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原创 一文读懂自动驾驶中常用的定位算法之NDT点云配准算法
本系列博客计划写两篇，第一篇侧重原生态论文重点内容翻译解释及公式推导，第二篇侧重实际代码细节。将会不定期更新，文中所用图片如无声明来源网络和论文。文章目录写在前面AbstractChapter 1 Introduction1.1 ContributionsChapter2 Common concepts2.1 rotation2.2 registration2.3 sampling2.4 sla...
2019-04-11 21:57:12
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原创 c++ copy constructor, copy assignment, move constructor, move assignment functions
【代码】c++ copy constructor, copy assignment, move constructor, move assignment functions。
2024-01-31 12:39:38
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原创 Dynamic binding, polymorphism and Curiously Recursive Template Pattern
C++多态和动态绑定与循环模板模式的区别
2022-07-07 22:58:04
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原创 Inheritance and Polymorphism in cpp
class Base { public: Base() { Init(); /*this will invoke the base function, because derived object is not been created yet.*/ } virtual ~Base() = default; virtual void Init() { cout << "Base init\n"; } void Run() { Work(); /*this wil.
2021-11-17 14:38:24
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原创 C++的继承构造函数
class Base { public: Base(int a) : data_(a) {} Base(double b) : data_(static_cast<int>(b)) {} Base(string c) : data_(static_cast<int>(c.size())) {} virtual ~Base() = default; protected: int data_ = 0;};class Derived : public Bas
2021-08-24 13:14:31
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原创 最优加权最小二乘估计
文章目录Reference最小二乘估计加权最小二乘估计ReferenceMatrix Differentiation加权最小二乘法与局部加权线性回归卡尔曼滤波与组合导航原理(1-2讲)最小二乘估计Z=HX+VZ = HX + VZ=HX+Vwhere, Z is the mmm dimension observation vector; XXX is a nnn dimension state vector; HHH is a m∗nm * nm∗n matrix; VVV is noi
2021-05-09 14:06:11
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原创 Lect3 最优化Optimization
文章目录Reference简介损失函数可视化最优化梯度计算使用有限差值进行数值计算微分计算梯度梯度下降Referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/21387326?refer=intelligentunithttps://zhuanlan.zhihu.com/p/21360434?refer=intelligentunit简介最优化是求一个最佳的WWW使得LLL最小，LLL由score function 和 loss function组成。损失函数可视化
2021-02-18 20:32:42
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原创 Lect2 线性分类
文章目录ReferenceKNN分类的不足线性分类器Score Function将图像看做高维度的点将线性分类器看做模板匹配偏差和权重的合并技巧图像数据预处理损失函数 Loss function多类支持向量机损失 Multiclass Support Vector Machine Loss正则化（Regularization）Softmax分类器SVM和Softmax的比较Referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580?refer=intelligentu
2021-02-17 21:04:13
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原创 Lect1 图像分类
文章目录Reference数据集分类What is cross validationKNN相比1-NN的好处Referencehttps://zhuanlan.zhihu.com/p/20900216数据集分类training settest setvalidation set当dataset数量过少，使用交叉验证的方法来进行超参数tuning。What is cross validatione.g. 1000 images, 平均分为5组，200 images/groupus
2021-02-17 21:02:07
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原创 初识GCC
文章目录ReferenceGCC/Make/CMake关系编译流程编译参数Third Party Librarygcc 命令参数DemoReferenceGCC/Make/CMake 之 GCCGCC/Make/CMake关系 cmake make gccCMakelist.txt -----> Makefile ----> Cmds ---> BinaryGCC: GNU C Compiler编译流程
2021-02-17 20:58:54
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原创 git的正确打开方式
文章目录@[toc]Ref：强烈安利1 基础篇1.1 本地提交1.2 创建分支、分支切换1.3 merge合并分支1.4 rebase合并分支2 高级篇2.1 分离HEAD2.2 相对引用2.3 撤销变更2.3.1 reset：真正的回退2.3.2 revert（推荐）：以进为退3 移动提交记录3.1 cherry-pick摘樱桃3.2 交互式rebase4 杂项4.1 只取一个提交记录4.2 提...
2020-04-19 13:17:31
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原创 点云地面检测算法
点云地面检测算法1 为什么对点云进行地面检测2 直接法3 地面拟合法3.1 平面方程和平面法向量的表示3.2 拟合地面方程Ax+By+Cz+d=04 条件筛选法5 总结1 为什么对点云进行地面检测原因1： 从三维激光雷达获取的点云信息往往是稠密的，对三维点云进行分割segmentation或者聚类clustering是对点云的基本操作之一。在进行分割之前，首先将地面点提取出来，会加速后面的分...
2020-04-18 19:11:29
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原创 hdl graph slam解析
github/hdl_graph_slam传送门paper： A Portable 3D LIDAR-based System for Long-term and Wide-area People Behavior Measurement这位老兄写的代码可读性非常好，大佬就是大佬。。。总结了一个图如下，总的分为4大模块，分别是：点云预处理；地平面检测；scan matching的Odom...
2020-04-18 10:48:01
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原创 ICP算法的推导和实现
1 ICP算法的推导Reference Paper： LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences目标函数， QQQ为target cloud， PPP为source cloudF(t)=∑i=1n∥(RPi+t)−Qi∥2F(t)=\sum_{i=1}^{n}\left\|\left(R P_{i}+t\right...
2020-04-12 11:59:19
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原创 Ceres Tutotial（1） —— 编程应用基础
文章目录重要的Reference1 install2 最小二乘问题的ceres表示3 求导3.1 自动求导3.2 Numeric Derivatives3.3 Analytic Derivatives4 Powell’s Function4.1 Powell’s Function的多个CostFunctor写法4.2 写成一个cost functor的方法5 Curve Fitting5.1 自动...
2019-11-27 21:58:01
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原创 Ceres Tutotial（2） —— 最小二乘建模
文章目录写在前面1 CostFunction和SizedCostFunction1.1 细节对比1.2 两种定义cost function的完整代码对比2 AutoDiffCostFunction3 其他cost function4 用法不清楚的模块5 LossFunction6 LocalParameterization7 AutoDiffLocalParameterization8 Probl...
2019-11-27 21:56:35
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原创 侯捷的c++教程（4）
文章目录1 类的实例化对象object直接访问私有成员的两个特列2 转换函数1 类的实例化对象object直接访问私有成员的两个特列//------------------------------------------------------// object直接访问私有成员的两个特列// 1. 类内的object// 2. 友元函数//-----------------------...
2019-11-16 23:33:08
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原创 侯捷的c++教程（3）
文章目录1 Object Oriented Programming(OOP)1.1 Composition(复合)：has-a1.2 Delegation(委托): Composition by reference1.3 Inheritance（继承）：is-a2 虚函数与多态2.1 Inheritance with virtual2.2 Inheritance+Composition的构造和析构...
2019-11-16 15:57:00
459
原创 侯捷的c++教程（2）
文章目录1 带有指针成员的class写法细节1 带有指针成员的class写法细节更多信息访问shunmian的github资料主要注意点：拷贝构函数赋值构造函数#ifndef __MYSTRING__#define __MYSTRING__class String{public: // 普通构造函数 String...
2019-11-16 01:17:53
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原创 侯捷的c++教程（1）
文章目录1 不包含指针的class写法细节1.1 overloading1.2 构造函数放在private区域1.3 const成员函数1.4 传入参数都使用Reference1.5 返回参数尽量使用reference，有的不能1.6 friend1.7 运算符重载 —— 成员函数写法1.8 运算符重载 —— 非成员函数写法1.9 代码实践和注释总结详情可以参看github资料下面是简介和代码...
2019-11-16 00:00:37
2400
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原创 PCL入门tutorial
文章目录1 IO2 kd tree和octo tree2.1 kdtree search2.2 octotree search2.3 点云压缩 octree_pointcloud_compression2.4 其他八叉树应用3 点云的可视化4 点云滤波4.1 直通滤波器PassThrough4.2 VoxelGrid下采样4.3 statistical outlier removal4.4 使用参...
2019-11-15 22:14:07
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原创 Scan Context Image论文阅读
文章中的ppt是paper reading时做的，一共涉及两篇文章。主要包括机器人基于lidar的定位，回环检测。Paper1： 1-Day Learning, 1-Year Localization: Long-Term LiDAR Localization Using Scan Context ImagePublication：IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION...
2019-10-30 19:50:29
2397
10
原创 图像的偏移叠加
文章目录1 Idea2 实现3 效果1 Idea起初是看到cmu计算机视觉课件image filtering一节时，如何做出来下图图片的效果。2 实现图片偏移图片合并注意合并不是简单的相加，而是通过比较同一位置的两个像素值，我们取较小的一个作为当前点的新的像素值。merge_img.at<uchar>(i,j) = min(out_img.at<uchar&g...
2019-10-30 19:33:36
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原创 catkin_make, cmake, catkin build区别
文章目录1 catkin的历史1.1 Legacy Catkin Workflow1.2 Isolated Catkin Workflow1.3 Parallel Isolated Catkin Workflow and catkin build2 cmake和catkin_make区别3 catkin_make和catkin build3.1 catkin_make 和 catkin build...
2019-10-30 19:30:58
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原创 NNDL —— 1 绪论
复旦大学Xipeng Qiu教授推出的深度学习的书籍，记录笔记如下文章目录1 DL本质2 AI的主要流派3 神将网络简史4 机器学习数据处理流程5表示学习6 深度学习框架7 书籍框架1 DL本质DL本质上是解决贡献度分配问题(Credit Assignment Problem, CAP)指样本的原始输入到输出目标之间的数据流经过多个线性或非线性的组件（ components）。因为每个组...
2019-09-08 22:19:54
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原创 深度学习中常见的名词术语
知乎盐选，邵天兰的分享，介绍了深度学习中常见的名词术语，可以快速的了解深度学习内的大体内容。文章目录1 从分类器开始2 神经网络的基本组成单元：神经元，层neuronactivation functionlayer3 深度学习扛把子：卷及神经网络CNNCNN layer(卷积层)Pooling layer(池化层，降采样层)softmax经典网络 VGGBatch normalization更深...
2019-09-08 22:13:49
1411
原创 DIP project 1 —— Fingerprint image processing
文章目录1 Task Introduction2 Methods2.1 blur noise2.2 binarize image2.3 remove holes3 cpp code1 Task IntroductionFingerprint image processing is an important part of fingerprintrecognition. A fingerpr...
2019-04-13 16:41:04
333
原创 如何直观的理解最大似然估计？
文章目录1 最大似然估计 maximum likelihood estimate2 几个概率相关的函数2.1 累积分布函数Cumulative Distribution Function(CDF)2.2 概率密度函数Probability Density Function(PDF)2.3 概率质量函数probability mass function(PMF)1 最大似然估计 maximum l...
2019-03-30 10:55:42
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原创 视觉slam14讲——第1234讲总结
文章目录1 第一讲 介绍2 第二讲 SLAM基础知识3 第三讲 刚体运动描述4 第四讲 李群与李代数1 第一讲 介绍不要想着把VIM变成一个IDE，它只是一个编辑器不要沉迷于ubuntu的不必要的配置，它只是一个工具2 第二讲 SLAM基础知识SLAM主要完成的两个问题是：定位建立地图完成SLAM依赖sensor：环境中的sensormarker导轨磁条机...
2019-03-29 21:48:31
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原创 视觉slam14讲——第11讲后端2
本系列文章是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的内容总结，文中的主要文字和代码、图片都是引用自课本和高翔博士的博客。代码运行效果是在自己电脑上实际运行得出。手动记录主要是为了深入理解 涉及到的主要内容如下理解Pose Graph 优化因子图优化增量式图优化位姿图Pose Graph1 Pose Graph的意义2 Pose Graph优化推导因子图优化1 贝叶斯网络Bayes
2017-12-19 21:29:10
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原创 视觉slam14讲——第10讲后端1
本系列文章是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的内容总结，文中的主要文字和代码、图片都是引用自课本和高翔博士的博客。代码运行效果是在自己电脑上实际运行得出。手动记录主要是为了深入理解 涉及到的主要内容如下理解后端的概念理解以EKF为代表的滤波器后端工作原理理解非线性优化的后端，明白稀疏性是如何利用的使用g2o和Ceres实际操作后端优化前端视觉里程计能给出一个短时间内的轨迹和地图，但
2017-12-12 15:25:05
4253
原创 视觉slam14讲——第9讲 设计前端
本系列文章是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的内容总结，文中的主要文字和代码、图片都是引用自课本和高翔博士的博客。代码运行效果是在自己电脑上实际运行得出。手动记录主要是为了深入理解 涉及到的主要内容如下设计一个视觉里程计前端理解slam软件框架的搭建理解前端设计容易出现的问题及解决方式 [TOC]1 搭建VO框架1.1 确定程序框架bin用来存放可执行二进制文件include/
2017-12-04 21:39:15
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原创 视觉slam14讲——第8讲 视觉里程计2
本系列文章是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的内容总结，文中的主要文字和代码、图片都是引用自课本和高翔博士的博客。代码运行效果是在自己电脑上实际运行得出。手动记录主要是为了深入理解直接法简介1 特征点法的缺点2 克服这些缺点的思路3 特征点法和直接法区别光流法1 LK光流直接法Direct Method1 简介推导2 直接法分类3 直接法的讨论4 直接法的优缺点总结代码实
2017-11-20 10:23:41
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原创 视觉slam14讲——第7讲 视觉里程计1
本文是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的习题部分，习题只做了一部分，如有错误，还请指出。文中代码、图片如无说明均引用自课本。第7讲 视觉里程计1特征点法1 人工设计的特征点有四个特征2 特征点组成3 常见的特征点ORB特征点1 改进的FAST 关键点Oriented FAST2 BRIEF描述子3 特征匹配31 存在的问题32 匹配方法4 特征提取和匹配代码实践的步骤分析
2017-11-05 21:28:03
7940
原创 视觉slam14讲——第4讲 李群李代数
基础1 李群2 李代数李代数求导1 基础1.1 李群群是只有一种运算的集合,拥有四种性质.封闭性结合律幺元逆比如, 特殊正交群和特殊欧氏群 李群指有连续光滑性质的群, SO(3)和SE(3)在实数空间上是连续的.1.2 李代数每个李群都有对应的李代数, 李代数描述了李群的局部性质.李代数由一个集合,一和数域F, 一个二元运算 , 组成. 满足四条性质封闭性双线性自反性雅可
2017-10-26 00:03:54
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原创 视觉slam14讲——第3讲 三维空间刚体运动
旋转的四种表示方法四种变换1 旋转的四种表示方法旋转向量(也叫轴角)旋转矩阵欧拉角四元数这四种都可以相互转化，使用Eigen库常用转化总结如下 (0)构造旋转向量Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI / 4, Eigen::Vector3d ( 0, 0, 1 ) );(1)旋转向量(也叫轴角) - - - - > 四元数Eigen::Qua
2017-10-25 23:21:07
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原创 视觉slam14讲——第2讲 初识SLAM
关于SLAM关于相机slam框架slam问题数学描述1 关于SLAMslam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尽可能使用不依赖于环境的传感器如laser、imu、camera等,而视觉SLAM主要解决问题是使用相机解决定位和建图问题2 关于相机单目相机(Monocular) 关键问题：无法得到深度。 单目slam估计的轨迹和地图和真实的相差一个尺度因子，也叫尺度不确定
2017-10-25 23:17:56
1961
原创 视觉slam14讲——第5讲 相机与图像
第5讲 相机与图像相机模型1 针孔相机模型2 畸变3 双目相机模型4 RGBD相机模型图像的存储和访问1 图像的存储2 图像的通道3 opencv图像像素的遍历第5讲 相机与图像1 相机模型 相机模型是用来描述将三维世界坐标系中的坐标点映射到二维图像平面的过程 使用针孔和畸变两个模型来描述整个投影过程。1.1 针孔相机模型 (1) 相机坐标系内中物理坐标点P=[X,Y
2017-10-25 14:38:38
4497
原创 视觉slam14讲——习题部分
本文是记录学习高翔所著《视觉slam14讲》的习题部分，习题只做了一部分，如有错误，还请指出。第4讲 李群与李代数习题习题1 验证SO3SE3Sim3关于乘法成群验证SO3SE3Sim3关于乘法成群习题2 验证R3R构成李代数R3R构成李代数习题3 验证李代数so3R3beginequation mathfrakso3 mathbfphi in mathbbR3 endequation满
2017-10-24 20:45:09
3591
Robotics - Modelling, Planning and Control (Springer, 2009)
2017-10-29
Micrium-Probe-TargetCode-410
2016-11-28
ubuntu下无法打开USB串口
2016-02-29
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