《视觉SLAM十四讲课后作业》第二讲

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《视觉SLAM十四讲课后作业》第二讲

1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有唯一解. 2. ⾼斯消元法的原理是什么? 原理:高斯消元法的作用是又来求解线性方程组的解,其原理是将方程组进行加减消元,然后求出未知数X. 3. QR 分解的原理是什么? 原理:将一个稀疏矩阵分解成一个正交矩阵和一个上三角矩阵A=QR, A左乘一个Householder反射矩阵Hj, Hn...H2H…

《视觉SLAM十四讲课后作业》第一讲

1. 如何在 Ubuntu 中安装软件(命令⾏界⾯)?它们通常被安装在什么地⽅? 答:一般有两种安装方式(1)apt-get install (2)dpkg -i package.deb.系统软件一般安装/bin文件夹下. sudo apt-get install [name_software] sudo dpkg (选项)(参数) dpkg -i package.deb 安装包 dpkg -r package.deb 删除包 dpkg -p package.deb 删除包(包括配置文件…

视觉slam十四讲课后习题ch3-7

题目回顾: 设有小萝卜一号和小萝卜二号位于世界坐标系中,小萝卜一号的位姿为:q1=[0.35,0.2,0.3,0.1],t2=[0.3,0.1,0.1]^T (q的第一项为实部.请你把q归一化后在进行计算).这里的q和t的表达的是Tcw,也就是世界到相机的变换关系.小萝卜二号的位姿为q2=[-0.5,0.4,-0.1,0.2],t=[-0.1,0.5,0.3]^T.现在,小萝卜一号看到某个点在自身的坐标系下,坐标为p=[0.5,0,0.2]^T ,求该向量在小萝卜二号坐标系下的坐标,请编程实现此…

视觉slam十四讲课后习题ch3--5题

题目回顾: 假设有一个大的Eigen矩阵,我想把它的左上角3x3块提取出来,然后赋值为I3x3.编程实现.解:提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行3列具体代码实现: #include<iostream> /*提取大矩阵左上角3x3矩阵,有两种方式: 1.直接从0-2循环遍历大矩阵的前三行和三列 2.用矩阵变量.block(0,0,3,3)//从左上角00位置开始取3行…

浅读《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》--操作1--初识SLAM

下载<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>源码:https://github.com/gaoxiang12/slambook 第二讲:初识SLAM 2.4.2 Hello SLAM(书本P27) 1.从github上下载源码,并解压 Ubuntu上,解压zip,先找到zip文件所在位置,然后运行下面代码,进行解压. unzip slambook-master.zip 解压后,找到ch2文件夹,在文件夹中找到helloSLAM.cpp文件运行cpp文件 g++ helloSLAM.cpp 如未安…

视觉slam十四讲第七章课后习题7

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html 7.题目要求:在ICP程序中,将空间点也作为优化变量考虑进来,程序应该如何书写?最后结果会有何变化? 分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个继承BaseUnaryEdge的边,从例子中的EdgeProjectXYZRGBDPoseOnly这个类在linearizeOplus中写下了关于位姿节点的雅克比矩阵,里面也没有相机模型参数模型(没有涉及到相机内…

视觉slam十四讲第七章课后习题6

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/newneul/p/8545450.html 6.在PnP优化中,将第一个相机的观测也考虑进来,程序应如何书写?最后结果会有何变化?分析:实际上在PnP例子中,我们可以把第一帧作为世界坐标系,然后在优化过程中对于第一帧的RT我们不做优化,但是我们在添加节点时仍然要将第一帧在世界坐标系下的空间点加入到图中,并且与第一帧的位姿链接起来,然后将第一帧坐标系下的空间点与第二帧的位姿连接起来.下面是我们修改的部分…