrycalibration加深印象。问题描述假设现有系统由nnn个观测函数描述{fi(x)}i=1..n\lbracef_{i}(x)\rbrace_{i=1..n}{fi​(x)}i=1..n​,其中xxx是状态向量,ziz_izi​是状态xxx的测量,...

2019-04-10 22:44:25

robots_estimation and learning之雷达定位

本次课程讲解,假设在给定地图的情况下,如何根据机器人测量进行定位,如何使用机器人定位算法估计每个时刻机器人的位姿。作业是利用粒子滤波求解机器人定位或跟踪问题。一、里程模型OdometryModel1.各种定位传感器概述在汽车全球导航应用里,用于定位的信息源有gps,通信运营商基站,wifi热点。这几类信息的精度各不相同,gps是3.5米,基站是600米,wifi是40米。但是对于无人...

2018-08-25 21:59:33

robots_estimation and learning之occupancy建图

本次博文是cousera的第三次课程,主要涉及slam建图,没有特别复杂的算法,几乎都是概念理解。我们知道地图,是对机器人所在环境的空间建模(spatialmodel)。那么,机器人是怎么理解地图得?地图该包含哪些信息?使用什么样的坐标系?如何合理的解析传感器数据?SLAM建图的难点在哪里? 地图的种类MetricMap这类地图的位置用坐标表示TopologicalM...

2018-08-18 09:51:42

robots_estimation and learning之卡尔曼滤波

本次博文为cousera的第二次作业,涉及卡尔曼滤波,分别讲述了:为什么要有运动估计 卡尔曼滤波器如何对运动状态建模 如何用贝叶斯滤波求解运动方程,其主观物理含义是什么 如果运动方程和观测方程是非线性的怎办一、为什么要有运动估计我们知道slam前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹,但由于不可避免的误差累积,这个轨迹在长时间内是不准确的。如下图所示:  每个黑点代表视觉...

2018-08-08 20:30:52

robots_estimation and learning之混合高斯模型

  近来slam技术在无人汽车领域比较火热,所以现在打算把cousera上的robots_estimationandlearning的4周课程刷一遍。做作业做了,但是没有提交(之前买的课到期了),所以也就没有验证正确性。 一、课程背景介绍我们知道SLAM问题的本质,对运动主体自身和周围环境空间不确定性的估计。本次课程属于slam技术的后端优化模块,我们将会从有噪声的、不完整的、...

2018-07-30 23:46:26

openMP学习笔记

本次学习课程来自Intel高级研究员TimMattson课程视频下载地址(全英文且无字幕):链接:https://pan.baidu.com/s/1nw6pcRv密码:aolo虽然最近量子计算和NvidiaCUDA技术越来越热,但是工业上都采用arm架构的嵌入式设备,负担不起nvidia的成本,所以学好OpenMP、SIMD之类的还是比较重要的。1.openmp是干什么

2018-01-21 14:52:08

deep learning的使用观点

为保证作者原意,不做翻译citedfrom: AdrianRosebrockGetoffthedeeplearningbandwagonandgetsomeperspectiveDisclaimer:Thispostisabitcynicalintone.Inallhonesty,Isupportdeeplearningresearch,I

2017-04-29 09:05:08

opencv应用实例-金圣韬-专题视频课程

本人对机器视觉及图像算法非常感兴趣,特别整理了几个应用的例子分享给大家。谈不上实际商业使用,本人尽力在较短的授课时间内,讲明白算法流程及相关接口的使用方法,希望相互提高。...

2017-03-07 08:49:34

bundle adjustment算法学习

今天学习了稀疏的光束平差法,基于上一篇博文Levenberg–Marquardt算法学习,这里对学习内容做一个理论梳理。本次内容包括:BA简介BA迭代步长的数学推导稀疏BA迭代步长的算法求解过程1.BA简介  摄像机在静态环境中移动,得到不同时刻拍摄的多幅图像。假设这些图像是同一刚性物体的投影,则可由图像特征对应关系估计出摄像机的运动参数。在计算机视觉中,这一过程称为运动分析或由运动重建物体结

2016-11-27 16:34:26

Levenberg–Marquardt算法学习

本次是对Levenberg–Marquardt的学习总结,是为之后看懂sparsebundleajdustment打基础。这篇笔记包含如下内容:回顾高斯牛顿算法,引入LM算法惩罚因子的计算(迭代步子的计算)完整的算法流程及代码样例1.      回顾高斯牛顿,引入LM算法 根据之前的博文:Gauss-Newton算法学习 假设我们研究如下形式的非线性最小二乘问题: r(x)为某个问题的残差

2016-11-23 21:07:01

The computation of homography, essential and fundamental matrix

本次打算梳理下最基本的几个矩阵之间的关系以及计算,总结大体内容:1. 单应性矩阵的基本概念什么是单应性矩阵?单应性变换包含什么样的射影组合(projectivetransformation)?单应性关系的前提条件?单应性与极几何的联系?2.单应性矩阵的计算 本质矩阵和基础矩阵的性质,上一篇博文有详细介绍,所以此处只讲计算方法了。3.基础矩阵的计算及计算前提条件4.本质矩阵的计算5.给定本质

2016-11-14 23:22:19

Relative Orientation 与fundamental essential matrix

由于《Hartley,Zisserman...》书太厚,啃不动。所以最近回头看youtube上的德国鬼子视频,补习机器视觉最基础的知识。所以本次博文,没有算法,没有代码,纯粹的定义和识记。老外视频课程地址:https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGRsi5vzy9PiQpNWHjq-bKN1 本次总结涵盖视频:Photogramm

2016-11-07 20:33:53

opencv相机标定

代码是我几个月前,不知道哪里下载的,原始版权不在我,也没法给出处。  opencv做相机标定经常碰到问题,就是超大图片无法找到角点。我做了小修改,就是把图片先缩小,等找到角点了,再放大到原来比例。  输入参数:方格的数量,注意是内圈角点数量boardsize方格的物理尺寸,单位毫米 squaresizeCMakeLists:cmake_minimum_required(VERSION

2016-09-05 22:24:13

Gauss-Newton算法学习

Gauss-Newton算法是解决非线性最优问题的常见算法之一,最近研读DPPTAM开源项目代码,又碰到了,索性深入看下。本次讲解内容如下:基本数学名词识记牛顿法推导、算法步骤、计算实例高斯牛顿法推导(如何从牛顿法派生)、算法步骤、编程实例高斯牛顿法优劣总结一、基本概念定义1.非线性方程定义及最优化方法简述  指因变量与自变量之间的关系不是线性的关系,比如平方关系、对数关系、指数关系、三角函数关

2016-06-08 20:11:08

RGBD点云纹理生成

假设你有一坨带颜色点云,非常想要贴纹理的效果,但又觉得PCL那一堆API很恶心,那么就用meshlab吧!本文将给出主要步骤:【大部分来自youtube视频】

2016-04-04 17:44:21

ONI文件生成与读取

之前一直不知道如何实时保存RGB-D数据,每次都写入PCD文件不现实,对于30fps的,每秒就有30个PCD文件,硬盘速度绝逼跟不上。保存color和depth视频吧,总觉得不方便,而且depth压缩与解压缩会有精度损失。后来老外提醒我:/OpenNI2/Source/Tools/NiViewer  pressstorecordonifile感觉很方便,于是自己参考了《openni

2016-04-04 15:17:43

ubuntu14.04 PCL1.8 OPENNI2.0 OPENCV3.0安装小结

最近入手NvidiaTegra1开发板,ARM架构的,做室内三维重建用。今天就讲讲的PCL1.8+OPENCV3.1+OPENNI2.0在ubuntu14.04上的安装与编译。  更新ubuntu的armhf源,修改source.list,中科大的快!debhttp://mirrors.ustc.edu.cn/ubuntu-ports/trustymainrestricte

2016-02-13 19:50:09

SIFT特征--方向赋值与关键点描述

一个SIFT关键点拥有三个信息:位置,尺度和方向。前面已经介绍了如何精确定位关键点的位置,通过尺度不变性求极值点,可以使其具有缩放不变的性质。现在来谈谈为特征点指定方向参数,使提取的特征对图像旋转具有不变性,从而实现匹配时图像的旋转无关性。最后,再介绍该用什么样的描述符来表达sift特征。 一、关键点方向分配 SIFT特征的一个关键的特性是旋转不变性,实现旋转不变的基本思想是采用“相对”的概念。

2015-12-03 23:07:57

sift特征--关键点搜索与定位

前面介绍了如何生成高斯图像金字塔,并计算了每组图像的高斯差分图像。现在介绍如何进行关键点搜索与定位(都在灰度图上搞的)。一、极值点计算  关键点是由DOG空间的局部极值点组成的。为了寻找DoG函数的极值点,每一个像素点要和它所有的相邻点比较,看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。每一幅高斯差分图像中的一个像素点,要和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较,以确保

2015-11-30 22:39:21

SIFT特征--构造DOG尺度空间

最近打算做全景图拼接,尝试过hugin和opencvstitch,一直没有很满意的效果。打算深入研究,恰好,在github看到清华一小哥的项目,故逐步分析他的代码。  sift特征是全景拼接的第一步,相当基础,但sift特征提取与匹配从0开始实现起来又挺折腾的,故花点时间整理下。  清华小哥的博客:http://ppwwyyxx.com/2013/SIFT-and-Image-Stich

2015-11-25 23:15:39

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