参数化问题 在SLAM的建图过程中,把像素深度假设成了高斯分布.那么这么假设是否是合适的呢?这里关系到一个参数化的问题. 我们经常用一个点的世界坐标x,y,z三个量来描述它,这是一种参数化形式.我们认为x,y,z三个量都是随机的,它们服从三维的高斯分布.然而,在极线搜索中使用了图像坐标u,v和深度值d来描述某个空间点(即稠密建图).我们认为u,v不动,而d服从(一维的)高斯分布,这是另一种参数化形式.那么这两种参数化形式有什么不同吗?我们是否也能假设u,v服从高斯分布,从而形成另一种参数数化形式

开源方案 传感器形式 地址链接 MonoSLAM 单目 https://github.com/hanmekim/SceneLib2  PTAM 单目  http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/ ORB-SLAM  单目为主 http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/ ORB-SLAM2 单目 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 LSD-SLAM 单目为主 http://vision.i

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

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

之前我们分享过视觉SLAM找工作.面试经历,见<2018年SLAM.三维视觉方向求职经验分享>,<经验分享 | SLAM.3D vision笔试面试问题>. 从零开始学习SLAM知识星球里,会定期发布一些常见的SLAM问题引导大家讨论,并给出参考解答.以下列举几个已经发布的问题及回答. 1.视觉SLAM方法一般分为特征点法和直接法.请简述一下特征点法和直接法的概念,以及对应的优缺点. 特征点法,根据提取.匹配 特征点来估计相机运动,优化的是重投影误差,对光照变化不敏感 ,是比较成熟

非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分 数据类型 数据关联 初始化 位姿估计 地图维护 地图生成 失效恢复 回环检测 数据类型 直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,\(J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))\) ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图像I,J的对应点的像素偏移. 起源是光流法,由于使用了图像中大部分的信息,对纹理差的部分鲁棒性比直接法好,但是计算量也加大,要并行化计算. 间接法 就是特征点匹配,一般要考虑到特征点的鲁棒性,对光

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

首语: 此文实现客观的评测了使线性化的反转深度的效果.整篇只在表明反转可以线性化,解决距离增加带来的增长问题,有多少优势--%! 我的天呢!我竟然完整得翻译了一遍. 使用标记点地图构建SLAM的方法,有一种EKFmonocularSLAM的存在,可以不使用BA直接完成稀疏场景地图重建,详细方法和代码见官网:http://www.openslam.org/ EKF-SLAM使用EKF方法,所使用的方法参考两篇论文: Long Description        This code contain

前言 本文已更新至http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3624579.html .本文主要学习记录以下内容: 建议42.使用泛型参数兼容泛型接口的不可变性 建议43.让接口中的泛型参数支持协变 建议44.理解委托中的协变 建议45.为泛型类型参数指定协变 建议42.使用泛型参数兼容泛型接口的不可变性 让返回值类型返回比声明的类型派生程度更大的类型,就是“协变”.协变不是一种新出现的技术,在以往的编码中,我们已经在不自觉地使用协变.以下的代码就是一个不自觉应用协变的例子

［抄题］: Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation. Valid operators are +, -, *, /. Each operand may be an integer or another expression. Note: Division between two integers should truncate toward zero. The given RPN expr

一.存在的问题 DQN是一个面向离散控制的算法,即输出的动作是离散的.对应到Atari 游戏中,只需要几个离散的键盘或手柄按键进行控制. 然而在实际中,控制问题则是连续的,高维的,比如一个具有6个关节的机械臂,每个关节的角度输出是连续值,假设范围是0°~360°,归一化后为(-1,1).若把每个关节角取值范围离散化,比如精度到0.01,则一个关节有200个取值,那么6个关节共有20062006个取值,若进一步提升这个精度,取值的数量将成倍增加,而且动作的数量将随着自由度的增加呈指数型增长.所以根

建议45:为泛型类型参数指定逆变 逆变是指方法的参数可以是委托或者泛型接口的参数类型的基类.FCL4.0中支持逆变的常用委托有: Func<int T,out TResult> Predicate<in T> 常用委托有: IComparer<in T> 下面例子演示了泛型类型参数指定逆变所带来的好处: class Program { static void Main() { Programmer p = new Programmer { Name = "Mi

行为参数化就是可以帮助你处理频繁变更需求的一种软件开发模式.它意味着拿出一个代码块,把它准备好却不去执行它.这个代码块以后可以被你程序的其他部分调用,这意味着你可以推迟这块代码的执行.例如:你可以将代码块作为参数传递给另一个方法,稍后再去执行它. 应对不断变化的需求 1.第一次尝试:实现一个功能,从一个列表中筛选出绿色苹果的功能. 首先准备Apple实体类 public class Apple { private Integer Id; private String Color; private

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的

在软件工程中,一个众所周知的问题就是,不管做什么,用户的需求肯定会变.如何应对这样不断变化的需求?理想的状态下,应该把的工作量降到最少.此外,类似的新功能实现起来还应该很简单,而且易于长期维护.行为参数化就是可以帮助处理频繁变更的需求的一种软件开发模式.一言以蔽之,它意味着拿出一个代码块,把它准备好却不去执行它.这个代码块以后可以被程序的其他部分调用,这意味着可以推迟这块代码的执行. 以筛选苹果为例,逐步改进代码,来展示一些让代码更灵活的最佳做法. 需求:筛选绿色苹果 1.第一次尝试:为了实现筛

Evaluate the value of an arithmetic expression in Reverse Polish Notation. Valid operators are +, -, *, /. Each operand may be an integer or another expression. Note: Division between two integers should truncate toward zero. The given RPN expression

啥是行为参数化 行为参数化的本质是不执行复杂的代码块,让逻辑清晰可用. 相信使用过js的你肯定知道,js是可以传递函数的,而在 java中也有类似的特性,那就是匿名函数. 理解:行为参数化是一种方法,可以接收多种不同行为作为其参数,并在内部使用它们来完成任务. 将公共的逻辑抽象 一个类几万行,遍地的if else,让人摸不着北,函数太长容易将众多的业务逻辑混杂到一起,一是可读性很差,二是耦合性很高,容易牵一发而动全一身. 具体实践,可以额参考在重构改善代码既有设计一书中,提到的几种抽象方法. #

分布式深度学习DDL解析 一．概述 给一个庞大的GPU集群,在实际的应用中,现有的大数据调度器会导致长队列延迟和低的性能,该文章提出了Tiresias,即一个GPU集群的调度器,专门适应分布式深度学习任务,该调度器能够有效率的调度并且合适地放置深度学习任务以减少他们的任务完成时间(JCT(Job Completion Time)),一个深度学习任务执行的时间通常是不可预知的,该文章提出两种调度算法,基于局部信息的离散化二维Gittins索引(Discretized Two Dimensional

dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; (1)直接: 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性.例如自动曝光变化,非线性响应功能(伽马校正/白平衡),镜头衰减(渐晕),去连接伪像,或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真. 同时,对于介绍中提到的所有用例,数百万台设备(并且已经)配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机,而不是为人类消费捕获图像.这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的

摘要: 最近打算使用Kinect实现机器人的室内导航,收集了近年来的一些比较好的文章.<基于Kinect系统的场景建模与机器人自主导航>.<Mobile Robots Navigation in Indoor Environments Using Kinect>.<Using a Depth Camera for Indoor Robot Localization and Navigation>.<Depth Camera Based Indoor Mobile