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OpenXRLab

OpenXRLab扩展现实开源平台(https://openxrlab.org.cn/),包含了6大工具箱:SLAM、SfM、视觉重定位、动作捕捉、动作生成和NeRF,并且提供了一个将SLAM、SfM和视觉重定位打通连接起来的大场景AR Demo

SLAM后端—线性系统滤波(KF)与非线性系统滤波(EKF)

SLAM学习笔记—后端 概述 状态估计概率分布的核心思想 未知量(\(x_k\))的后验概率分布 = 似然概率分布 × 未知量(\(x_k\))的先验概率分布 这一等式贯穿全文,请牢牢抓住! 运动方程和观测方程 \[\begin{cases} x_k = f(x_{k-1},u_k)+w_k \\\\ z_k=h(x_k)+v_k \end{cases}

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第2章_C++编程范式

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第2章_C++编程范式 视频讲解 【第1季】2.第2章_C++编程范式-视频讲解 【第1季】2.1.第2章_C++编程范式-C++工程的组织结构-视频讲解 【第1季】2.2.第2章_C++编程范式-C++代码的编译方法-视频讲解 【第1季】2.3.第2章_C++编程范式-C+

常见开源库

可视化 1. opengl:Open Graphics Library,译名:开放图形库或者“开放式图形库”。是用于渲染2D、3D矢量图形的跨语言、跨平台的应用程序编程接口(API)。   即为可视化开发API,强项在于交互功能。 2. Pangolin是SLAM常用的库之一,主要用于SLAM系统的可视化。它是基于OpenGL的,主要优势在

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第1章_ROS入门必备知识

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第1章_ROS入门必备知识 视频讲解 【第1季】1.第1章_ROS入门必备知识-视频讲解 【第1季】1.1.第1章_ROS入门必备知识-ROS简介-视频讲解 【第1季】1.2.第1章_ROS入门必备知识-ROS开发环境搭建-视频讲解 【第1季】1.3.第1章_ROS入门必

全国SLAM技术论坛笔记

2.3视觉融合建图 语义地图:家具地图等 结构地图:structVIO/SLAM是未来SLAM的发展方向之一,两大场景可能会先落地:1、家庭环境  2、泊车环境 2.4视觉融合建图:XR地图 3.1视觉融合感知:单目侧距 目标检测+距离计算 3.2视觉融合感知:后融合感知 核心思想就是,通过不同时间,不同位置,不同传感

SLAM十四讲第二版环境配置

SLAM十四讲第二版环境配置 1.源码下载路径 https://githup.com/gaoxiang12/slambook2 2.三方库安装 2.1 Eigen3 sudo apt-get install libeigen3-dev 2.2 Sophus (1)首先安装fmt 注意:不要用git下载,会报bug 下载链接:https://fmt.dev/8.1.1/index.html cd fmt mkdir build cd bui

slam14(1) v1_5 SLAM中用大的数学

  e的由来 当时,欧拉试图解决由另一位数学家雅各布·伯努利(Jacob Bernoulli)在半个世纪前提出的问题。 伯努利的问题与复利有关。假设你在银行里存了一笔钱,银行每年以100%的利率兑换这笔钱。一年后,你会得到(1+100%)^1=2倍的收益。 现在假设银行每六个月结算一次利息,但只能提供利率的

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第0章_SLAM发展综述

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季:第0章_SLAM发展综述 视频讲解 【第1季】0.第0章_SLAM发展综述-视频讲解 【第1季】0.1.第0章_SLAM发展综述-梳理定位导航技术-视频讲解 【第1季】0.2.第0章_SLAM发展综述-揭秘SLAM技术路线-视频讲解 【第1季】0.3.第0章_SLAM发展综

深度学习跟SLAM的结合点

1、用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点。 深度估计 位姿估计 重定位 其他 2、在传统SLAM之上加入语义信息(毕设相关) 图像语义分割 语义地图构建 3、端到端的SLAM 机器人自主导航(深度强化学习)等   2

《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课:SLAM的应用价值与技术难点

《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课:SLAM的应用价值与技术难点 视频讲解 【先导课】3.SLAM的应用价值与技术难点-视频讲解 【先导课】3.1.SLAM的应用价值与技术难点-SLAM价值-视频讲解 【先导课】3.2.SLAM的应用价值与技术难点-产业应用与生态-视频讲解 【先导课】3.3

《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课:如何安装Ubuntu系统

《机器人SLAM导航核心技术与实战》先导课:如何安装Ubuntu系统 视频讲解 【先导课】2.如何安装Ubuntu系统-视频讲解 【先导课】2.1.如何安装Ubuntu系统-操作系统概念-视频讲解 【先导课】2.2.如何安装Ubuntu系统-Linux操作系统-视频讲解 【先导课】2.3.如何安装Ubuntu系统-

【SLAM】ORB_SLAM3 初步调试运行详细记录

前言 相关解析及参考: 超详细解读ORB-SLAM3单目初始化(下篇) ORB_SLAM3和之前版本有什么不同?_小白学视觉的技术博客_51CTO博客 orbslam3 官方源码地址:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 ‼️ 注意如果是ROS编译请见issue:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/issues/442

代码笔记2 slam十四讲中的配置问题

1  总而言之,在ubuntu上搞slam,版本真的是大坑,每一步都是坑。  这里是ch6的配置,先说我成功的版本配置 Eigen 3.2.10 Ceres 1.14.0 g2o 高博版本(我实在没找到g2o的版本号,网上也没人说,但一定不是最新版本) cmake 3.10.2  同时查阅资料发现,好像Sophus库的编译需要Eigen3.3版本的支

基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2

基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2 相比于上一篇文章,这里我们将官方给的 rosbag 数据包替换为来自深度相机的实时数据。之所以选择 Intel RealSense 这款深度相机,仅仅是因为它是最容易买到的。。。在京东上搜“深度相机”,符合要求的几乎都是这个系列的。具体到 D435i

evo工具评估slam算法生成的轨迹tum数据集

若生成的tum轨迹文件包含多余空格 执行以下命令 cat results.txt | tr -s [:space:] > results_new.txt 生成单一轨迹命令: evo_traj tum XXXX.txt -p 将csv文件转换成tum文件: evo_traj euroc XXX.csv --save_as_tum 两个tum文件进行轨迹对比: evo_ape tum XXX.tum XXX.txt -p -va

slam-karto

sudo apt-get install ros-melodic-slam-karto      roslaunch turtlebot3_slam turtlebot3_slam.launch slam_methods:=karto    参考 https://github.com/ros-perception/slam_karto

【SLAM十四讲--第零讲】很高兴认识你,SLAMer

《SLAM十四讲》理论部分专栏 《SLAM十四讲》实践部分专栏 目录一、我的博客怎么写二、一些很赞的资源 一、我的博客怎么写   欢迎来到我的博客,来都来啦,请务必务必看完本博客,这将成为是我们SLAMer一起进步的契机。   写博客之前,我在CSDN上看了很久很久,我在想怎么样的文章

如何学习SLAM(超级全面)

如何学习SLAM 由于SLAM是一个错综复杂的研究领域,涉及到非常多的关键技术。这里先讲讲学习方法论,然后对一些关键性概念(包括SLAM、ROS、SLAM移动机器人)进行分析,最后给出典型应用案例方便大家进行实战。   温馨提示   本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技

《机器人SLAM导航核心技术与实战》前言

《机器人SLAM导航核心技术与实战》前言 温馨提示: 本篇文章是我最新出版的书籍《机器人SLAM导航核心技术与实战》的前言部分,感兴趣的读者可以购买纸质书籍来进行更加深入和系统性的学习,购买链接如下: 点这里购买:《机器人SLAM导航核心技术与实战》购买链接 互联网和人工智能技术可以

SLAM与AI的强强联合

SLAM与AI的强强联合 本文默认大家已经熟知SLAM、导航、常见AI算法(比如深度学习、强化学习、卷积神经网络、监督学习)等基本概念,不熟的小伙伴可以从我已经出版的书籍《机器人SLAM导航核心技术与实战》中进行系统性的学习。AI与SLAM的结合大致分为3个思路: 思路1:用AI实现SLAM的所有功

SLAM导航全栈书的正确打开姿势

SLAM导航全栈书的正确打开姿势 随着人工智能、机器人、无人驾驶等技术的蓬勃发展,作为底层技术基石的SLAM也逐渐被大家所熟知。人工智能技术如果仅仅停留在虚拟的网络和数据之中的话,那么它挖掘并利用知识的能力将非常有限。也就是说人工智能的最终归宿是与机器人实体相结合,实现机器

机器人SLAM导航书重磅来袭

互联网和人工智能技术可以看成是对人类大脑的进一步延展,而机器人技术则可以看成是对人类躯体的进一步延展。如果人工智能技术仅仅停留在虚拟的网络和数据之中,那么其挖掘并利用新知识的能力将很难扩展开来。可以说,机器人是人工智能技术应用能力的有效延展,而能自主移动的机器人更是

终于有人把ROS机器人操作系统讲明白了

导读:机器人是多专业知识交叉的学科,通常涉及传感器、驱动程序、多机通信、机械结构、算法等,为了更高效地进行机器人的研究和开发,选择一个通用的开发框架非常必要,ROS(Robot Operating System,机器人操作系统)就是流行的框架之一。 温馨提示 本篇文章已经收录在我最新出版的书籍《机

SLAM APP

UI设计 App启动页 导航菜单栏 功能介绍 相机流设置 是否录制相机流 如果选择,按下录制按钮时相机流将按照设置要求打开,相机流预览窗口将实时显示相机画面,得到的数据文件夹中将包含以单帧图像时间戳命名的png文件和全部图像时间戳的列表文件;如果不选,相机流将不会打开,得到的数据文