Advertisement

高翔视觉SLAM 14讲配套代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《高翔视觉SLAM 14讲配套代码》是与知名教程《视觉SLAM十四讲》相辅的学习资源，包含书中算法实现的完整代码，帮助学习者深入理解并实践视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 技术。 高翔的《视觉SLAM 14讲》配有每章的配套代码，这些资源有助于学习视觉SLAM技术。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 高翔视觉SLAM 14讲配套代码
    优质
    《高翔视觉SLAM 14讲配套代码》是与知名教程《视觉SLAM十四讲》相辅的学习资源，包含书中算法实现的完整代码，帮助学习者深入理解并实践视觉 simultaneous localization and mapping (SLAM) 技术。 高翔的《视觉SLAM 14讲》配有每章的配套代码，这些资源有助于学习视觉SLAM技术。
     
  • 14.《视觉SLAM十四讲》（高翔第二版）1
    优质
    《视觉SLAM十四讲》是由高翔编著的第二版教程，详细讲解了同时定位与地图构建技术，是机器人导航领域的经典之作。 本书系统地介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，涵盖了数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，以及计算机视觉的相关算法。
     
  • 高翔视觉SLAM代码
    优质
    高翔视觉SLAM代码是针对计算机视觉领域中同步定位与地图构建（SLAM）问题提供的开源代码资源。该代码由知名研究者高翔及其团队开发和维护，广泛应用于机器人导航、无人机自主飞行等场景，旨在帮助开发者理解和实现先进的SLAM算法。 高翔视觉SLAM代码整理版，包含个人注释与代码解读以及书中使用到的数据。
     
  • 视觉SLAM十四讲完整版-高翔
    优质
    《视觉SLAM十四讲》由高翔著述，全面系统地讲解了同时定位与地图构建（SLAM）技术中的视觉SLAM方法，适合计算机视觉和机器人方向的研究者与开发者阅读。 《视觉SLAM十四讲》是高翔撰写的一本书籍，提供了关于同步定位与地图构建（SLAM）技术的全面介绍。这本书深入浅出地讲解了从基础理论到实际应用的知识，并且包含了大量实例代码供读者参考和实践。书中不仅涵盖了基本概念和技术细节，还讨论了一些前沿的研究成果和发展趋势，非常适合对视觉SLAM感兴趣的科研人员、工程师以及相关专业的学生阅读学习。
     
  • 《视觉SLAM十四讲（高翔著）》高清中文版PDF
    优质
    本书是关于同时定位与地图构建技术（SLAM）的专业教材，由知名学者高翔编写。内容全面深入地讲解了视觉SLAM的基本原理和实践方法，并提供了大量代码示例和实验指导，适用于计算机视觉、机器人学领域的学习者和技术研究人员参考使用。 第1讲 前言 - 本书内容概览：介绍书中涵盖的主题及核心概念。 - 如何使用本书：提供阅读建议与学习路径指导。 - 组织方式：解释书籍的结构安排，帮助读者更好地理解各部分内容之间的关系。 - 代码示例：展示相关编程语言和工具的具体应用实例。 - 面向的读者群体：说明适合哪些背景或兴趣的人群使用本书。 - 风格约定：列出编写过程中遵循的语言规范、术语定义等信息。 第2讲 初识SLAM 引子：通过“小萝卜”的例子引入场景，帮助初学者理解什么是Simultaneous Localization and Mapping（即时定位与地图构建）及其重要性。
     
  • 高翔视觉SLAM十四讲附带完整代码库的文件
    优质
    《高翔视觉SLAM十四讲》提供全面的理论讲解与实践操作，内含完整的代码库支持。适合希望深入理解并掌握SLAM技术的读者学习使用。 高翔视觉slam十四讲包含了一个完整的代码库文件：由于3rdparty文件夹下载后为空，这里提供已经下载好的文件夹供使用，避免因版本不同导致编译错误。 操作步骤如下： 1. 如果有build文件夹，请先删除。 2. 然后执行 `cmake ..` 3. 执行 `make -j4` 进行编译。成功后可以运行各章节的代码文件。
     
  • 2-高翔：视觉SLAM基础理论.pdf
    优质
    本书《视觉SLAM基础理论》由高翔撰写，专注于探讨Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 技术中的视觉相关部分，为读者提供坚实的理论知识和实践指导。 视觉SLAM（Simultaneous Localization And Mapping），即同时定位与建图，在机器人技术领域扮演着重要角色，并在无人系统、增强现实（AR）、虚拟现实（VR）及智能硬件等领域有着广泛应用。它主要解决的是如何让机器人在未知环境中自我定位并构建地图，以及处理内部和外部感知的问题。 SLAM的核心挑战在于应对传感器数据的不确定性，特别是针对视觉、激光雷达（LiDAR）、惯性测量单元（IMU）等内置传感器产生的噪声问题。视觉SLAM通过使用摄像头作为主要传感器，在成本低且信息量丰富的情况下，无需对环境做出特定假设便能实现定位与建图功能。然而，它也面临诸如尺度不确定性、初始化困难和光照变化等问题，这些问题会因不同的相机类型（单目、双目或RGB-D）以及安装方式而有所不同。 视觉SLAM可以分为多种类别：单目、双目及RGB-D等。每种类型的优缺点各异。例如，单目的成本较低但存在尺度不确定性；双目的计算量较大且配置复杂，但它能够提供深度信息；而RGB-D传感器虽然能主动测得深度值，但是其测量范围有限，并容易受到日光和材质的影响。 视觉SLAM的流程通常包括前端与后端两个部分。前端主要负责进行视觉里程计（Visual Odometry），通过追踪图像中的特征点来估计相机帧间运动并初步确定路标位置的空间坐标。此过程涉及如图像处理、特征检测及匹配等技术，以及对相机位移和旋转的准确估算。 后端优化则进一步结合多个时间步长内的视觉里程计结果，并采用非线性优化方法（例如Baum-Welch算法或Levenberg-Marquardt算法）来求解最佳估计值。这一步骤旨在解决局部优化累积误差的问题，以确保全局一致性与准确性。 回环检测是另一个关键组成部分，在机器人再次访问先前已知区域时能够发现并修正累计误差。地图构建则基于相机轨迹和图像信息生成符合任务需求的3D地图，可能包括点云、网格或特征点等类型的地图形式。 SLAM的数学模型通常依据机器人的运动与观测模型建立，其中相机位姿由李群及李代数表示，并且涉及关于投影几何学的观测模型。旋转和变换矩阵在该过程中扮演关键角色，但因其不支持加法运算而难以进行微分计算，在需要调整相机姿态时引入了李代数组的概念。实际应用中通常会利用如Eigen、Sophus或tf2等库来处理这些数学操作。 视觉SLAM是一个复杂的技术体系，涵盖图像处理、几何学原理及概率论等多个领域的知识，并且要求综合运用各种算法和技术以实现机器人的自主导航和环境认知功能。
     
  • 视觉SLAM十四讲相关代码
    优质
    《视觉SLAM十四讲》相关代码提供了书中的算法实现，帮助读者更好地理解同时定位与地图构建技术，并应用于实际项目中。 视觉SLAM十四讲配套代码提供了丰富的实践资源，帮助学习者深入理解并应用书中理论知识。这些代码涵盖了从基础到高级的各种应用场景和技术细节，是进行深度研究与开发的重要参考材料。
     
  • 高翔SLAM首讲课程讲义与PPT
    优质
    高翔SLAM首讲课程讲义与PPT是德国宇航中心博士、SLAM领域专家高翔教授亲自编写的视觉SLAM入门教程，内容详实，图文并茂，适合初学者快速掌握SLAM基础知识。 高翔视觉SLAM第一讲课件包括习题及习题答案，并提供参考书籍等相关资料。
     
  • 视觉SLAM十四讲-ch13代码详解（设计SLAM系统）
    优质
    本书《视觉SLAM十四讲》第十三章详细解析了设计SLAM系统的代码实现，深入浅出地讲解了相关算法和实践技巧。 我已经详细阅读了《视觉SLAM十四讲》第13章中的所有代码文件： 1. 对主函数进行了仔细研究。 2. 研究了config配置文件的内容。 3. 逐行阅读并添加注释到visual_odometry.cpp（视觉里程计）文件中。 4. 深入分析了frontend.cpp（前端处理）这个重要文件的每一行代码，并做了详细注释。 5. 同样对backend.cpp（后端处理）这一关键文件进行了全面解读，确保理解每一段代码的功能。 总之，我阅读并标注了所有相关文件中的每一个细节。在遇到不熟悉的知识点时，我会查阅资料以加深理解。