Here are some exercises answers for State Estimation for Robotics, which I did in June, 2017. The book's public link is here http://asrl.utias.utoronto.ca/~tdb/bib/barfoot_ser17.pdf. But I used the November, 18, 2016 compiled version. So there may be…

概率论是探讨SLAM的一个重要的工具,概率密度函数的概率意义在于它能够描述一个随机变量位于任意区间的概率. p(x<=x<=x+dx)≍p(x).dx(由拉格朗日中值定理)…

2016总结 总体而言,上半年比较勤快,下半年偷懒了.下半年仔细看了Barfoot的书<state estimation for robotics>,收获很大. 2017计划 目前打算写以下几个系列的文章,是我自己比较感兴趣的话题,mark出来提醒自己. 理论 雅克比求导系列及开源软件中的应用 SLAM中的一致性问题 实践 AR中的SLAM 另外,有两个小工程要完成,也mark一下.…

前言 理解李群与李代数,是理解许多SLAM中关键问题的基础.本讲我们继续介绍李群李代数的相关知识,重点放在李群李代数的微积分上,这对解决姿态估计问题具有重要意义. 回顾 为了描述三维空间里的运动,我们使用3$\times $3的旋转矩阵$\mathbf{R}$来描述一个刚体的旋转,并且,用4$\times$4的变换矩阵来描述六自由度的旋转+平移.这两种矩阵在传统的欧氏空间$\mathbb{R}^{3 \times 3}$和$\mathbb{R}^{4 \times 4}$中,不存在加法运算,只有…

这是我在知乎上问题写的答案,修改了一下排版,转到博客里.   原问题: 能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 目前SLAM后端都开始用优化的方法来做,题主想要了解一下之前基于滤波的方法,希望有大神能够总结一下各个原理(EKF,UKF,PF,FastSLAM),感激不尽.   作者:半闲居士链接:https://www.zhihu.com/question/46916554/answer/103411007来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载…

Google Cardboard的九轴融合算法 --基于李群的扩展卡尔曼滤波 极品巧克力 前言 九轴融合算法是指通过融合IMU中的加速度计(三轴).陀螺仪(三轴).磁场计(三轴),来获取物体姿态的方法.它是开发VR头显中的一个至关重要的部分.VR头显必须要实时准确地获取用户头部的姿态,然后在屏幕上渲染出在对应的姿态所应该要看到的画面,才能让用户在VR世界里获得沉浸感. 因为人眼是非常精密的器官,如果渲染出来的画面稍微有一点点的延时或者偏差,人眼都能察觉出来,导致用户头晕想吐,再也不相信VR了.所…

网页链接地址:http://www.slamcn.org/index.php/%E9%A6%96%E9%A1%B5 资料非常丰富,内容如下: 首页 目录 [隐藏]  1 SLAM 介绍 1.1 什么是SLAM 1.2 SLAM与视觉里程计(Visual Odometry) 1.3 SLAM和SfM 2 主流开源SLAM方案 2.1 视觉传感器 2.2 激光传感器 2.3 视觉(Visual)与IMU融合(VI) 2.4 后端优化工具 3 入门资料推荐 4 泡泡机器人 5 相关博客推荐 6 机器人…

以前看的书都提到 SE(3) 和 se(3) 的 Adjoint,但是并没有讲这个东西是干什么用的,只是给了一堆性质.这东西来自群论. 参考 Lie Groups for 2D and 3D Transformations 的 2.3. In Lie groups, it is often necessary to transform a tangent vector from the tangent space around one element to the tangent space.…

转自 http://www.cnblogs.com/wenhust/   书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science a…

有位师兄收集了很多slam的学习资料, 做的很赞, 放到了github上, 地址:https://github.com/liulinbo/slam.git ruben update 0823 2016   01StableMatching.pdf 添加部分资料 2 years ago   1502.00956v2.pdf update by ruben 04/08/2016 a year ago   2013.2-第二届虚拟仪器大赛特等奖-结构化环境地图创建机器人.mp4 update by r…

视觉SLAM中的数学基础 第三篇 李群与李代数 前言 在SLAM中,除了表达3D旋转与位移之外,我们还要对它们进行估计,因为SLAM整个过程就是在不断地估计机器人的位姿与地图.为了做这件事,需要对变换矩阵进行插值.求导.迭代等操作.例如,在经典ICP问题中,给定了两组3D点,我们要计算它们之间的变换矩阵.假设第一组的3D点为$\mathbf{P}=\{ \mathbf{p}_i | i = [1,2, \ldots, N] \}$,第二组3D点为$\mathbf{Q}=\{ \mathbf{q}…

转自:http://www.cnblogs.com/wenhust/ 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robotics: Science and…

搜集了各大网络,请教了SLAM大神,终于把SLAM的入门资料搜集全了!在分享资料前,我们先来看看,SLAM技术入门前需要具备哪些知识?首先学习SLAM需要会C和C++,网上很多代码还用了11标准的C++.第二要学会用Linux.第三要会cmake,vim/emacs及一些编程工具.第四要会用openCV, PCL, Eigen等第三方库.只有学会了这些东西,才能真正上手编一个SLAM系统.如果要跑实际机器人,还要会ROS.下面将为大家推荐SLAM入门的学习书籍.SLAM公开课.SLAM学习网站.…

1.引言 SLAM:Simultaneous Localization and Mapping 同时定位与地图构建 搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动. 视觉SLAM:以相机为主要传感器的SLAM 问题:从图像中估计相机的运动以及环境的情况 应用:机器人.AR/VR.无人机.无人驾驶等等. 运动过程中把环境描述出来,这个描述不是唯一的,比如百度地图那种也叫做地图,还有就是三维空间中的点,把这些点用来定位,那么这些点组成的也叫地图等等…

原文出处:http://www.cnblogs.com/wenhust/p/5942893.html 书籍: 1.必读经典 Thrun S, Burgard W, Fox D. <Probabilistic robotics>[M]. Cambridge, USA: MIT Press, 2005 <Principles of Robot Motion Theory,Algorithms and Implementation> 2.有很多期,跟着会议一起出的文集 <Robot…

知乎上的提问,高翔作了回答:能否简单并且易懂地介绍一下多个基于滤波方法的SLAM算法原理? 写的比较通顺,抄之.如有异议,请拜访原文.如有侵权,请联系删除. 我怎么会写得那么长--如果您有兴趣可以和我一块把公式过一遍. 要讲清这个问题,得从状态估计理论来说.先摆上一句名言: 状态估计乃传感器之本质.(To understand the need for state estimation is to understand the nature of sensors.) 任何传感器,激光也好,视觉也…

摘抄知乎上一段有趣的话:     如果你出门问别人『学习SLAM需要哪些基础?』之类的问题,一定会有很热心的大哥大姐过来摸摸你的头,肩或者腰(不重要),一脸神秘地从怀里拿出一本比馒头还厚的<Multiple View Geometry>或<State Estimation For Robotics>或 <An Invitation to 3D Computer Vision>塞给你.然后告诉你,只要潜心修炼两年,一定会--     扯淡!SLAM是一个工程,不是一门课或…

icra16_slam_tutorial_tardos.pdf EKF: https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5560360.html 7. 小结 卡尔曼滤波是递归的线性高斯系统最优估计. EKF将NLNG系统在工作点附近近似为LG进行处理. IEKF对工作点进行迭代. UKF没有线性化近似,而是把sigma point进行非线性变换后再用高斯近似. PF去掉高斯假设,以粒子作为采样点来描述分布. 优化方式同时考虑所有帧间约束,迭代线性化求解. 呃好像题主还…

目录 一 视觉SLAM 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 视觉SLAM 什么是视觉SLAM? SLAM是Simultaneous Localization and Mapping的缩写,中文译作"同时定位与地图构建".它是指搭载特定传感器的主体(比如扫地机器人,无人机,无人驾驶汽车等),在没有先验信息(比如扫地机器人没有得到房间的平面图数据)的情况下,于运动过程中建立环境的模型(比如扫地机器人边运动边建立房间的二维平面地图),同时估计自己的运动(比如此时此刻,扫…

下载方式 根据你的操作系统下载不同的 BiliDrive 二进制. 执行: bilidrive download <link> 链接 文档 链接 Webpack 中文指南.epub (409.01 KB) bdrive://ce58b7b58292296a61a97de1f89c62b66da24ab6 OpenIntro Statistics 3e.pdf (7.17 MB) bdrive://ef01910ee34f0a1c91d9435f750a49c6ac1bc5fa AngularJ…

MathWorks从MATLAB 2015a开始推出与ROS集成的Robotics System Toolbox(机器人系统工具箱),它为自主移动机器人的研发提供现成的算法和硬件接口. 粒子滤波基本流程 A particle filter is a recursive, Bayesian state estimator that uses discrete particles to approximate the posterior distribution of the estimated s…

VINS-mono详细解读 极品巧克力 前言 Vins-mono是香港科技大学开源的一个VIO算法,https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono,是用紧耦合方法实现的,通过单目+IMU恢复出尺度,效果非常棒. 感谢他们开源,我从中学到了非常多的知识.源码总共有15000多行,我在通读完程序之后,结合参考文献,把程序背后的算法理论都推导了一遍,总结成了本文,与各位分享. 本文目标读者:对vins-mono有一定了解的SLAM算法工程师.由于程…

本文作者 沈玥伶,公众号:计算机视觉life,编辑部成员 一.相机与IMU的融合 在SLAM的众多传感器解决方案中,相机与IMU的融合被认为具有很大的潜力实现低成本且高精度的定位与建图.这是因为这两个传感器之间具有互补性:相机在快速运动.光照改变等情况下容易失效.而IMU能够高频地获得机器人内部的运动信息,并且不受周围环境的影响,从而弥补相机的不足:同时,相机能够获得丰富的环境信息,通过视觉匹配完成回环检测与回环校正,从而有效地修正IMU的累计漂移误差. 二.什么是相机与IMU外参? 足够准确的…

本文作者 任旭倩,公众号:计算机视觉life,编辑成员 欧洲 英国伦敦大学帝国理工学院 Dyson 机器人实验室 http://www.imperial.ac.uk/dyson-robotics-lab 简介: 伦敦帝国理工学院戴森机器人实验室成立于2014年,由Andrew Davison.教授领导.是戴森公司和帝国理工学院领导机器人视觉小组Andrew Davison教授的合作实验室,Andrew Davison是视觉SLAM领域的先驱,戴森提供大量的资金和支持,以建立一个机器人专家团队,他…

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     SLAM系统的研究点介绍 本文主要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类. 1. 前言 在<SLAM for Dummy>中,有一句话说的好:”SLAM并不是一种算法,而是一个概念.(SLAM is more like a concept than a single algorithm.)”所以,你可以和导师.师兄弟(以及师妹,如…

Chapter 2 : a short introduction how to build the code including the required software and how to run the NAO with our software. Chapter 3:describes our framework's architecture. Chapter 4:image processing approaches are presented. Chapter 5:the stat…

Prediction-Tracking-Segmentation 2019-04-09 18:47:30 Paper:https://arxiv.org/pdf/1904.03280.pdf 之所以要讲这篇文章,是因为,我很喜欢这个文章的思路,即:基于 prediction 的跟踪.废话不多说,来看文章的核心思想:Prediction-Tracking-Segmentation.文章的提到,现有的跟踪和分割的方法都是基于 appearance 的,而很少有考虑 motion informatio…

Applications of Reinforcement Learning in Real World 2018-08-05 18:58:04 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/applications-of-reinforcement-learning-in-real-world-1a94955bcd12 There is no reasoning, no process of inference or comp…

1. 前言 读者朋友们大家好!(很久很久)之前,我们为大家介绍了SLAM的基本概念和方法.相信大家对SLAM,应该有了基本的认识.在忙完一堆写论文.博士开题的事情之后,我准备回来继续填坑:为大家介绍SLAM研究的方方面面.如果前两篇文章算是"初识",接下来几篇就是"渐入佳境"了.在第三篇中,我们要谈谈SLAM中的各个研究点,为研究生们(应该是博客的多数读者吧)作一个提纲挈领的摘要.然后,我们再就各个小问题,讲讲经典的算法与分类.我有耐心讲,你是否有耐心听呢? 在&l…

A Multi-Sensorial Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) System for Low-Cost Micro Aerial Vehicles in GPS-Denied Environments 一种在无GPS环境中设计的面向低价微型飞行器的多传感器同步定位成图系统 学术编辑:Gonzalo Pajares Martinsanz收到:2017年1月25日:接受:2017年4月5日:发布时间:4月8日201 Abstract: O…