随笔分类 - SLAM
摘要：问题来源是 IMU 中 Gyroscope 测量的角速度实际含义，从而帮助理解 IMU 预积分过程中 Rotation Matrix 的积分过程（即文献 [1] 中公式 (30) 的第一个等式）。 解决这个问题，参考文献 [2] State Estimation for Robotics 的 与 。
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摘要：PnP 问题即 "Perspective n Point" 。 有 P3P 方法，使用三个点对就能求解。但是先按照熟悉的方法，写一写。最后写 P3P 方法，P3P 方法还是比较晦涩的，不是无脑方法。 1. 八点法（使用正交补推导出线性系统） 我希望把 SLAM 问题中基础理论都归纳到统一的框架下，但
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摘要：5 “step”计算 参考 "《DSO windowed optimization 公式》" ，计算各个优化变量的增加量。 公式再写一下： $$\begin{align} \begin{bmatrix} H_{\rho\rho} & H_{\rho X} \\ H_{X\rho} & H_{XX}
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摘要：以前看的书都提到 SE(3) 和 se(3) 的 Adjoint，但是并没有讲这个东西是干什么用的，只是给了一堆性质。这东西来自群论。 参考 Lie Groups for 2D and 3D Transformations 的 2.3。 In Lie groups, it is often nece
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摘要：给 StereoDSO 加 IMU，想直接用 OKVIS 的代码，但是有点看不懂。知乎上郑帆写的文章 "《四元数矩阵与 so(3) 左右雅可比》" 提到 OKVIS 的预积分是使用四元数，而预积分论文中使用 so(3) 的右雅克比。才疏学浅，先整理好 so(3) 的预积分，写好 StereoDSO
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摘要：4 Schur Complement 部分信息计算 参考《DSO windowed optimization 公式》，Schur Complement 部分指 Hsc（$H_{X\rho} H_{\rho\rho}^{ 1} H_{\rho X}$）和 bsc（$H_{X\rho} H_{\rho\
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摘要：3 非 Schur Complement 部分信息计算 参考 "《DSO windowed optimization 公式》" ，非Schur Complement 部分指 $H_{XX}$ 和 $J^T_{X}r$。 3.1 优化的局部信息计算 EnergyFunctional::accumula
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摘要：1. okvis_app_synchronous.cpp 在此文件中 okvis 对象为 okvis_estimator，是类 okvis::ThreadedKFVio 的实例化对象。 数据输入接口是 ThreadedKFVio::addImuMeasurement 和 ThreadedKFVio:
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摘要：这里不想解释怎么 marginalize，什么是 First Estimates Jacobian (FEJ)。这里只看看代码，看看Hessian矩阵是怎么构造出来的。 1 优化流程 整个优化过程，也是 Levenberg–Marquardt 的优化过程，这个优化过程在函数 "FullSystem:
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摘要：从数据流的角度讲一遍 DSO 代码框架。 DSO 的入口是 FullSystem::addActiveFrame，输入的影像生成 FrameHessian 和 FrameShell 的 Object，FrameShell 是 FrameHessian 的成员变量，FrameHessian 保存影像信
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摘要：这里有一个细节，我想了很久才想明白，DSO 中的 residual 联系了两个关键帧之间的相对位姿，但是最终需要优化帧的绝对位姿，中间的导数怎么转换？这里使用的是李群、李代数中的Adjoint。 参考 http://ethaneade.com/lie.pdf 。 需要变通一下，字母太多，表达不方便。
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摘要：接上一篇博客《直接法光度误差导数推导》，DSO 代码中 "CoarseInitializer::trackFrame" 目的是优化两帧（ref frame 和 new frame）之间的相对状态和 ref frame 中所有点的逆深度。 在代码中出现了变量 和变量 ，其中的"sc"是指 Schur
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摘要：DSO 代码中初始化的部分。CoarseInitializer 将第一帧作为 ref frame，第二帧作为 new frame。ref frame 的 idepth (inverse depth) 一开始的时候都设置为1，随后在确定 new frame 相对 ref frame 之间相对位姿、光度
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摘要：论文链接：http://202.114.96.204/cache/13/03/x io.co.uk/35c82431852f2aa7d0feede9dc138626/madgwick_internal_report.pdf IMU 是指六轴传感器，包含陀螺仪和加速度计。MARG 是指九轴传感器，在
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摘要：如题，这是一件很蛋疼的事情。 为了完成这一件事情，需要达成目标： 1. Ubuntu GUI 必须要能够显示。 2. Ubuntu 可以链接 USB Camera。 目标一 目标1很容易达成。 在 Win10 中安装一个 X11 Server，可以是 VcXsrv，可以是 Xming，比较不推荐 X
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摘要：Here are some exercises answers for State Estimation for Robotics , which I did in June, 2017. The book's public link is here http://asrl.utias.utoron
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摘要：OpenCV 的类型与通道的表示方法。 参考文件 https://github.com/opencv/opencv/blob/05b15943d6a42c99e5f921b7dbaa8323f3c042c6/modules/core/include/opencv2/core/hal/interfac
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摘要：今天上午，因为“家里蹲”大神在 SLAM 交流群里问了一下为什么 $E$ 分解出来的 $R$ 需要判断 $R$ 的行列式，如果为 1，就需要所有元素乘以 1，以得到行列式为 +1 的 $R$。 旋转矩阵是将原基底下的坐标变换为新基底下的坐标，是一个线性变换的过程。 从二维旋转矩阵开始 二维旋转矩阵推
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摘要：这两篇文章讲得很好。 "矩阵求导术（上）" "矩阵求导术（下）" 比记公式靠谱多了。 对于求导的数学形式可以看看这个PPT。 http://wenku.baidu.com/link?url=f109MlZkctazXKxECYea d5yFvU5xeub1jmFfq3z UlsUGjbgam5tiA
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摘要：ORB_SLAM2 计算 F21 的代码是这样的。 F21 的真正意思是： $$ x_2^TF_{21}x_1^T=0 $$ 而写成克罗内克积的形式应该是这样的： $$ (x_1 \otimes x_2)^TF_{21}^s = 0 $$ 而 $$ (x_1 \otimes x_2)^T = [ u
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