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建立名為helloslam.cpp的檔案
#include
//標準的標頭檔案
using
namespace std;
//namespace乙個命名空間，用來把單個識別符號下的大量有邏輯聯絡的程式實體組合到一起。
//std標準程式庫中的所有識別符號都被定義於乙個名為std的namespace中。
using std::cout;
//使用命名空間std中的cout函式,對其他函式的使用不會構成影響，
//：：是命名空間解析符
using std::endl;
//endl是乙個操縱符（manipulator），它不但實現了換行操作，而且還對輸出緩衝區進行重新整理。
int
main
(int argc,
char
**ar**)
{
ar**儲存了所有命令列引數，以null結束
第乙個引數，int型的argc，為整型，用來統計程式執行時傳送給main函式的命令列引數的個數，在vs中預設值為1。
第二個引數，char*型的ar**，為字串陣列，用來存放指向的字串引數的指標陣列，每乙個元素指向乙個引數。各成員含義如下：
ar**[0]指向程式執行的全路徑名
ar**[1]指向在dos命令列中執行程式名後的第乙個字串
ar**[2]指向執行程式名後的第二個字串
ar**[3]指向執行程式名後的第三個字串
ar**[argc]為null
cout <<
"hello slam!"
<『\n』 只是乙個換行符
在終端輸入：
g++ helloslam.cpp
這條命令把helloslam.cpp文字檔案變異成了乙個可執行程式，這個程式為a.out檔案
g++ helloslam.cpp -o helloslam.out
g++ (源**) -o （程式名字）就可以指定生成程式的名字了 視覺slam14講 第1234講總結
slam主要完成的兩個問題是 完成slam依賴sensor 機械人本體上的sensor 主流方向，限制少 完整的乙個slam流程圖 slam中的數學描述包括兩個方程 描述剛體在空間中的旋轉有如下幾種方式 可以使用eigen庫進行相互轉換 對於描述剛體的運動我們已經可以使用李群 lie group 來...
視覺slam14講之後端優化
前端視覺里程計能給出乙個短時間內的軌跡和地圖，但不可避免的誤差累積，這個地圖在長時間內是不準確的。要想構建乙個尺度，規模更大的優化問題，以考慮長時間內的最優軌跡和地圖，這時後端優化就出現了。slam中的運動方程和觀測方程通常是非線性函式，尤其是視覺slam中的相機模型，需要使用相機內參模型及李代數表...
視覺slam14講之相機與框架
以下粗略介紹 1.視覺里程計 visual odometry 視覺里程計的任務是估算相鄰影象間相機的運動，以及區域性地圖的樣子。vo通過相鄰幀間的影象估計相機運動，並恢復場景的空間結構。它只計算相鄰時刻的運動，而和之前的資訊沒有關聯。但硬體計算肯定是有誤差的，也就是說把相鄰時刻的運動 串 起來，構成...