(<视觉SLAM十四讲>第三讲习题7)设有小萝卜一号和二号在世界坐标系中.一号位姿q1 = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1],t1=[0.3, 0.1, 0.1].二号位姿q2=[-0.5, 0.4, -0.1, 0.2], t2=[-0.1, 0.5, 0.3].某点在一号坐标系下坐标为p=[0.5, 0, 0.2].求p在二号坐标系下的坐标 假设在世界坐标系中p点的坐标为P. 用四元数做旋转则有(在Eigen中四元数旋转为q×v,数学中则为q×v×q^-1): q1 × P +

(<视觉SLAM十四讲>第三讲习题7)设有小萝卜一号和二号在世界坐标系中.一号位姿q1 = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1],t1=[0.3, 0.1, 0.1].二号位姿q2=[-0.5, 0.4, -0.1, 0.2], t2=[-0.1, 0.5, 0.3].某点在一号坐标系下坐标为p=[0.5, 0, 0.2].求p在二号坐标系下的坐标 假设在世界坐标系中p点的坐标为P. 用四元数做旋转则有(在Eigen中四元数旋转为q×v,数学中则为q×v×q^-1): q1 × P +

* { font-family: "Tibetan Machine Uni", "sans-serif", STFangSong; outline: none } 一.概述 旋转变换的核心思想 在不同坐标系下,虽然坐标不同,但是同一个向量还是一样的.这句话有点儿怪怪的,但是可以用数学公式表出:\(\beta_1^T\cdot\alpha_1=\beta_2^T\cdot\alpha_2\),其中\(\beta\)是不同坐标系的标准正交基(行分块),\(\alpha\

在以前的文章里,不管是绘制图形,绘制点亦或者是改变色值,所有的内容都是静态的. 在 webgl 里,图形的运动分为 平移.旋转.缩放 三种类型. 接下来,我们会从零基础开始,一点一点来深入了解图形如何进行运动. 首先来从零开始了解下图形的平移 1. 图形平移 首先我们来看如何实现图形的平移操作. 平移的操作就是将图形的原始坐标加上对应的移动距离.首先来看下平移的实现 const vertexShaderSource = "" + "attribute vec4 apos;&q

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

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> #include <map> using namespace std; // Eigen #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Geometry> // OpenCV #include <opencv2/co

第四讲 点云拼接 广告:“一起做”系列的代码网址:https://github.com/gaoxiang12/rgbd-slam-tutorial-gx 当博客更新时代码也会随着更新. SLAM技术交流群:374238181 读者朋友们大家好!尽管还没到一周,我们的教程又继续更新了,因为暑假实在太闲了嘛! 上讲回顾 上一讲中,我们理解了如何利用图像中的特征点,估计相机的运动.最后,我们得到了一个旋转向量与平移向量.那么读者可能会问:这两个向量有什么用呢?在这一讲里,我们就要使用这两个向量,把两张

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/8571653.html 3.题目回顾:在稀疏直接法中,假设单个像素周围小块的光度也不变,是否可以提高算法的健壮性?请编程实现.分析:根据直接法的思想:基于灰度不变假设.因为题目假设了周围小块光度也不变,那么我们可以用单个像素周围的3x3或5x5小块的平均灰度值作为单个像素的灰度值,从一定程度上调高了健壮性,但是效果提升有限.下面程序集成了direct_sparse.cpp程序的解释

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

#include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <Eigen/Geometry> #include <boost/format.hpp> // for formating strings #include

Movelt为使用者提供了一个最通用且简单的接口 MoveGroupInterface 类,这个接口提供了很多控制机器人的常用基本操作,如: 设置机械臂的位姿 进行运动规划 移动机器人本体 将物品添加到环境 / 从环境移除 将物体绑定到机器人 / 从机器人解绑 这个接口通过ROS话题topic.服务service和动作action等机制与 MoveGroup 节点进行通信. 有关ROS节点相关知识以后会介绍,参见ROS Nodes 1. 执行示例代码 1.1 运行过程 cd ~/ARM/ws_m

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种

本节目标 我们要实现一个基本的文件IO,用于读取TUM数据集中的图像.顺带的,还要做一个参数文件的读取. 设计参数文件读取的类:ParameterReader 首先,我们来做一个参数读取的类.该类读取一个记录各种参数文本文件,例如数据集所在目录等.程序其他部分要用到参数时,可以从此类获得.这样,以后调参数时只需调整参数文件,而不用重新编译整个程序,可以节省调试时间. 这种事情有点像在造轮子.但是既然咱们自己做slam本身就是在造轮子,那就索性造个痛快吧! 参数文件一般是用yaml或xml来写的.

第七讲 添加回环检测 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. 回环检测的阈值作出了相应的调整. 请以现在的github上源码为准. 简单回环检测的流程 上一讲中,我们介绍了图优化软件g2o的使用.本讲,我们将实现一个简单的回环检测程序,利用g2o提升slam轨迹与地图的质量.本讲结束后,读者朋友们将得到一个完整的slam程序,可以跑通我们在百度云上给出的数据了.所以呢,本讲也将成为我们“一起做”系列的终点啦. 小萝卜:这么快就要结

#include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <Eigen/Geometry> #include <boost/format.hpp> // for formating strings #include

第五讲 Visual Odometry (视觉里程计) 2016.11 更新 把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. 去掉了cv::cv2Eigen函数,因为有些读者找不到这个函数. 检查了minDis为零的情况. 之前t的访问时,行和列颠倒了,会对结果产生一定影响,现在修正了. 请以现在的github上源码为准. 读者朋友们大家好,又到了我们开讲rgbd slam的时间了.由于前几天博主在忙开会拍婚纱照等一系列乱七八糟的事情,这一讲稍微做的慢了些,先

设有⼩萝⼘1⼀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 = [0.55, 0.3, 0.2, 0.2], t1 = [0.7, 1.1, 0.2]T(q 的第⼀项为实部).这⾥的 q 和 t 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 = [−0.1, 0.3, −0.7, 0.2], t2 = [−0.1, 0.4, 0.8]T. 现在,⼩萝⼘⼀号看到某个点在⾃⾝的坐 标系下,坐标为 p1 = [0.5, −0.1, 0.2]T,求该向量在⼩萝

理论部分请看 :三维空间刚体运动 一.Eigen的使用 首先安装 Eigen: sudo apt-get install libeigen3-dev 一般都安装在 /usr/include/eigen3/ 中 代码: #include <iostream> #include <ctime> using namespace std; //Eigen 部分 #include <Eigen/Core> //稠密矩阵的代数运算 #include <Eigen/Dense&

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

自制Unity小游戏TankHero-2D(2)制作敌方坦克 我在做这样一个坦克游戏,是仿照(http://game.kid.qq.com/a/20140221/028931.htm)这个游戏制作的.仅为学习Unity之用.图片大部分是自己画的,少数是从网上搜来的.您可以到我的github页面(https://github.com/bitzhuwei/TankHero-2D)上得到工程源码. 本篇主要记录制作敌方坦克(Tank1)的一些重点. 原本制作敌方坦克是很简单的,只要把TankHero复