【趣脉源码】【linset源码】【houghcircles 源码】视频slam源码_视频 源码

2024-12-26 04:06:43 来源:有源码如何生成app 分类:焦点

1.干货:因子优化的视频视频资源合集
2.Candace Parker扣篮大赛(Slam Dunk contest)
3.比布朗尼更有篮球天赋?詹姆斯转发小儿子打球视频,球技如何?
4.SLAM入门+典型SLAM应用及解决方案
5.机器视觉和slam区别
6.SLAM算法工程师之路:NDT算法详解与C++实现

视频slam源码_视频 源码

干货:因子优化的源码源码资源合集

       因子图优化领域的学习之路起始于对原创论文的深入探索。这些论文不仅揭示了算法发展脉络,视频视频亦为后来者提供了创新思路的源码源码基础。以下是视频视频算法发展的简要历程:

       最先提出因子图思想的是Sebastian等人,在其论文《平方根平滑建图》[1]中引入了批量更新的源码源码趣脉源码概念。有趣的视频视频是,在构建矩阵过程中,源码源码新增变量总是视频视频位于最后一行,这一发现后续在构建Givens旋转方法,源码源码以简化增量消元步骤的视频视频过程中得到了应用。该成果进一步发展为“增量平滑建图”(iSAM)[2],源码源码强调了通过正常情况下使用Givens增量消元,视频视频以减少更新频率的源码源码方式优化效率。

       随着研究深入,视频视频研究人员发现,单一的“增量优化”与“全局优化”模式划分不足以满足需求。于是,作者开始构思一种创新方法,即根据局部更新对整体图的影响程度来灵活调整优化策略。这一思想最终形成了树结构,通过树根部构建,受影响区域更新到相应位置的机制。

       为了实现这一目标,作者构建了贝叶斯树结构,使得优化过程不再受限于“批量”或“增量”两种模式。这一机制结合树结构与贝叶斯推理,实现在受影响区域进行局部优化,未受影响部分保持原状。这种方法的实现成果之一便是iSAM2[3],极大地提升了因子图优化的linset源码灵活性与效率。

       研究过程中,作者Michal自建简单因子图软件并开源[源码: ori-drs/isam],并将其三篇代表性工作合著成书《增量平滑与映射》下载: cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...,以帮助学习者深入理解算法核心。与此同时,相关论文与软件得到应用并进行整合,形成通用框架GTSAM[ github.com/borglab/gtsa...]。

       最后,一系列应用性与优化型论文如“SLAM ++”[4]与“AprilSAM”[5]等,基于上述框架进行研究与开发,进一步丰富了因子图优化领域的实践与理论。

       为了系统性学习此领域,推荐深入阅读以下三篇原始论文:《平方根SAM》[1]、《iSAM》[2]与《iSAM2》[3]。其余创新论文可用于了解不同的改进策略与应用视角。

       在自学过程中,可通过相关书籍[《Incremental Smoothing and Mapping》下载链接: cs.cmu.edu/~kaess/pub/K...]、作者M. Kaess在B站的公开课视频B站链接: b.tv/BV1gk4y1R7Lb,以及专栏文章(因子图优化整理不易,点赞支持一下吧,内容持续更新哦)来加深理解与学习。

       此领域资源丰富,学习者应系统性阅读原论文、参考书籍与视频资源,以全面理解因子图优化的理论基础与实践应用,同时关注后续发展的应用性论文,不断探索与学习。

Candace Parker扣篮大赛(Slam Dunk contest)

       在年3月的俄克拉何马城,年轻的Candace Parker以岁的高中生身份在麦当劳全美高中扣篮大赛(McDonald's High School All-American)中崭露头角,一举夺魁。houghcircles 源码她在那场比赛中力压五位男性选手,其中包括年NBA扣篮大赛的热门选手JR史密斯和冠军约什史密斯。当其他选手在尝试高难度扣篮时未能顺利,帕克则凭借将球轻松投入篮筐的稳健表现赢得了比赛。值得一提的是,扣篮大赛的冠军名单上曾留下过Vince Carter、Carmelo Anthony和LeBron James这些篮球巨星的名字。

       帕克的这次胜利不仅展示了她在篮球技巧上的天赋,也预示着她日后在职业比赛中的出色表现。她的比赛视频至今仍被广泛回顾,成为高中生扣篮大赛的经典时刻。她的成功故事激励了无数青少年,证明了性别并不是限制在篮球场上的障碍,每个人都有可能在扣篮大赛这样的舞台上绽放光芒。

扩展资料

       Candace Parker

比布朗尼更有篮球天赋?詹姆斯转发小儿子打球视频,球技如何?

       1. 比布朗尼更有篮球天赋?詹姆斯转发小儿子打球视频:只是个开始

       2. 北京时间月日,美媒SLAM发布了一段詹姆斯小儿子布莱斯打球的视频。

       3. 在视频中,布莱斯展示了自己全面的进攻技巧,包括突破、投篮,以及为队友创造机会的能力。

       4. 詹姆斯转发了这一视频,并点评道:“只是个开始#詹姆斯帮”。

       5. 视频中,布莱斯晃倒对手后的急停跳投,让底线观战的布朗尼也兴奋不已。

       6. 一直以来,美媒的焦点似乎都在詹姆斯的大儿子布朗尼身上。布朗尼已经岁了,alicms 源码从年龄上来看,他有可能和父亲在NBA赛场上碰面。

       7. 不过,布朗尼目前的表现并非特别令人满意,已有媒体质疑他能否打进NBA。

       8. 相比之下,曝光度较少的小儿子布莱斯,也很喜欢打球,并且表现出了篮球智商。

       9. 相比布朗尼,布莱斯是一个更好的投手,这一点得到了詹姆斯本人的认可。

       . 詹姆斯曾表示布莱斯是詹姆斯家族最好的投手,他还把布莱斯称为“一名狙击手”。

       . 布莱斯出生于年6月日,现在也岁了。他同样遗传了父亲的运动基因,擅长篮球、足球和冰球。

       . 不过,出于安全考虑,詹姆斯目前只允许他打篮球了。

       . 美媒报道称,虽然布莱斯只有岁,但已经有不少NCAA一级大学提前向他发出邀请。

       . 从年龄上看,布莱斯基本无望和父亲在NBA碰面,但他是一个有天赋的潜力股,经过磨练,或许他的gifrecoder源码篮球未来能比布朗尼更美好。

       . 就像詹姆斯说的那样,对于布莱斯而言,这只是一个开始。

       . 布莱斯的曝光度不如布朗尼,压力可能也没那么大,这对于他的成长来说,或许是件好事。

SLAM入门+典型SLAM应用及解决方案

       随着AR/VR和智能移动机器人行业的蓬勃发展,SLAM技术的需求呈井喷式增长。随着传感器技术进步和计算资源的丰富,SLAM技术正从算法研究迈向产品落地。目前市场上的SLAM产品仍有提升空间,本文将从SLAM基础、典型应用以及解决方案来深入探讨。

       SLAM是定位与建图的缩写,其中定位至关重要。尽管GPS等方案常见,但在很多SLAM应用中,如室内定位或机器人导航,它们无法满足精度需求。因此,寻找更高效定位技术是关键。定位问题本质上是数据估计或优化,通过传感器如激光雷达、深度摄像头、IMU和彩色摄像头提供观测数据进行处理。

       SLAM技术入门涉及多种传感器选择,如激光雷达能构建2D或3D地图,视觉SLAM如ORB_SLAM则涉及多个模块,包括前端VO(计算帧间相对位移)、后端优化(滤波或优化)、建图和回环检测(检测重复路径进行全局优化)。多传感器融合,如视觉与IMU的结合,是解决单一传感器局限性的方法。

       典型应用方面,AR/VR设备依赖视觉与IMU的VIO方案,室内机器人则可能采用激光雷达或摄像头配合码盘。无人车则通常采用差分GPS与多种传感器的融合。室内定位则可能通过连续视频建模与匹配进行。

       SLAM技术的未来趋势是软硬件协同的统一解决方案,硬件和软件将日益集成,以降低成本并适应不同场景的需求。开发者将有更多空间针对特定环境进行优化,包括硬件、芯片和算法层面的定制。

机器视觉和slam区别

       机器视觉和SLAM各有侧重,应用领域和目标不同。机器视觉聚焦在计算机系统如何理解图像和视频数据,实现识别、检测、跟踪等功能,涉及图像分类、目标检测、人脸识别等多个领域。SLAM技术则专注于移动机器人和自动驾驶等场景,通过感知环境同时估计自身位置,实现实时地图构建和自主导航。两者在应用上存在区别,机器视觉主要关注图像数据的理解,而SLAM强调实时定位和地图构建的准确性和效率。

       机器视觉和SLAM在技术手段上也有所交集,都需使用图像处理、特征提取、机器学习等技术。不过,SLAM还需结合传感器数据进行定位和地图构建,相对复杂度更高。总体而言,机器视觉和SLAM作为不同概念,各自在特定领域发挥作用,同时在技术层面上存在一定的关联。

SLAM算法工程师之路:NDT算法详解与C++实现

       欢迎来到佳浩的SLAM算法工程师之路专栏!

       最近,我们讨论了A-LOAM算法框架,并有读者询问关于点云匹配的问题。点云匹配在感知环节至关重要,常用算法如ICP,而本篇文章将聚焦于探讨NDT算法。

       NDT算法,全称Normal Distribution Transform,是一种用于激光点云匹配的高效方法,能够提供定位和地图构建所需的信息。它的核心思想是将点云分割为小立方体(网格),并根据网格的正态分布特性进行匹配和计算位姿变换。

       本文将带你深入理解NDT算法的基本原理、实现流程,并展示C++代码示例。为了便于学习,我们将分步骤阐述NDT算法的核心原理和实现细节。

       NDT算法详解

       首先,让我们了解NDT算法的基本原理。NDT通过将目标点云分割成网格,并计算每个网格的正态分布,从而实现匹配。在匹配过程中,源点云进入时,NDT会根据正态分布参数计算每个点在对应网格中的概率。当所有网格的概率相加达到最大值时,我们找到最佳匹配关系。

       NDT算法的关键点在于后端优化方法,通常采用牛顿法求解最优参数估计值,确保匹配结果的准确性。

       NDT算法流程

       NDT算法分为以下几个步骤:

       将空间划分为小网格,根据需要设置网格大小(如1m × 1m)。

       计算每个网格的均值和协方差矩阵。

       构建正态分布模型,计算每个网格的概率分布。

       匹配过程:将源点云映射到目标点云坐标系,计算每个点在目标网格中的概率,累加得到总概率。

       通过优化方法(如牛顿法)求解最佳匹配参数。

       NDT算法的C++代码实现

       NDT算法可以通过简单的C++代码实现,利用现有的库(如PCL)简化开发过程。以下是一个基于PCL库的NDT算法实现示例。

       结果展示与总结

       在Kitti数据集上使用NDT算法后,我们得到了以下结果。展示了算法运行视频,直观地说明了NDT算法在实际场景中的表现。

       总结而言,NDT算法是一种高效、实用的激光点云匹配方法。通过本文的深入探讨,我们希望为读者提供了全面的理解和实践指南。如果你对NDT算法或SLAM技术感兴趣,欢迎访问深蓝学院的VIO课程,了解更多相关知识。如果本文对你有所帮助,记得一键三连支持,你的认可是我们最大的动力!

吐血整理 | SLAM方向国内有哪些优秀的公司?

       计算机视觉life整理了国内几十家涉及SLAM领域的优秀公司,覆盖了自动驾驶、仓储机器人、服务机器人、无人机、AR、芯片相机等多个领域。以下为部分代表性公司及其主要产品:

       一、自动驾驶与辅助驾驶领域

       百度:自动驾驶软件

       地平线:智能驾驶解决方案

       图森未来:无人驾驶卡车

       腾讯:智能驾驶解决方案

       四维图新:自动驾驶系统解决方案

       驭势科技:U-Drivertm智能驾驶系统

       纵目科技:ADAS高级驾驶员辅助系统

       滴滴:智能驾驶

       momenta:环境感知、高精度地图和驾驶决策

       纽劢科技:自动驾驶解决方案

       飞步科技:无人驾驶货运卡车、汽车AI芯片、ADAS高级辅助驾驶

       极目智能:ADAS驾驶辅助解决方案

       虹软:ADAS驾驶辅助系统

       二、仓储机器人领域

       京东:无人车

       顺丰科技:室内AGV

       阿里达摩院:智能物流车

       北京极智嘉:智能物流自动化解决方案

       旷视科技:智能仓储物流解决方案

       海康威视:智能仓储解决方案

       三、服务型机器人领域

       普渡科技有限公司:餐饮机器人

       高仙机器人:楼宇配送机器人、自主定位导航模块

       优必选机器人:人形机器人、优必选定位导航系统

       弗徕威智能机器人:家庭服务型机器人

       小米:扫地机器人

       科沃斯机器人:扫地机器人

       平安科技:RPA安小蜂

       臻迪机器人:水下机器人

       猎户星空:服务型机器人

       追觅科技:吸尘器

       四、无人机领域

       大疆:视觉传感导航系统的无人机

       京东:无人机

       顺丰科技:无人机

       亿航:无人机

       易瓦特Ewatt:无人机

       五、增强现实(AR)领域

       百度:AR特效

       华为:HUAWEI AR

       视辰科技:AR解决方案

       联想研究院:AR解决方案

       亮风台:AR解决方案

       六、芯片相机领域

       思岚科技:模块化自主定位导航解决方案

       速腾聚创:RS-LiDAR-Algorithms感知算法

       镭神智能:机器人SLAM算法板卡

       小觅智能:双目相机解决方案

       禾赛科技:环境感知传感器融合系统

       魔视智能:自动驾驶芯片

       芯仑科技:动态视觉传感器芯片

       速感科技:面向智能设备的系统化视觉解决方案

       欢迎加入公众号读者群进行交流,群内有SLAM、算法竞赛、图像检测分割、人脸人体、医学影像、自动驾驶、综合等微信群(根据研究方向逐渐细分),添加微信加群时请备注:昵称+学校/公司+研究方向,以便根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告。

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如何评价ORB-SLAM3?

       我觉得 ORB-SLAM3 系统是基于之前的 ORB-SLAM2、ORB-SLAM-VI 进行扩展。作者组的工作一脉相承,围绕着 ORB feature-based SLAM 做了非常多有重大意义的工作。本文其中在一些重要改进模块,如 IMU 初始化、multi-map system 等,是作者组里前几年的工作。我认为这是一篇更加偏向于系统性质的文章,把这么多工作串了起来,并且作者非常慷慨的把它开源了出来,非常赞!

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