在Pose-Graph的过程中,如果使用G2O优化函数库,那么似乎是不用自己编写代价函数(也就是优化目标函数)的,因为G2O有封装好的SE3等格式,使得Pose-Graph的过程变得简单了,即只需要设置好vertex(优化变量),以及edge(vertex与vertex之间的trans),然后调用G2O的优化器,即可完成对Pose的优化:其实PoseGraph中的边本质上就是一个代价函数,只不过是G2O封装了,一旦我们使用Geres优化库,边就得自己构建,也就是需要自己构建优化目标函数. 其中,…

    最近在做一个类似VR照片的demo,跟全景图片也很像,只是VR照片与全景720度显示,我只做了180度.但我发现他们实现的原理有一丝相似,希望可以给一些想入行AR.VR的朋友一些提示吧.       要想根据用户摇晃手机的行为轨迹展示相应的场景,那必须要使用移动端的陀螺仪.加速器等传感器来做相应的协调.现在的移动端已经提供了很多传感器,你可以根据自己的需要获取相应的数据.       刚开始的时候,我使用传感器提供的姿态角,也称为欧拉角:pitch yaw roll 来显示.这种 姿态角…

姿态角(Euler角):yaw pitch roll  …

版权声明:若无来源注明,Techie亮博客文章均为原创. 转载请以链接形式标明本文标题和地址: 本文标题:Matlab中TCP通讯-实现外部程序提供优化目标函数解     本文地址:http://techieliang.com/2017/12/551/ 文章目录 1. 介绍 2. TCP使用方法  2.1. 创建tcp  2.2. 开启tcp  2.3. 关闭tcp  2.4. 收发 3. 其他  3.1. matlab发送回车,换行符的方法  3.2. matlab字符串连接  3.3. 接收…

https://mp.weixin.qq.com/s/zpZERtWPKljWNAiASBLJxA 根据以上网页自己做的总结: 在机器人社区中,定位与构图问题属于状态估计问题.主流使用的工具可以对给定噪声测量的动态系统进行随机估计,例如扩展卡尔曼滤波器(EKF)或粒子滤波器(PF). 一些内部传感器可以测量姿势随时间的变化,这种变化关系可以用公式表示为移动平台的数据驱动动力学模型,包括地面移动机器人中的光学编码器和飞行机器人中的IMU,众所周知它们具有累积误差和测量偏差. 一些外部传感器,如相机…

bootstrap4 Reboot details summary 优化这块,主要是为了去掉details summary的角标~ 所以优化写了一下. 原始HTML <details> <summary>Some details</summary> <p>More info about the details.</p> </details> 原始效果 原始效果演示 点击 https://v4.bootcss.com/docs/4.0/…

姿态角(Euler角)pitch yaw roll飞行器的姿态角并不是指哪个角度,是三个角度的统称.它们是:俯仰.滚转.偏航.你可以想象是飞机围绕XYZ三个轴分别转动形成的夹角. 地面坐标系(earth-surface inertial reference frame)Sg--------OXgYgZg<ignore_js_op> ①在地面上选一点Og②使Xg轴在水平面内并指向某一方向③Zg轴垂直于地面并指向地心(重力方向)④Yg轴在水平面内垂直于Xg轴,其指向按右手定则确定 机体坐标系(Ai…

前几天做了6050原始数据的串口输出和上位机波形的查看.这篇博客我们来看一下对原始数据的处理. 任务:利用STC89C52RC对MPU6050原始数据进行滤波与姿态融合. 首先我摘抄了一段别人在昨晚这个实验的写的最后总结.1.尽量不要用MPU6050内置的LPF滤波.虽然相比于原始加速度计输出,该LPF可以平滑输出,但是在FFT频谱上的表现相当差劲.2.广泛使用的窗口平均滑动滤波无论在FFT还是RMSE表现上都有不错的表现,所以一般基础应用(低速运动或四轴初学者)采用窗口平均滤波是比较明智的选择…

什么是SVM SVM是Support Vector Machine(支持向量机)的英文缩写,是上世纪九十年代兴起的一种机器学习算法,在目前神经网络大行其道的情况下依然保持着生命力.有人说现在是神经网络深度学习的时代了,AI从业者可以不用了解像SVM这样的古董了.姑且不说SVM是否真的已经没有前途了,仅仅是SVM在数学上优美的推导就值得后来者好好欣赏一番,这也是笔者迄今为止见过机器学习领域最优美的数学推导. 和大多数二分类算法一样,SVM算法也是致力于在正例和反例之间找出一个超平面来将它们区分开来…

1.介绍 它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,即支持向量机的学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. 2.求解过程 1.数据分类—SVM引入 假设在一个二维平面中有若干数据点(x,y),其被分为2组,假设这些数据线性可分,则需要找到一条直线将这两组数据分开.这个将两种数据分割开的直线被称作分隔超平面(separating hyperplane),当其在更加高维的空间中为超平面,在当前的二维平面为一条直线. 这样的直线可能存在很多条,则我们…