摘要：
1. 近期目标，实现随机森林进行点云分类 1）学习阶段： 【干货】Kaggle 数据挖掘比赛经验分享 Kaggle Machine Learning Competition: Predicting Titanic Survivors Kaggle Titanic 生存预测 -- 详细流程吐血梳理 机 阅读全文
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levmar : Levenberg-Marquardt 是非线性优化的一个库 1.使用CMake生成sln项目，编译 clapack库 在levmar工程中，打开misc.c文件，在最开始添加#include “blaswrap.h”， 在levmar工程的包含库目录里面包含clapack的 IN 阅读全文
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参考资料：https://www.cnblogs.com/whchensir/p/5768030.html （1）查找引号中的内容 （2）按照句号，分号换行，当有引号时不换行 （3）按照。”换行 阅读全文
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1.三点求圆心和半径 https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/52891868 2.最小二乘拟合圆 阅读全文
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1.线性回归 最小二乘问题 $e=y-f(x)$ 间接平差 2.线性方程组求解 最小二乘问题 3.直线（Line），曲线和平面（Plane）拟合 最小二乘问题 间接平差 4.ICP点云匹配 最小二乘问题，可以用L-M方法求解。 （1）目前g2o中（有示例代码）实现了利用图优化进行ICP匹配的算法。 阅读全文
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1.特征值分解 2.奇异值分解 奇异值的物理意义是什么？ 奇异值分解(SVD)原理详解及推导 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用 奇异值分解 SVD 的数学解释 3.高斯混合模型和EM 高斯混合模型（GMM）及其EM算法的理解 一文详解高斯混合模型原理 GMM的世界，你不懂？(上篇) 阅读全文
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参考资料： python机器学习库scikit-learn简明教程之：随机森林 http://nbviewer.jupyter.org/github/donnemartin/data-science-ipython-notebooks/blob/master/kaggle/titanic.ipynb 阅读全文
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Linux下安装scikit-learn sudo apt-get install python-pip sudo apt-get install python-pandas python-sympy python-nose sudo pip install scipy sudo pip insta 阅读全文
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1. remap的解释 For example, you are given a node that says it subscribes to the "chatter" topic, but you only have a node that publishes the "hello" topi 阅读全文
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参考资料： https://blog.csdn.net/hongliang2009/article/details/73302986 https://blog.csdn.net/bohaijun_123/article/details/69660713 https://blog.csdn.net/C 阅读全文
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1.第一个CMake例子 在 t1 目录建立 main.c 和 CMakeLists.txt(注意文件名大小写)： main.c 文件内容： CmakeLists.txt 文件内容： 2.第二个CMake例子 CmakeLists.txt 文件内容： 参考资料： find_package与CMake 阅读全文
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OpenCV实现了直线的拟合。 二维的直线拟合？ 调用的函数 1 static CvStatus icvFitLine2D_wods( CvPoint2D32f * points, int _count, float *weights, float *line ) 2 { 3 double x = 阅读全文
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OpenMVG 是一个不错的SFM开源算法库，可以实现基于多视图像的稀疏重建。 OpenMVG SfM pipelines run as a 4 step process:包含四个基本过程 1. Image listing 图片文件的整理 openMVG_main_SfMInit_ImageList 阅读全文
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1.自动微分（AD） 作者：李济深链接：https://www.zhihu.com/question/48356514/answer/125175491来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 开源里面比较干净的Forward Mode实现应该是ceres-so 阅读全文
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八叉树分割的终止标准： （1）最小体素尺寸 （2）一个预定义的最大深度的树 （3）每个体素的样本点的最大数目 （4）平面拟合残差阈值r和最小体素的大小d 参考文献: 基于八叉树的区域增长点云分割算法 https://github.com/brandonpelfrey/SimpleOctree 阅读全文
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Bezier曲线、B样条和NURBS，NURBS是Non-Uniform Rational B-Splines的缩写，都是根据控制点来生成曲线的，那么他们有什么区别了？简单来说，就是: Bezier曲线中的每个控制点都会影响整个曲线的形状，而B样条中的控制点只会影响整个曲线的一部分，显然B样条提供了 阅读全文
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来自知乎： SFM和vSLAM基本讨论的是同一问题，不过SFM是vision方向的叫法，而vSLAM是robotics方向的叫法。 vSLAM所谓的mapping，vision方向叫structure；vSLAM所谓的location，我们vision方向叫camera pose。 但是从出发点考虑 阅读全文
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因为条件限制，在Windows10平台下实现OrbSLAM2+Kinect2点云数据采集。 1. 遇到问题，启动运行没多久就跟丢了，有的地方哪怕轻微的旋转甚至不动都无法跟踪。 原因：相机的标定参数不对，fx和cx参数搞反了。其实应该从获取的稀疏点云中能够看出来有问题，稀疏点云的形状和分布就不对。 2 阅读全文
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IMU的输入为imu_linear_acceleration 和 imu_angular_velocity 线加速和角速度。最终作为属性输出的是方位四元数。 Eigen::Quaterniond orientation() const { return orientation_; } 阅读全文
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采用GMapping定位，增加一个垂直扫描的2D激光实时采集三维点云。 发现GMapping的定位精度还是没有办法满足高精度点云采集位姿的需要。尤其是当旋转的速度比较大的时候，位姿精度更差。原因是扫描匹配可以获取较高精度的位姿，但是两次扫描匹配之间的运动只有里程计相对运动数据，因此里程计误差严重。 阅读全文