论文摘取 (这部分看的是泡泡机器人的翻译) 基于特征点.单目.完全自动初始化,基于PTAM框架. 相关工作 A.位置识别(大概是用于回环检测) bags of words FAB-map DBOW2 covisibility 信息返回多个假设 B.地图初始化 单目SLAM需要初始化,两种方法:Mono-slam和LSD-slam(逆深度参数) 本文采用基于模型的初始化方法 平面场景:单应性矩阵 非平面场景:基础矩阵 C.单目SLAM 最初:每一帧采用滤波器联合地图特征和相机位姿:处理连续帧图像上

计算机科学入门资料之一的<算法与数据结构-C语言版>,覆盖了基础算法的几乎所有分支,其中的一个典型分支为图理论. 一个简介:图论基础-图数据结构基础 一个简洁的博客:图论基础,简列一本书 前言: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系 ,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 有向图和无向图有严格的集合论定义.在通常状况下,区分图的有向和无向的

小书匠Graph图论 有时候graph建好后,我们并不清除该graph内节点的,边的信息,这就需要调用函数去查看了. 目录: 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的 6.2查看graph中的点,边 6.3查看某些节点的度 6.4查看节点&边信息 6.5遍历一个有权图 注意:如果代码出现找不库,请返回第一个教程,把库文件导入. 6.查看Graph的信息 6.1查看graph内节点,边的数量 #生成graph  G=nx.path_graph(8)  nx.draw(G,with

在Orb-Slam中有三个地图分别是Covisibility Graph,Spanning Graph,以及Essential Graph,它们三个分别是什么意思呢? 首先,图优化是目前视觉SLAM里主流的优化方式.其思想是把一个优化问题表达成图(Graph),以便我们理解.观察.如果题主想更清楚地认识图优化与SLAM的关系,可以参见 一个图中有很多顶点,以及连接各顶点的边.当它们表示一个优化问题时,顶点是待优化的变量,而边是指误差项.我们把各个边的误差加到一起,就得到了整个优化问题的误差函数.

图论中所说的图,不是图形图像或地图,而是指由顶点和边所构成的图形结构. 图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机器学习的关键技术. 本系列结合数学建模的应用需求,来介绍 NetworkX 图论与复杂网络工具包的基本功能和典型算法. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 图论 1.1 图论是什么 图论[Graph Theory]以图为研究对象,是离散数学的重要内容.图论不仅与拓扑学.计算机数据结构和算法密切相关,而且正在成为机

作者:Lucida 微博:@peng_gong 豆瓣:@figure9 原文链接:http://zh.lucida.me/blog/top-code-offline-browser/ 关于 左耳朵耗子在最近发了一条关于leetcode的微博: 佩服之余,想起自己两年前找工作时随手写的一个小程序:Top Coder算法题目浏览器,硬盘里翻了翻没找到,于是找师弟要了一份copy,截了几张图放到微博上. 没想到不少人表示很感兴趣,还有些同学留下邮箱索要这个算法题目浏览器--我是懒的一个个发邮箱,所以干

在我们的开发工程中经常会使用到各种图,所谓的图就是由节点和节点之间的连接所形成的系统,数学上专门有一个分支叫图论(Graph Theroy).利用图我们可以做很多工具,比如思维导图,流程图,状态机,组织架构图,等等.今天我要做的是用开源的HTML5工具来快速构造一个做图的工具. 工具选择 预先善其事,必先利其器.第一件事是选择一件合适的工具,开源时代,程序员还是很幸福的,选择很多. flowchart.js  http://adrai.github.io/flowchart.js/ , 基于SV

搞统计的线性代数和概率论必须精通,最好要能锻炼出直觉,再学机器学习才会事半功倍. 线性代数只推荐Prof. Gilbert Strang的MIT课程,有视频,有教材,有习题,有考试,一套学下来基本就入门了. 不多,一共10次课. 链接:https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/calendar/ SES # TOPICS KEY DATES 1 The geometry of linear e

基本概念: 图论[Graph Theory]是数学的一个分支.它以图为研究对象.图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形,这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系,用点代表事物,用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系. 图论是一种表示 "多对多" 的关系 图是由顶点和边组成的:(可以无边,但至少包含一个顶点) 一组顶点:通常用 V(vertex) 表示顶点集合 一组边:通常用 E(edge) 表示边的集合 图可以分为有向图和无向图,在图中: (v, w) 表示无

ORB_SLAM2源码: 获得旋转矩阵,来自这里:http://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6406584.html 关于Covisibility图来自:http://blog.csdn.net/zhaojun1204/article/details/53002752 1.Covisibility Graph是一个无向有权图(graph),这个概念最早来自2010的文章[Closing Loops Without Places].简单来说,每个node就是关键帧,e

支叫图论(Graph Theroy).利用图我们可以做很多工具,比如思维导图,流程图,状态机,组织架构图,等等.今天我要做的是用开源的HTML5工具来快速构造一个做图的工具. 工具选择 预先善其事,必先利其器.第一件事是选择一件合适的工具,开源时代,程序员还是很幸福的,选择很多. flowchart.js  http://adrai.github.io/flowchart.js/ , 基于SVG创建Flow Chart go.js http://www.gojs.net/latest/index

构造函数 LoopClosing(Map* pMap, KeyFrameDatabase* pDB, ORBVocabulary* pVoc,const bool bFixScale); 主要分两部分,回环检测,以及GlobalBundleAdjustment LoopClosing中的关键帧都是LocalMapping中送过来的:送过来一帧,就检查一帧. // in LocalMapping::Run() mpLoopCloser->InsertKeyFrame(mpCurrentKeyFra

http://geek.csdn.net/news/detail/202128 作者:高翔,张涛,刘毅,颜沁睿. 编者按:本文节选自图书<视觉SLAM十四讲:从理论到实践>,系统介绍了视觉SLAM(同时定位与地图构建)所需的基本知识与核心算法,既包括数学理论基础,又包括计算机视觉的算法实现.此外,还提供了大量的实例代码供读者学习研究,从而更深入地掌握这些内容. 当前的开源方案 本文将带着读者去看看现有的SLAM方案能做到怎样的程度.特别地,我们重点关注那些提供开源实现的方案.在SLAM研究领域

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12347171.html *** 本文要点: ORB-SLAM2 简介 ORB-SLAM2 实体对象之间的关系 ORB-SLAM2 系统概览 (参考论文 + 代码) 以思维导图形式绘制的 ORB-SLAM2 程序导图 写在前面 最近准备开始做本科毕业设计,准备对 SLAM 系统中的回环检测模块下手.因为新冠疫情不知道什么时候才能返校,这次放假回家就带了个 mat

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12369339.html 本文要点: ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程和 LocalMapping 进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LoopClosing 线程

ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测:2)很鲁棒的重定位.为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的地图管理策略. 在tracking线程,ORB-SLAM和PTAM一样,也是

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM(http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html)的衣钵,并做出了两点巨大改进:1)实时回环检测:2)很鲁棒的重定位.为了实现这两点改进,ORB-SLAM把PTAM的mapping线程基于局部BA和全局BA拆分成了local mapping和loop closing两个线程,用ORB描述子替换了patch匹配,并且设计了非常优秀的地图管理策略. 在tr

4. 自动地图初始化 地图初始化的目标是两个帧之间相对位姿来三角化一系列的点云(riangulate an initial set of map points),这个操作是独立与场景且不需要人为的干预的.文章提出平行的计算两个几何模型:对平面场景的 homography 和对非平面的 fundamental matrix .然后根据实际情况选择一个模型做初始化,算法的步骤如下: Find initial correspondences: 从当前帧 \(F_c\) 中提取 ORB 特征并且在相邻帧

ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System Abstract 这篇文章提出了 ORB-SLAM,一个基于特征的单目SLAM系统,这个系统在室内和室外同样适用.该系统对严重的运动杂波(motion clutter)很稳健,允许宽基线闭环和重定位,并且包含了全自动的初始化.基于近些年的优秀的算法,我们重新设计了一个新的系统:他对所有的任务都使用了相同的特征包括跟踪.映射.重定位和循环闭环.一种选取重建过程中点和关键帧的策略有着出色

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 发布时间:2016年11月13日 22:09:30    浏览数:5380次    来自:微信 该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四