首页 > TAG信息列表 > g2o
ubuntu安装g2o
ubuntu安装g2o sudo apt-get install qt5-qmake qt5-default libqglviewer-dev-qt5 libsuitesparse-dev libcxsparse3 libcholmod3 下载源码 git clone https://gitee.com/kay2020/g2o.git mkdir build cd build cmake .. make -j4记录编译链接高博ORBSLAM2_with_pointcloud_map时两个比较费力的问题
两个orbslam2_modified中make报错但网上很难找到直接答案的问题： 一. build Optimizer.cc的过程中提示g2o函数参数不正确 在build过程中Optimizer.cc出现类似下述开头的no matching function for call to错误： no matching function for call to ‘g2o::BlockSolver<g2o::BlockSg2o入门(一)曲线拟合
简介 g2o是一个通用的图优化库，可以应用到任何能够表示成图优化的最小二乘问题。例如BA，icp，曲线拟合等。 但它不像Ceres一样有丰富详细的学习资料。 图优化，是把优化问题表现成图（Graph）（指图论中的图）的一种方式，一组优化变量和变量之间的误差项，使用图来图来描述，使它们之间的关系更加直编译正确，运行ORB_SLAM3报错Segmentation fault
环境编译什么的都没问题，但一运行ORB_SLAM3(基于ROS)的时候就报Segmentation fault 无论是单目还是RGBD，详细的报错信息如下： max@max-virtual-machine:~/ORB_slam3_test/src/ORB_SLAM3$ rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/ROS/ORB_SLAM3/Asus.yaml视觉SLAM十四讲——第九讲后端1
1.运行报错 1.1.工程编译报错 视觉SLAM十四讲ch9代码关于fmt的报错 这个博客中和我遇到的错误一模一样，主要两个错误： 1.struct HessianTupleType<std::index_sequence<Ints...>> { error: 'index_sequence' is not a member of 'std' 这个博客中也说了主要是最新版的g2o使用的SLAM--单目尺度漂移(相似变换群Sim3)
相似变换群与李代数 对于单目视觉SLAM，由于单目的不确定性，在闭环检测中为了解决尺度漂移，一般会用到相似变换群 Sim3,用来描述相似变换： p ′ =编译orb_slam3[windows]
1 下载 git clone https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3.git ORB_SLAM3 建议编译前，先看一下该项目上的一个pull request:(使用原来项目问题过多, 遇到的每一个问题在第4节都会详细描述，于是使用如下的一个PR) https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3/pull/53 推荐使用vg2o 代码学习—— exp map and log map for SE(3), SIM(3)
我一般不咋用 g2o，我用 ceres-solver。有人 g2o 的代码看不懂，问我。所以我就帮忙看一下。 sim(3) 的 exponential map 是一个有意思的东西，推了一下。主要参考 [1]，辅助参考 [2]，也从 Wikipedia 拿了一些简单的结论来用。 1. g2o SE(3) 2. g2o SIM(3) Reference [1]SLAM图优化g2o
SLAM图优化g2o 图优化g2o框架 图优化的英文是 graph optimization 或者 graph-based optimization， “图”其实是数据结构中的graph。凸优化的英文是 convex optimization，这里的“凸”其实是凸函数的意思，所以单从英文就能区分开。 图优化有什么优势？ SLAM的后端一般分为两种处理方法视觉SLAM十四讲（第2版）总结
最近看完了《视觉SLAM十四讲（第2版）：从理论到实践》（高翔等著），原书分两部分，先介绍了数学基础，然后介绍了具体的SLAM实践，非常适合零基础开始学习SLAM。 作为总结，这里并不对书中的内容做太多的重复说明，本人的水平也不足以用聊聊数字概括原书精华，因而这里采用这样一种思路：提出问题，分析求teb_local_planner论文解读(2): Efficient Trajectory Optimization using a Sparse Model
teb2013年的一篇文章 摘要： teb的最优轨迹问题，可以转换为多变量的非线性最优化问题。大多数的变量成员都与一小部分周围的变量产生联系。进而构成稀疏结构的H矩阵。文章主要就是描述，怎么用g2o来求解teb的优化问题。 g2o在VSLAM和SBA中已经广泛应用。 g2o优化第一步首先构建图TEB程序解析1（base_teb_edges.h）
/********************************************************************* * * Software License Agreement (BSD License) * * Copyright (c) 2016, * TU Dortmund - Institute of Control Theory and Systems Engineering. * All rights reserved. * * Redistr视觉十四讲:BA优化_g2o
1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为： \(z = h（x, y）\) 现在给出具体的参数话过程，x指此时相机的位姿R,t，它对应的李代数为\(\xi\)。路标y即为这里的三维点p，而观测数据则是像素坐标(u,v)。 此次观测的误差为： \(e = z - h(\xi, p)\) 如果把其他时刻的观测量3D-3D：ICP估计姿态
1.ICP 假设有一组配对好的3D点， \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一个欧式变换R,t，使得： $ p_{i} = Rp^{'}_{i} + t $ 该问题可以用迭代最近点(ICP)来求解。注意考虑两组3D点的变换时，和相机没有关系。 ICP求解线性代数的求解(SVD)和非线性优视觉slam十四讲（1）
一、SLAM是什么？ SLAM 是 Simultaneous Localization and Mapping 的缩写，中文译作“同时定位与地图构建”。它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，在运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动 。 二、组织架构 1、第一部分为数学基础篇 •第二讲为 SLAM视觉SLAM十四讲——第六讲非线性优化
@ 《视觉SLAM十四讲》知识点与习题 《视觉SLAM十四讲》第六讲知识点整理+习题 正在学习SLAM相关知识，将一些关键点及时记录下来。 知识点整理 方程的位姿可以用变换矩阵来表示，然后用李代数进行优化。 本讲主要将如何通过优化，来处理噪声数据，并使用图优化，来解决问题。 本章的g2o论文阅读笔记
纯粹方便自己理解整理的笔记，以前总是写在纸上，不知不觉都丢了。希望写在博客里，慢慢积累一些。 0、简介 SLAM/BA问题的目标：找到一组参数或状态变量，以最大限度地解释受高斯噪声影响的一组测量值。 这种问题可以被表示为一个图，图中的节点node:待优化的状态变量，图中的边edge:它所连接的SLAM环境配置：Linux+Clion+Eigen+Ceres+g2o+Sophus+PCL+OpenCV+测试代码
SLAM环境配置linux系统搜狗输入法谷歌浏览器、“梯子”卸载不必要的软件IDE：Clion环境配置EigenCeresg2oSophusPCL1.8方法1方法2链接OpenCV备注 考虑到linux系统可能会出现很多bug，导致需要反复重装系统，所以这里对自己配置SLAM环境的相关细节进行记录，权当做个笔记。 linux系