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…

共分为两篇,功能篇和技术篇. 时间大约是2016年冬天. 考虑搭一个用于Bug管理和追踪的系统. 综合比较下,选择了小巧的开源工具,Mantis. 在源码基础上,做代码修改,完成了定制版的优化改造. Mantis 以下内容来源于百度百科 缺陷管理平台Mantis,也叫做MantisBT,全称Mantis Bug Tracker. Mantis是一个基于PHP技术的轻量级的开源缺陷跟踪系统,以Web操作的形式提供项目管理及缺陷跟踪服务.在功能上.实用性上足以满足中小型项目的管理及跟踪.更重要的是其…

主要来源: http://blog.csdn.net/csh624366188/article/details/7612142  (比较详细) http://www.cnblogs.com/200911/archive/2012/10/09/2716873.html http://dododo1234321-163-com.iteye.com/blog/1828173 什么是缓存? 缓存是介于物理数据源与应用程序之间,是对数据库中的数据复制一份临时放在内存中的容器,其作用是为了减少应用程序对物理…

周围很多朋友开始做vio了,之前在知乎上也和胖爷讨论过这个问题,本文主要来自于知乎的讨论. 来自https://www.zhihu.com/question/53571648/answer/137726592 个人理解错误的地方还请不吝赐教,转载请标明出处,内容如有改动更新,请看原博:http://www.cnblogs.com/hitcm/,如有任何问题,feel free to contact me at robotsming@gmail.com 如有问题,请及时反馈给我,博客会持续更新.…

我有一张表w1000,里面有1000万条数据,这张表结构如下:CREATE TABLE `w1000` ( `id` varchar(36) NOT NULL, `name` varchar(10) DEFAULT NULL, `age` int(3) DEFAULT NULL, `money` double(8,2) DEFAULT NULL, `address` varchar(100) DEFAULT NULL, `create_date` datetime(3) DEFAULT NULL…

IMU模型和运动积分 $R_{\tiny{WB}} \left( t +\Delta{t} \right) = R_{\tiny{WB}} \left( t \right) Exp\left( \int_{t} ^{t+\Delta{t}} {}_{\tiny{B}} \omega_{\tiny{WB}} \left( \tau \right) d\tau   \right)$ ${}_{\tiny{W}}V \left(t+\Delta{t} \right) = {}_{\tiny{W}}V\…

一.上节回顾 上一节,我带你一起梳理了,性能问题分析的一般步骤.先带你简单回顾一下. 我们可以从系统资源瓶颈和应用程序瓶颈,这两个角度来分析性能问题的根源. 从系统资源瓶颈的角度来说,USE 法是最为有效的方法,即从使用率.饱和度以及错误数这三个方面,来分析 CPU.内存.磁盘和文件系统 I/O.网络以及内核资源限制等各类软硬件资源.至于这些资源的分析方法,我也带你一起回顾了,咱们专栏前面几大模块的分析套路. 从应用程序瓶颈的角度来说,可以把性能问题的来源,分为资源瓶颈.依赖服务瓶颈以及应用自身…

大公司跑在手机的似乎都是滤波MSCKF那种,有优化的但似乎功耗不行.还有就是杂交的前端滤波后面在挂地图,反正国内的似乎就是SVO, VINS, ORBSLAM,MSCKF组合起来. 缺啥补啥,那个太烂了就想办法换或者硬件加速.都是工程上的了,不过还是有很多trick. 说来滤波和优化类似,都是由于ba,bw,na,nw噪声的存在,优化的信息矩阵和滤波的方差的求解类似的,都是从噪声得到的.优化的边缘化,固定线性化点,保证可观性不变,滤波也可以通过改变矩阵保持可观性不变.还有就是increaseme…

在这一章中,将会用一些例子来展示如何使用之前章节中讨论的技术来进行优化.除了一些小的简单代码片段的展示外,还有两个熟知的图像滤波处理,Epsilon滤波和Sobel滤波,将会使用之前章节中讨论的方法进行一步一步地优化. 9.1 应用程序的代码样本 9.1.1 提升算法 这个例子说明了如何简化代码来提升性能.给定一张图片,对它进行8x8的box模糊滤波. 优化前的原始kernel代码: __kernel void ImageBoxFilter(__read_only image2d_t sourc…

开始之前 在上一篇我们实现了读取噪声图像, 然后 进行三种形式的均值滤波得到结果, 由于我们自己写的均值滤波未作边缘处理, 所以效果有一定的下降, 但是总体来说, 我们得到的结果能够说明我们的算法执行之后得到的图像噪声更低, 图像更清晰. 但是也会造成图像的模糊, 导致部分细节丢失. 在这一章中,我们介绍一下中值滤波及其实现 摘要 首先介绍了中值滤波的原理, 给出其实现思路,并根据思路实现了 C++ 的代码, 然后 同样测试 opencv 自带的中值滤波, 同样的测试图像, 得到对比结果, 分析…