03 2019 档案
摘要：sudo apt install libzip-dev
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摘要：张宁 Semantic Labeling of Indoor Environments from 3D RGB Maps Manuel Brucker, Maximilian Durner, Rare Ambru, Zoltán Csaba Márton, Axel Wendt, Patric Je
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摘要：论文：MSCKF的双目版本 Robust Stereo Visual Inertial Odometry for Fast Autonomous Flight 下载地址：点击 源码地址：https://github.com/KumarRobotics/msckf_vio
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摘要：分类：数组 35. 搜索插入位置 给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。 你可以假设数组中无重复元素。 26. 删除排序数组中的重复项 给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除
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摘要：下载链接：点击 为了提高机器人状态估计的准确性和鲁棒性，越来越多的应用依赖于来自多个互补传感器的数据。 为了在传感器融合中获得最佳性能，这些不同的传感器必须在空间上和时间上相互对准。为此，已经开发了许多方法来在两阶段过程中估计这些系统参数，首先估计时间偏移 并随后解决传感器之间的空间转换。 在这项工
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摘要：Cubic Range Error Model for Stereo Vision with Illuminators 带有照明器的双目视觉的三次范围误差模型 Cubic Range Error Model for Stereo Vision with Illuminators 带有照明器的双目视觉
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摘要：IMU（惯性测量单位）是机器人中非常流行的传感器：其中，它们被用于惯性导航[1]，姿态估计[2]和视觉惯性导航[3]，[4]，也使用 智能手机设备[5]。 机器人技术中使用的IMU通常基于MEMS（微机电系统）技术。 它们由一组三轴簇组成：加速度计，陀螺仪和磁力计簇。 在理想的IMU中，三轴簇应共享
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摘要：##marg 基础 摘自贺一家的博客 在我们这个工科领域，它来源于概率论中的边际分布（marginal distribution）。如从联合分布p(x,y)去掉y得到p(x)，也就是说从一系列随机变量的分布中获得这些变量子集的概率分布。回忆了这个概率论中的概念以后，让我们转到SLAM的Bundle
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摘要：pl-svo对第一帧提取点和线段特征，点特征直接保存为Point2f就行，对于线段特征保存线段的两个端点 提取点和线段特征 保存点和线段特征到vector<cv::Point2f>& px_vec，对于线段特征，储存的是两个端点和中点三个点的坐标 然后第二张图像进来，不在进行特征提取，进行金字塔光流
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摘要：Towards real-time unsupervised monocular depth estimation on CPU Matteo Poggi , Filippo Aleotti , Fabio Tosi , Stefano Mattoccia 在CPU上进行实时无监督单目深度估计 Ab
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摘要：单目视觉里程计流程图 class FrameHandlerMono : public FrameHandlerBase 构造函数，进进行初始化 void FrameHandlerMono::initialize()初始化函数 主要功能 构建点和线段特征的特征提取器 创建点和线段特征的深度滤波器 vo
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摘要：pl-svo是在svo的基础上结合点和线特征的半直接法视觉里程计 程序启动通过app文件夹下的run_pipeline.cpp主程序启动，其它的函数文件统一放在src文件夹下，我们先从run_pipeline.cpp进行分析，了解整个算法流程。 首先定义了 svo_options的数据结构，里面包含
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摘要：vins-mono的关键帧选择策略 1 与前一帧的平均视差。如果跟踪特征的平均视差超过某个阈值，我们会将此图像视为关键帧。 2 另一个是跟踪质量。如果跟踪特征的数量低于一个阈值，我们把这一帧看做一个新的关键帧。 具体在bool FeatureManager::addFeatureCheckParal
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摘要：为相机图像提取brisk特征点，并设置描述子的提取方向为重力加速度在世界坐标系中的方向（0，0，1）
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摘要：系统框架介绍 1. Measurement Preprocessing(观测预处理):对图像提feature做feature tracking,输出tracked feature list, 对IMU做预积分,输出两帧图像间的IMU积分结果.这里应该还有个很重要的步骤, IMU和图像的数据同步, V
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摘要：参考：https://catkin-tools.readthedocs.io/en/latest/installing.html First you must have the ROS repositories which contain the .deb for catkin_tools: Onc
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摘要：Imu_tk算法流程 由于VIO中，普遍使用的是精度较低的imu，所以其需要一个较为准确的内参数和noise的估计。Noise大家通常使用Allan方差进行估计可以得到较为可信的结果，这里不赘述了。内参数标定比较方便的一个工具就是imu_tk。所以本篇文章主要详细介绍一下imu_tk的算法流程以及使
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摘要：Exploiting Points and Lines in Regression Forests for RGB-D Camera Relocalization 利用回归森林中的点和线进行RGB-D相机重新定位 张宁 https://pan.baidu.com/s/17RfrQqp0LaCELab
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