摘要：
本文学习VINS_Fusion的初始化过程 阅读全文
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本文将介绍以下内容：1. 坐标系、点、向量的表达；2. 旋转矩阵/变换矩阵；3. 旋转向量、欧拉角；4. 四元数。 阅读全文
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为了更加夯实自己的SLAM基础，我报了一门课，打算跟随高翔博士把基础更加完善的补起来。 阅读全文
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多线程是学习SLAM过程中不可缺少的一步，正确的使用多线程能使SLAM系统的运行速度提升很多，达到更高的精度和速度。本节就来学习SLAM中的多线程编程方法。 阅读全文
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本节学习自6哥的ORBSLAM2解读, 主要讲ORBSLAM2中双目相机的立体匹配步骤与过程 阅读全文
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多线程是学习SLAM过程中不可缺少的一步，正确的使用多线程能使SLAM系统的运行速度提升很多，达到更高的精度和速度。本节就来学习SLAM中的多线程编程方法。线程概念... 阅读全文
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本节主要学习ORB_SLAM2中的双目立体匹配算法的实现过程主要在frame.cc文件中主要过程：ID自增mnId=nNextId++;计算图像金字塔的参数mnSc... 阅读全文
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本文学习自《视觉SLAM十四讲》 图像 灰度图 灰度是描述灰度图像内容的最直接的视觉特征。它指黑白图像中点的颜色深度，范围一般从0到255，白色为255，黑色为0，故黑白图像也称灰度图像。灰度图像矩阵元素的取值通常为[0,255]，因此其数据类型一般为8位无符号整数，这就是人们通常所说的256级灰度 阅读全文
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要回答的几个问题 1. 单应矩阵 H 和基础矩阵 F 的区别（至少两个方面），推导两者的求解过程及改进求解的方法 答: 基础矩阵F和单应矩阵H的区别为所求相机获取图像状态不同而选择的不同矩阵。 本质矩阵E和基础矩阵F之间相差相机内参K的运算。 只旋转不平移求出F并分解的R，t与真实差距大不准确，能求 阅读全文
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本文主要讲解VINS_Fusion的特征追踪策略 阅读全文