摘要：
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)讲义 转自：http://blog.csdn.net/akunainiannian/article/details/45344055 简介：Slam问题的核心是将一个移动机器人放置在一个未知环境中，机器人通过自身 阅读全文
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回环检测也可以建成一个模型识别问题，所以你也可以使用各种机器学习的方法来做，比如什么决策树/SVM，也可以试试Deep Learning。不过实际当中要求实时检测，没有那么多时间让你训练分类器。所以SLAM更侧重在线的学习方法。 阅读全文
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https://en.wikipedia.org/wiki/Category:Robot_navigation 阅读全文
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自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感 阅读全文
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作者： 36氪的朋友们 2016-07-07 15:56:02 举报 查看源网址 编者按：本文来源《程序员》杂志 http://programmer.com.cn，授权36氪发布。 作者：张哲，纽约州立大学机器人方向博士，清华大学自动化系本科。研发方向：地图重建、位置跟踪、机器人自主避障导航、设备端 阅读全文
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from： http://www.xuebuyuan.com/582331.html 简单的通过特征点分类的方法： 一、train 1.提取+/- sample的feature，每幅图提取出的sift特征个数不定（假设每个feature有128维） 2.利用聚类方法（e.g K-means）将不定数 阅读全文
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from: http://www.cnblogs.com/my-idiot-days/archive/2013/05/01/3053831.html 近来，博主烦恼于问题丛生的特征点提取与匹配算法。更苦于X疼的各种无休止的各种类型数据的存存取取。博主还是个菜鸟，因此此前一直用的是傻气的一维数组存取， 阅读全文