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原创 激光SLAM從理論到實踐學習——第一節(激光SLAM的發展與應用)

https://blog.csdn.net/qq_42263553/category_9055684.html

原创 視覺SLAM常見面試題 (上)

文章目錄                 1、 視覺SLAM方法一般分爲 特徵點法、直接法、和光流法,簡述概念,及優缺點。                     特徵點法                     直接法         

原创 視覺SLAM常見面試題 (中)

https://blog.csdn.net/weixin_44580210/article/details/91790044

原创 視覺SLAM常見面試題 (下)

常見面試題  1、   視覺SLAM框架及組成     a) SLAM即實時定位建圖,按照使用的傳感器分爲激光SLAM(LOAM、V-LOAM、cartographer、gmapping)與視覺SLAM,其中視覺SLAM又可分爲單目SLA

原创 VINS 所有知識點梳理(不斷根據理解去添加內容,理論和程序的結合)

(不斷根據理解去添加內容,理論和程序的結合)   經典的VINS-Mono程序,對應系統的4大部分:圖像和IMU預處理、初始化、後端滑動窗口優化、閉環檢測和優化。 VINS代碼主要包含在兩個文件中,分別是feature_tracker和v

原创 手眼標定AX=XB原理

現在的機器人少不了有各種傳感器,傳感器之間的標定是機器人感知環境的一個重要前提 。所謂標定,是指確定傳感器之間的座標轉換關係。 由於標定的傳感器各異,好像沒有特別通用的方法 手眼標定法是標定攝像頭與機械臂的一個經典方法,不過這個

原创 SLAM秋招知識點總結——自動駕駛算法、3D視覺崗位(附有解答)

前言 本文爲樓主在學習SLAM過程中相關知識點總結,包含多視圖幾何、常見SLAM系統源碼解析、相關數學知識、圖像處理問題、機器視覺知識點、《十四講》精品總結、基本庫安裝等系列。這些知識點幫助我在2020年秋招面試自動駕駛崗位過程中

原创 卡爾曼濾波推導+貝葉斯濾波推導+粒子濾波推導

一、Kalman Filter 1、前言 1、兩個傳感器測量同一個信號,爲了減小誤差我們可以採用取平均的方式,進一步的我們採用加權平均(由方差大小分配),加權平均是一種靜態分配方式。方差是隨外界環境而變的,加權值也應該隨之改變,這

原创 邊緣檢測算子Soble、Laplace、Canny

邊緣指的是圖像中像素的值有突變的地方。 邊緣檢測一般分爲三步,分別是濾波、增強、檢測。基本原理都是用高斯濾波器進行去噪,之後在用卷積內核尋找像素梯度。常用有三種算法:canny算子,sobel算子,laplacian算子。 ***

原创 相似、仿射、射影變換區別

剛性變換:只有物體的位置(平移變換)和朝向(旋轉變換)發生改變,而形狀不變,得到的變換稱爲剛性變換。 下面分別從等距變換,相似變換,仿射變換,射影變換幾個部分分別介紹: 1、等距變換(歐式變換) 它相當於是平移變換(t)和旋轉變換

原创 關於編譯報錯 error: cannot convert 'const std::__cxx11::basic_string' to 'const char*' 的處理

所以然 目前c++11標準開始普及,大家都開始默認支持或者使用c++11,例如GCC 5就開始默認啓用C++11特性。但是由於c++11相對於c++03,很多實現的數據結構都發生了改變,所以兩者並不能完全混用。 默認情況下,GCC

原创 《卡爾曼濾波原理及應用-MATLAB仿真》程序-5.3UKF

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 程序說明:對比UKF與EKF在非線性系統中應用的算法性能 % 詳細原理介紹

原创 VINS-Mono 代碼詳細解讀——初始化2:視覺慣性鬆耦合初始化 visualIntialAlign()

visualIntialAlign()函數視覺慣性聯合初始化 這篇文章主要集中在討論視覺部分和IMU部分之間的關聯,如何對兩部分進行對齊,使得系統完成初始化。 目錄 visualIntialAlign()函數視覺慣性聯合初始化

原创 VINS-Mono 代碼詳細解讀——視覺跟蹤 feature_trackers

目錄 原理 代碼框架 一、feature_tracker_node.cpp 1、程序入口 int main() sensor_msgs::PointCloud 點雲 sensor_msgs::PointCloudPtr feat