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RSS订阅原创 BLAS库---SGEMM
GEMM是一个通用矩阵乘法。通过修改函数参数能够实现任意矩阵的相乘。在BLAS下能够通过底层操作实现算法的加速。如果是Eigen的话，需要考虑colmajor和rowmajor（也就是矩阵元素存放的顺序）函数语法: SGEMM( TRANSA, TRANSB, M, N, K, ALPHA, A, LDA, B, LDB, BETA, C, LDC) 功能：mat...
2018-11-21 19:13:26
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转载 最小二乘优化整理（信赖域方法）
信赖域方法和线搜索类似都是迭代方法，与其不同的是，每次迭代时，在一个选定的可信赖区域内，选择当前迭代点的近似模型 mkmk ，然后计算最优步长；如果步长不合适，可以对区域进行缩放。该小结主要介绍：信赖域方法的基本形式 求解信赖域的基础方法 信赖域方法的收敛性和收敛速度 信赖域方法的扩展信赖域方法的基本形式在信赖域方法中，可信赖的区域（Region）的选择很重要，一般都会根据上一步结...
2018-08-06 19:19:24
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原创 平面方程(Plane Equation)求解方法
假设在三维世界中存在一个平面，如图 一个平面可以通过如下表达式表达 （1）其中，（x,y,z）是在该平面上上的点的3D坐标。（A,B,C）能够构成该平面的一个法向量n。 那么，怎么通过一堆离散的点来求解这个平面呢？首先我们可以简单的用一个平面的法向量来表征一个平面。 方法1：假设在某个平面中存在着三个坐标点分别...
2018-04-12 19:35:18
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原创 Eigen中Quaternion的一些小细节
参考: http://eigen.tuxfamily.org/dox/classEigen_1_1Quaternion.html针对一个刚体的旋转,我们可以用欧拉角,旋转矩阵,旋转向量,四元数等等方式来表达. 四元数是一种抽象的, 但是数学表达效果较好的一种旋转表达方式, 因为它相比与欧拉角,不存在奇异性;相比于旋转矩阵也更加紧凑,冗余性较低. 不过四元数也有缺点,就是太过于抽象,运算
2018-03-23 18:54:03
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原创 KinectFusion中用到的TSDF Fusion
KinectFusion中用到的TSDF Fusion最近在看关于稠密三维重建的相关算法，看到了KinectFusion，KinectFusion是微软研究院研发的基于Kinect实现的稠密三维重建项目。采用GPU加速的KinectFusion可以实时的实现稠密三维重建。
2017-11-13 20:39:06
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转载 FFD(Free-Form Deformation)自由变形
FFD(Free-Form Deformation)自由变形 Deformation)自由变形" title="FFD(Free-Form Deformation)自由变形" style="margin:0px; padding:0px; border:0px; list-style:none">图1一、简介
2017-11-13 15:45:52
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转载 SGM（semi-global matching）算法原理
转载自：http://www.cnblogs.com/hrlnw/p/4746170.htmlsemi-global matching（缩写SGM）是一种用于计算双目视觉中disparity的半全局匹配算法。在OpenCV中的实现为semi-global block matching（SGBM）。SGBM的思路是：通过选取每个像素点的disparity，组成一个
2017-11-05 20:15:46
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转载 动态规划求有向无环图的最短路径
动态规划求有向无环图的最短路径问题描述如下： 具体代码实现： 1 #include 2 #include 3 #define x 9999 4 #define max 9999 5 int data[10][10]; 6 int dist[10];//记录最短路径为多少 7 int path[10]
2017-08-24 10:06:43
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转载 C++ 虚函数表解析
转载自：http://blog.csdn.net/haoel/article/details/1948051/前言 C++中的虚函数的作用主要是实现了多态的机制。关于多态，简而言之就是用父类型别的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数。这种技术可以让父类的指针有“多种形态”，这是一种泛型技术。所谓泛型技术，说白了就是试图使用不变的代码来实现可变的算法。比如：模板
2017-08-15 20:40:29
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原创 港科VINS-Mono系统学习（5） 闭环检测
vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git之前的博客对数据预处理、VIO初始化和里程计部分都做了介绍，这次
2017-07-17 20:10:45
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原创 港科VINS-Mono系统学习（4） 里程计
vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git上一篇博文介绍了VINS的初始化过程，这篇博文主要介
2017-07-17 19:49:00
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原创 港科VINS-Mono系统学习（3） 初始化
vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.Git在上一篇博文中，我们对数据预处理做了简单的笔记，这篇博文主要是对
2017-07-17 19:37:00
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原创 港科VINS-Mono系统学习（2） 预处理
vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git在上一篇博文中，我已经简单介绍了整个系统框架，这一篇对数据预处理做了简单的笔记。
2017-07-17 10:46:34
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原创 港科VINS-Mono系统学习（1）
vins是今年刚开源的vio系统，跑了数据集效果挺好的，所以看了paper和代码。视频地址：https://www.youtube.com/watch?v=I4txdvGhT6Igithub：https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mono.git系统框图如下主要分为： 1、测量数据预处理
2017-07-17 10:30:33
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原创 LSD-SLAM(2)关于tracking线程的目标函数的推导
在LSD-SLAM的tracking部分，作者采用的是基于se(3)的图像调整策略。优化目标是带权重的光度误差，其中误差的权重随着像素亮度方差和深度方差的增大而减小。论文公式如下所示：上式中，p为像素坐标[px,py,1]；ξ为前后两帧的位姿变换的李代数表示；r是光度误差；V是深度方差估计；D是逆深度；σI是图像的亮度方差，是常量。光度误差模型本身不难理解，但是在对照论文看
2017-07-06 15:43:57
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原创 LSD-SLAM（1）极线方向计算与推导
LSD-SLAM在深度地图refine部分采用了极线匹配的方法，在代码中极线方向求取比较复杂。在对极几何中极线表达式为[A B C]，其中A,B,C满足如下公式Ax+By+C=0极线表达式计算公式如下(忽略了旋转部分)：平面中一条直线的方向向量可以表示为：
2017-07-05 19:27:02
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转载 Git与GitFlow工具介绍
转载自http://blog.csdn.net/u010658879/article/details/50975084关于版本控制什么是“版本控制”？我为什么要关心它呢？ 版本控制是一种记录一个或若干文件内容变化，以便将来查阅特定版本修订情况的系统。 不单单可以对保存着软件源代码的文件作版本控制，你可以对任何类型的文件进行版本控制。有了它你就可以将某个文件回溯到之前的状态，甚至将整
2016-12-04 11:26:59
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空空如也
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