摘要：
对极几何、基本矩阵、本质矩阵 对极约束相关介绍可以在《计算机视觉中的多视图几何》一书的185页找到； 1 对极约束 1.2 对极约束的理解 对极几何是两幅视图之间内在的射影几何； 对极约束：已知某一3D点$X$在第一张图像上的投影是$x$,那么在同样观测到点$X$的第二幅图像上的投影$x'$是如何被 阅读全文
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无损卡尔曼滤波UKF（4）-预测Sigma点 每次迭代，需要k时刻的Sigma点带入过程函数 输入是 7维向量 扩充状态 输出是 5维向量 预测状态 void UKF::SigmaPointPrediction(MatrixXd* Xsig_out) { // 状态维数 int n_x = 5; / 阅读全文
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无损卡尔曼滤波UKF（3）-预测-生成Sigma点 1 选择创建Sigma点 A 根据 已知上一个时间戳迭代出来的 后验状态 $x_{k|k}$ 和后验协方差矩阵 $P_{k|k}$ 他们代表当前状态的分布。 Sigma点的数量取决于状态向量的维度 $n_{\sigma} = 2\cdot n_x 阅读全文
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1 新来的无损卡尔曼滤波器有什么不一样呢？ 对于非线性模型，比如我们前面使用的CVTR 经过这样的模型预测出来的状态就不会是正态分布的了 那么我们就没法用传统的卡尔曼滤波器 当然，可以选择使用扩展卡尔曼滤波，非线性函数，泰勒展开线性化呗 你愿意这么做，也可以，但是你就得算雅克比矩阵不是么 新来的无损 阅读全文
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概率机器人 直方图滤波 阅读全文
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关于cartographer的地图 参考博文： https://www.ncnynl.com/archives/201904/2915.html 一 建图后的保存以及实现 1 完成轨迹，不接受下一步数据 2 序列化保存当前状态（地图保存为.pbstream形式） 3 将.pbstream形式地图转化 阅读全文
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安装 cartographer踩坑 （ubuntu 16.04 + kinetic） 主要参考博文： http://www.cnblogs.com/lvchaoshun/p/9824528.html 这篇博文采用的是分别安装的方法。 1. ceres solver 1. proto3 1. cart 阅读全文
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激光雷达的数学模型 1 beam model 光束模型 光束模型在‘概率机器人’里面有介绍。现在用的比较少。 简单来讲就是： 假定一帧激光有k个激光束打在了障碍物上，产生k个激光点。每个激光点都带有干扰或者说是误差。 误差分为四种： 1 高斯分布的误差， 2 指数分布的误差（被动态物体挡住了）， 3 阅读全文
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1 TX2刷机踩坑 刷机的大致过程在如下博文里面有介绍： https://www.jianshu.com/p/bb4587014349 https://blog.csdn.net/q_quanting/article/details/81017717https://blog.csdn.net/q_q 阅读全文
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rplidar S1测试 1. 首先，在对应工作空间安装rplidar_ros功能包。 1. 可以从rplidar的官网上下载。 2 阅读全文