随笔分类 - SLAM
摘要：卡尔曼滤波 建模 预测 \[先验:\hat{x}_{k}^{-}=A \hat{x}_{k-1
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摘要：float r1, r2, r3; //旋转向量 float qx, qy, qz, qw; //四元数 float theta； //角度 //四元数转旋转向量 float theta = 2 * acosf(qw); r1 = qx / sinf(theta * 0.5f) * theta; r
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摘要：转自 https://blog.csdn.net/ainitutu/article/details/109232070 /* * 双目匹配函数 * * 为左图的每一个特征点在右图中找到匹配点 \n * 根据基线(有冗余范围)上描述子距离找到匹配, 再进行SAD精确定位 \n ‘ * 这里所说的SAD
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摘要：SVO流程 总结 优点：速度很快、能够达到100hz、代码结构简单便于移植。 缺点：直接法受光度变化、运动过快容易跟丢，深度滤波收敛较慢，仅为VO没有回环和重定位。 改进方向：添加回环功能、利用前面的关键帧加速收敛。
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摘要：对极约束 $$ \boldsymbol{x}_{2}^{T} \boldsymbol{F} \boldsymbol{x}_{1}=\boldsymbol{0} \quad \hat{\boldsymbol{x}}_{2}^{T} \boldsymbol{E} \hat{\boldsymbol{x}}
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摘要： 一、传感器 传感器是组成数字摄像头的重要组成部分可分为CCD（Charge Coupled Device，电荷耦合元件）、CMOS（Complementary Metal Oxide Semiconductor，金属氧化物半导体元件）和CIS（Contact Image Sensor，接触式图像
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摘要：１、旋转矩阵 注：旋转矩阵标题下涉及到的SLAM均不包含位移。 根据同一点P在不同坐标系下e(e1,e2,e3)e'(e1',e2',e3')的坐标a(a1,a2,a3)a'(a1',a2',a3')有如下等式成立： 即a = eTe'a‘,其中eTe'设为R为旋转矩阵，即a = Ra‘,由此便得到
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