大家好,我是小萝卜2号,喜欢看霹雳五号、黑客帝国、人工智能、机器管家、机械公敌、机械姬、终结者……最近,迷上了群主的“一起做”系列,跌跌撞撞,终于把博客里的内容跑了下来,当然长跑中遇到不少问题,多方寻 ...
dajianli
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2016年10月10日 22:17:52
“一起做”系列完结后,我收到不少同学给我的反馈。他们提了一些在程序编译/运行过程中的问题。我把它们汇总起来,组成了这个“补充篇”。你也可以看成是一个Q&A。 ... ... ... ...
dajianli
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2016年10月09日 18:21:24
我们介绍了图优化软件g2o的使用。本讲,我们将实现一个简单的回环检测程序,利用g2o提升slam轨迹与地图的质量。本讲结束后,读者朋友们将得到一个完整的slam程序,可以跑通我们在百度云上给出的数据了。所以呢,本讲 ...
dajianli
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2016年10月09日 18:19:14
累积误差是里程计中不可避免的,后续的相机姿态依赖着前面的姿态。想要保证地图的准确,必须要保证每次匹配都精确无误,而这是难以实现的。所以,我们希望用更好的方法来做slam。不仅仅考虑两帧的信息,而要把所有整 ...
dajianli
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2016年10月09日 18:15:43
上几讲中,我们详细讲了两张图像间的匹配与运动估计。然而一个实际的机器人总不可能只有两个图像数据吧?那该多么寂寞呀。所以,本讲开始,我们要处理一个视频流,包含八百左右的数据啦。这才像是在做SLAM嘛! ... . ...
dajianli
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2016年10月09日 18:06:56
我们理解了如何利用图像中的特征点,估计相机的运动。最后,我们得到了一个旋转向量与平移向量。那么读者可能会问:这两个向量有什么用呢?在这一讲里,我们就要使用这两个向量,把两张图像的点云给拼接起来,形成更 ...
dajianli
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2016年10月09日 17:52:06
在上一讲中,我们介绍了如何把2D图像坐标转换为3D空间坐标。然后,利用推导的数学公式,实现了把图像转化为点云的程序。在上一讲的末尾,我们给出了一道作业题,希望读者去把这两件事做成一个函数库,以供将来调用。 ...
dajianli
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2016年10月09日 17:48:24
本讲中,我们将带领读者,编写一个将图像转换为点云的程序。该程序是后期处理地图的基础。最简单的点云地图即是把不同位置的点云进行拼接得到的。 ... ...
dajianli
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2016年10月09日 17:37:00
SLAM,即Simultaneous Localization and Mapping,中文译作同时定位与地图创建,是近几十年里机器人领域有重大发展的研究方向。作为自主机器人的核心技术,SLAM在机器人导航、控制、生产等方面都有着重要的研究意义 ...
dajianli
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2016年10月09日 17:30:48
开始做SLAM(机器人同时定位与建图)研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣,到现在为止,也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解,越觉得这个方向难度很大,于是总结经验写了这些文章。 ...
dajianli
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2016年10月09日 17:09:23