融合方式概述 同SLAM发展过程类似,视觉融合IMU问题也可以分成基于滤波和基于优化两大类. 同时按照是否把图像特征信息加入状态向量来进行分类,可以分为松耦合和紧耦合两大类. 一.基于滤波的融合算法 1.1 松耦合 松耦合将视觉传感器和 IMU 作为两个单独的模块,两个模块均可以计算得到位姿信息,然后一般通过 EKF 进行融合. 可参考的算法有ethz的Stephen Weiss的ssf和msf 1.2 紧耦合 紧耦合则是指将视觉和 IMU 得到的中间数据通过一个优化滤波器进行处理,紧耦合需要把

经典视觉SLAM框架 整个视觉SLAM流程包括以下步骤: 1. 传感器信息读取.在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理. 2. 视觉里程计(Visual Odometry,VO).视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动,以及局部地图的样子.VO又称为前段. 3. 后端优化(Optimization).后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息,对他们进行优化,得到全局一致的轨迹和地图.由于接在VO之后,又称为后端. 4. 回环检测(Loop Closing).回环

1.Show and Tell: A Neural Image Caption Generator Google团队的成果 整体处理流程: 1)通过CNN提取到图片的特征,简称feature. 2)而后将feature输入到LSTM中,生成第一个词S0 3)而后每个词Si的生成只需要上一个生成的词Si-1的对应的embedding,直到生成最后一个特殊符号 框架: 生成词的方法 Sampling:softmax取最大值 BeamSearch:每次生成一个单词,保存到目前为止生成的概率最大的K个句

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.

目录 第1讲 前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲 初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲 三维空间刚体运动 旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲 李群与李代数 李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲 相机与图像 相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第

VINS-Mono 概述 VINS-Mono VINS-Mono是由一个单目相机和一个低成本IMU组成的鲁棒通用的单目视觉惯性系统.通过融合预积分的IMU测量值和特征观测值来获得高精度的视觉惯性里程计,在结合闭环检测和图优化,构成了一个完整的单目VIO-SLAM系统. VINS-Mono包含以下的特性: 可以从未知的状态进行初始化,,来引导滑窗优化的VIO 紧耦合优化的VIO同时优化IMU 在线重定位功能和4自由度的全局位姿优化 位姿图可以复用,保存,加载以及融合多个局部位姿图 大致流程 1.从

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感

目录 一 视觉SLAM中的传感器 二 经典视觉SLAM框架 三 SLAM问题的数学表述 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 本讲主要内容: (1) 视觉SLAM中的传感器 (2) 经典视觉SLAM框架 (3) SLAM问题的数学表述 一 视觉SLAM中的传感器 想象一个在室内的移动机器人在自由地探索室内的环境,那么定位与建图可以直观地理解成: (1) 我在什么地方?--定位 (2) 周围环境是怎样的?--建图 而要完成定位和建图则需要各种传感器的支持.传感器一般可以分为两类,一

100 open source Big Data architecture papers for data professionals. 读完这100篇论文 就能成大数据高手 作者 白宁超 2016年4月16日13:38:49 摘要:本文基于PayPal高级工程总监Anil Madan写的大数据文章,其中涵盖100篇大数据的论文,涵盖大数据技术栈(数据存储层.键值存储.面向列的存储.流式.交互式.实时系统.工具.库等),全部读懂你将会是大数据的顶级高手.作者通过引用Anil Madan原文和CS

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen

小萝卜机器人的例子: 就像这种机器人,它的下面有一组轮子,脑袋上有相机(眼睛),为了让它能够探索一个房间,它需要知道: 1.我在哪——定位 2.周围环境怎么样——建图 定位和建图可以理解成感知的 "内外之分",一方面要明白自身的状态(位置),另一方面要了解周围的环境(地图).要完成这些工作,我们可以通过在房间铺设导引线,在墙上贴识别二维码,在室外可以给机器人安装定位设备,这些我们都称之为传感器,传感器分为两类: 1.携带于机器人本体上,例如相机,激光传感器等 2.安装于环境中的,例如导

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! LeNet / AlexNet / GoogLeNet / VGGNet/ ResNet 前言:这个系列文章将会从经典的卷积神经网络历史开始,然后逐个讲解卷积神经网络结构,代码实现和优化方向. THE HISTORY OF NEURAL NETWORKS http://dataconomy.com/2017/04/history-neural-networks/

在上一篇文章当中我们剖析了Facebook的著名论文GBDT+LR,虽然这篇paper在业内广受好评,但是毕竟GBDT已经是有些老旧的模型了.今天我们要介绍一个业内使用得更多的模型,它诞生于2010年,原作者是Steffen Rendle.虽然诞生得更早,但是它的活力更强,并且衍生出了多种版本.我们今天剖析的就是这篇2010年最经典的原版论文. 说到推荐.广告的算法模型,几乎很难绕开FM,它是一个非常强的模型.理论简单.推导严谨.实现容易,并且效果不俗.即使是目前仍然在各大厂商当中发挥用场,在一

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地

一.公众号 泡泡机器人:泡泡机器人由一帮热爱探索并立志推广机器人同时定位与地图构建(SLAM)技术的极客创办而成,通过原创文章.公开课等方式分享SLAM领域的数学理论.编程实践和学术前沿. ​ 经典文章: ​ SLAM公开课 ​ ""每天一分钟"优秀论文解读 计算机视觉life:分享计算机视觉尤其是三维重建.SLAM方向的原创技术类公众号. ​ 经典文章: ​ 零开始学习SLAM系列文章 ​ SLAM方向新进展.总结综述类文章 ​ 深度相机系列文章 PCL点云:关注点云库PC

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面

转自:http://blog.csdn.net/zfdxx369/article/details/9091953?utm_source=tuicool 本文是zhang的一篇经典图像细化论文,效果很好,采用并行计算,速度非常快; 下文是 "智慧视觉"在CSDN上对这篇论文程序的一个改造,亲测可用! 由于OpenCV没有自带的图像细化函数,网上提供的基本是基于1.0接口的,于是乎动手搞成2.0 Mat类型接口的,方便好用.细化方法当中,当属经典的Zhang并行快速细化算法,细化之后的轮廓

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最

在<零基础小白,如何入门计算机视觉?>中我提到过,计算机视觉的研究目前主要分为两大方向:基于学习的方法和基于几何的方法.其中基于学习的方法最火的就是深度学习,而基于几何方法最火的就是视觉SLAM. SLAM将成为计算机视觉的下一个风口 在前几年计算机视觉的三大顶级会议(CVPR,ICCV,ECCV)上,几乎全是深度学习的研究,而这样的情况在这两年出现了新的变化:在2018年计算机视觉国际顶级会议 CVPR论文录用名单中,其中涉及SLAM/三维视觉 的工作超过 90 篇,占据了全体收录论文的近

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i