視覺slam習題彙總（持續更新）
ch3矩陣提取（主要是利用".block"），對應習題提取左上角3x3矩陣；
#include#include#includeusing namespace std;
int main(int argc,char** argv)
error: 『eigen::matrixxf』 has no member named 『bdc』
<< a.bdc svd(computethinu | computethinv).solve(b) << endl;
更改矩陣表達形式也無用，望了解的大神告知一二。
座標轉化，本題中告知的是q,t表達的是tcw，則所以求結過程應該是：先求世界座標p1w=t1_invp1c,再求其位於2號座標系下的座標p2c=t2p1w；
#include #include #include #include #include using namespace std;
int main ( int argc,char** argv )
視覺SLAM（一） 視覺SLAM框架
主要參考書目是高翔博士的 視覺slam十四講 中間會記錄一些個人實踐經驗和思考。slam伴隨著機器視覺發展和機械人導航已經相對成熟，形成了合理高效的基本框架。主要包含 感測器資料 前端視覺里程計 後端優化 回環檢測 建圖。採集根據不同應用場景和需求進行選擇，主要有如下幾種感測器 也就是單獨乙個攝像機...
視覺SLAM 視覺SLAM相關開源演算法總結
第乙個實時 單目slam系統，基於ekf優化。單目，只有tracking，進行了有效的特徵點對的匹配。之後有enft slam.適用於各種各樣的相機，除了常見的單目，雙目，rgb d的分類，還適用於透視 魚眼甚至自己設計的相機。通過使用apriltag基準標記實現slam 76 提出了一種基於李代數...
雷射slam 雷射SLAM與視覺SLAM的特點
雷射slam與視覺slam的特點 目前，slam技術被廣泛運用於機械人 無人機 無人駕駛 ar vr等領域，依靠感測器可實現機器的自主定位 建圖 路徑規劃等功能。由於感測器不同，slam的實現方式也有所不同，按感測器來分，slam主要包括雷射slam和視覺slam兩大類。其中，雷射slam比視覺sl...