VO(Visual Odometry)视觉里程计是通过车载摄像头或移动机器人的运动所引起的图像的变化,以逐步估计车辆姿态的过程。
项目地址:https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 其中MDLT是两张图片的拼接,调试过程基本很简单,不再赘述; 对于BAMDLT多图拼接代码,现将出现的问题及解决办法整理如下:
Ceres是一款非线性优化库,广泛的应用于SLAM问题中的BA问题等求解,但并不局限于SLAM问题,而是更加通用的一个非线性优化库,由Google研发并在其项目中被使用,质量和性能可以保证。相比于g2o(另一款用于SLMA问题的优化库),具有更丰富的API文档和官方教程,更为推荐使用。
在上一篇文章中,成功将三维重建扩展到了任意数量的图像,但是,随着图像的增多,累计误差会越来越大,从而影响最终的重建效果。要解决这个问题,需要用到Bundle Adjustment(下文简称BA)。 BA本质上是一个非线性优化算法,先来看看它的原型 min x ∑ i ρ i ( ∣ ∣ f i ( x i 1 , x i 2 , . . . , x i k ) ∣ ∣ 2 ) \min_x \sum_i{\rho_i(||f_i(x_{i1}, x_{i2}, …, x_{ik})||^2)} xmini∑ρi(∣∣fi(xi1,xi2,...,xik)∣∣2) 其中 x x x是我们需要优化的参数, f f f一般称为代价函数(Cost Function), ρ \rho ρ为损失函数(Loss Function)。其中 f f f的返回值可能是一个向量,因此总的代价取该向量的2-范数。 对于三维重建中的BA,代价函数往往是反向投影误差,比如我们需要优化的参数有相机的内参(焦距、光心、畸变等)、外参(旋转和平移)以及点云,设图像 i i i的内参为 K i K_i Ki,外参为 R i R_i Ri和 T i T_i Ti,点云中某一点的坐标为 P j P_j Pj,该点在 i i i图像中的像素坐标为 p j i p_j^i pji,则可以写出反向投影误差 f ( K i , R i , T i , P j ) = π ( K i [ R i T i ] P j ) − p j i f(K_i, R_i, T_i, P_j)=\pi(K_i[R_i\ \ T_i]P_j) – p_j^i f(Ki,Ri,Ti,Pj)=π(Ki[Ri Ti]Pj)−pji 上式中的 P j P_j Pj和 p j i p_j^i pji均为齐次坐标,其中 π \pi π为投影函数,有 π ( p ) = ( p x / p z , p y / p z , 1 ) \pi(p)=(p_x/p_z,\ p_y/p_z,\ 1) π(p)=(px/pz, py/pz, 1). 而损失函数 ρ \rho ρ的目的是为了增强算法的鲁棒性,使得算法不易受离群点(Outliers)的影响,常见的有Huber函数、Tukey函数等,这些函数的图像如下
这篇文章作为基础文章也是本文的学习和理解的过程,在将会给出更多的注释和“废话”帮助自己理解。同时有错误的话欢迎各位朋友留言指教。
ceres库是算法优化库 由于平时会经常用到这些库,每次找网址都觉得麻烦,特此整理记录一下 官方教程: http://www.ceres-solver.org/installation.html# 安装依赖 # CMake sudo apt-get install cmake # google-glog + gflags sudo apt-get install libgoogle-glog-dev # BLAS & LAPACK sudo apt-get install libatlas-bas
本文将介绍slurm,一个 Linux服务器中的集群管理和作业调度系统。并对其基础命令和运行方式进行实战演练。
本文作为《彻底搞懂视觉-惯性SLAM:VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》课程补充材料
bundle adjustment,中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark,其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色.目前大多数书籍或者参老文献将其翻译成"捆绑调整"是不太严谨的做法.bundle adjustment 最早是19世纪由搞大地测量学(测绘学科)的人提出来的,19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)。20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(摄影测量学)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment(隶属摄影测量学科前辈的功劳)。21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recursive bayesian filter(递归贝叶斯滤波),后来把问题搞成个graph然后用least squares方法求解,bundle adjusment历史发展图如下:
虽然现在的轮子很多,但我们在使用过程中会碰到很多问题,而我们经常不知道从哪里下手,说明轮子不是你造的你不熟悉。因此我们不仅要重复造轮子,还要好好造,深入造,才能用好轮子,把轮子转化成自身的力量。同样的道理适用于这篇文章。虽然网上BA的资料无穷无尽,但我们还是要好好深入理解其原理,并且一定要通过实践才能懂得其中原理。在“第一届SLAM论坛”中沈劭劼老师的发言中,他提到团队的成员都要手写BA,既然大佬都这么做,我们就照做吧。这篇文章是我手写BA的笔记,主要从原理推导入手,把公式都写一遍,然后通过g2o、ceres和eigen三种方式来编程实现,以便加深对BA的理解。
作者:Andela Juric´, Filip Kendeš, Ivan Markovic´, Ivan Petrovic
Ceres作为一个优化算法库,在许多领域中有着至关重要的作用,比如slam系统中的优化问题-集束调整BA,就可以通过Ceres去实现,官方文档地址:http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment
不论是刚入门SLAM的小白,还是导航相关专业的同学,都对“非线性优化”这个词不陌生,如果你说你没听过这个词,那“因子图”一词总该略有耳闻吧,如果还是不知道,那就只能拿SLAM14讲敲你了。
BA,即Bundle Adjustment,通常译为光束法平差,束调整,捆绑调整等。但高翔博士觉得这些译名不如英文名称来得直观,所以保留英文名,简称BA。
本文主要实战应用这篇文章的代码,https://github.com/hku-mars/mlcc。我们知道目前大部分的开源方案要实现相机和激光雷达之间的外参标定需要两者有共同的视角。而本文则实现了即便相机与激光雷达在同一时刻没有共同视角的情况下,通过点云重建和位姿的优化不仅实现了多个激光雷达的外参标定,也完成了相机和激光雷达的外参标定。本文详细记录使用的流程和可能遇到的问题。
Nikolaus Demmel 慕尼黑工业大学 demmeln@in.tum.de
王玉君,腾讯云后台工程师,拥有多年大规模Kubernetes集群的开发运维经验。目前负责腾讯云TKE大规模Kubernetes集群的大数据应用托管服务。 谭春强,腾讯云后台工程师,拥有两年大数据EMR集群管控运维经验,目前负责腾讯云大数据EMR组件的容器化方向。 1.引言 随着云原生概念的兴起,越来越多的企业投身于云原生转型的浪潮,以解决传统应用面临的弹性能力不足、资源利用率较低、迭代周期较长等问题。通过云原生技术(如容器,不可变基础设施和声明式API等),使得企业在公有云、私有云和混合云等云环境构建和运
Cartographer是谷歌新開源的通用的2D和3D定位與構圖同步的SLAM工具,並提供ROS接口。
OpenMVS是三维重建的一个成熟开源框架,综合重建效果和性能,该算法是目前MVS(Multi-View Stereo)相关的所有开源库中最好的一个。该算法的框架如下所示
一年前,我在公众号“从零开始搭SLAM”里看到了一系列高质量的原创文章,这些文章都是号主李想利用业余时间创作完成的,这些文章循序渐进,带领读者一步步迈入激光SLAM的精彩世界。
Kubecost 是 Kubernetes 成本监控和管理解决方案,最近推出了 Kubecost 2.0,这是一个重大升级,带来了许多新特性,可以帮助组织更好地监控、管理和优化与 Kubernetes 相关的云成本。其中一些新特性包括高级网络监控、新的自动化工作流系统、由机器学习驱动的成本预测以及高性能 API 后端。
15年底工作进入正轨,如今已经18年了,时间好快,过去的2年多,用一个词概括就是“狂躁”,折腾新课,到处出差学习,18年开始要专注于智能机器人的教学与科研工作了,三字目标:慢、简、静。欲速不达,精简目标,宁静致远。
作为营销人员,我们需要了解用户诸如购买产品,下载白皮书,寻求样品演示等所有这些符合业务目标的行为的动机。一旦知道了促使用户购买产品的前期行为,我们就可以把资源集中在促进转化最有效的路径上。 理
LAPACK 是用 Fortran 90 编写的,提供用于求解联立线性方程组、线性方程组的最小二乘解、特征值问题和奇异值问题的例程。还提供了相关的矩阵分解(LU、Cholesky、QR、SVD、Schur、广义 Schur),以及相关计算,例如 Schur 分解的重新排序和估计条件数。处理密集矩阵和带状矩阵,但不处理一般稀疏矩阵。在所有领域,都为单精度和双精度实数和复数矩阵提供了类似的功能。
配置信息 显示当前的Git配置 git config --list 配置当前的用户信息 git config --global user.name 名称 git config --global user.email 邮箱 配置当前项目区分大小写 git config core.ignorecase false 下载项目 git clone xxx.git 分支 列出本地分支 git branch 列出远程分支 git branch -r
原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/VNJGtNFW6kZ-n8mY1yrH0Q
给出所有工厂的容量和开工厂的成本,所有客户的需求,以及客户分配给某个工厂的的分配成本,要求解的问题是:找出一个分配方案,使得总成本最低。 实例数据下载地址:Download: p1-p71
翻译 | AI科技大本营 参与 | 赵博 SuiSui 为什么要制作机器人呢?想参加各种机器人大赛?看起来很炫酷?不过从学习角度说,机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容,所以做一款机器人可以教会你很多的知识。 接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料?本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。 优质资源列表 Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料,包含课程、电子书
事实证明,深度学习在大量标记数据的学习中是非常有效的。很少有shot learning,相反,试图学习只有少数标签数据。
云计算是一个术语,用来描述通过网络(通常是Internet)交付的硬件和软件的使用。简单地说,云计算就是基于互联网的计算。在过去,人们会在他们所在大楼的物理计算机或服务器上运行从软件下载的应用程序或程序。云计算允许人们通过互联网访问相同类型的应用程序。
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境,旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势,使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境,可以直接开始编写代码,并且提供了免费的GPU和TPU资源,这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助,可以加速模型训练过程。
反射最常见的使用场景是做对象的序列化(serialization,有时候也叫Marshal & Unmarshal)。
最近十年来,C/C++在计算领域没有很好得到发展,并没有新的系统编程语言出现。对开发程度和系统效率在很多情况下不能兼得。要么执行效率高,但低效的开发和编译,如C++;要么执行低效,但拥有有效的编译,如.NET、Java;所以需要一种拥有较高效的执行速度、编译速度和开发速度的编程语言,Go就横空出世了。
龙游神州,一场将古老庙会与现代科技完美融合的云 VR 体验,近期成为北京地坛新春庙会的网红打卡项目。这场由央博数字文化艺术博物馆和火山引擎云游戏团队联手打造的沉浸式体验,究竟是如何通过技术魔法实现的呢?让我们一起来揭开这层神秘的面纱。
Android应用建立在Java虚拟机之上的,Google为了保证同时多个APP运行并及时唤醒,就为每个虚拟机设置了最大可使用内存,通过adb命令可以查看相应的几个参数,
我们在使用CK11N核算物料标准成本时候可以看到有项目明细,也可以看到有成本构成,那么问题来了,怎么将项目明细分类到各个成本构成上面呢?
无服务器计算是一种执行模型,其中云服务提供商将资源动态分配给负责执行的部分代码。在此模型中,客户只需为实际使用的资源付费。
该部分函数完成激光雷达点云数据的读取,移除无效点云,计算每条扫描线点云中每个点相对于该条扫描线起始点的时间间隔(用于后续点云去几遍),根据俯仰角判断点云的扫描线id, 并根据周围点的坐标计算每个点的曲率,根据曲率将所有的点云分为sharp点,lesssharp点,flat点以及lessflat点,最后将四类点打包发送到odometry模块
另外,下面的算法都使用hdl_graph_slam给到的室外数据集做了结果的测试,建模的图像如下所示。由于没有找到轨迹的真实值,没有对轨迹误差做比较分析。
提到C语言很多初学者都觉得,学到中间就进行不下去了,尤其是学到指针内存管理的部分,没写过几个野指针、没有debug过内存越界那都不叫完整的“人生”啊!
匹配成功 re.match 方法返回一个匹配的对象(object),否则返回None
1、如果有足够空间用于扩大mem_address指向的内存块,则分配额外内存,并返回mem_address 。这里说的是“扩大”,我们知道,realloc是从堆上分配内存的,当扩大一块内存空间时, realloc()试图直接从堆上现存的数据后面的那些字节中获得附加的字节,如果能够满足,自然天下太平。也就是说,如果原先的内存大小后面还有足够的空闲空间用来分配,加上原来的空间大小= newsize。那么就ok。得到的是一块连续的内存。
小孔模型成的是倒像,为了表述与研究的方便,我们常常将像面至于小孔之前,且到小孔的距离仍然是焦距f,这样的模型与原来的小孔模型是等价的,只不过成的是正像,符合人的直观感受。 在这种情况下,往往将小孔称作光心(Optical Center)。
本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删除。欢迎各位加入免费知识星球,获取PDF论文,欢迎转发朋友圈分享快乐。
程序运行过程中,产生的错误统称为异常(bug)。这些异常有的可能是语法错误,如关键字输入错误、调用错误等,这一类的异常都是显式的,很好发现;还有一种就是隐式的错误,只用在使用时才会被发现,和使用者的操作有关。
将激光雷达与基于相机的同步定位和建图(SLAM)相结合是提高整体精度的有效方法,尤其是在大规模室外场景下.低成本激光雷达(如Livox激光雷达)的最新发展使我们能够以更低的预算和更高的性能探索这种SLAM系统.在本文中,我们通过探索Livox激光雷达的独特特征,将Livox激光雷达应用到视觉SLAM(ORBSLAM2)中,提出了CamVox.基于Livox激光雷达的非重复特性,我们提出了一种适用于非受控场景的激光雷达-相机自动标定方法.更长的深度探测范围也有利于更有效的建图.我们在同一个数据集上评估了CamVox与VINS-mono和Loam的比较,以展示其性能.
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云