大家好呀，我是一个SLAM方向的在读博士，深知SLAM学习过程一路走来的坎坷，也十分感谢各位大佬的优质文章和源码。随着知识的越来越多，越来越细，我准备整理一个自己的激光SLAM学习笔记专栏，从0带大家快速上手激光SLAM，也方便想入门SLAM的同学和小白学习参考，相信看完会有一定的收获。如有不对的地方欢迎指出，欢迎各位大佬交流讨论，一起进步。博主创建了一个科研互助群Q：772356582，欢迎大家加入讨论。经过前几次课的讲述，你已经知道了SLAM是干嘛的，以及一些Ubuntu和ROS的简单使用，最重要的是学会了如何编译C++工程。那就先来编译一个Lego_loam代码并运行它吧，你跑通的第一个
目录前言1 安装ubuntu18.04.61.1问题①安装成功ubuntu后会出现窗口界面不适配，以及Ubuntu和windows之间无法复制粘贴问题②swapon:/swapfile：读交换区头失败2cmake及编译基本环境安装3安装Eigen3.2.104安装Pangolin 0.5 5安装OpenCV3.4.75.1问题①报错：fatalerror:Eigen/Core:没有那个文件或目录6运行ORB_SLAM26.1问题①报错：c++:internalcompilererror:已杀死(programcc1plus)②error:‘usleep’wasnotdeclaredinth
Ubuntu20.04下配置并运行ORB-SLAM2和ORB_SLAM2_modified一、ORB-SLAM2环境配置1.ubuntu20.04安装2.依赖库安装(1)Eigen3安装与卸载(2)Pangolin安装与卸载(3)OpenCV4.6.0(4)DBoW2和g2o(5)ROS(可选)3.ORB-SLAM2下载4.ORB-SLAM2编译二、开源数据集测试1、单目数据集2、RGB-D数据集3、双目数据集三、ROS环境下运行1、安装ROS2、编译ROS节点2、数据集测试2.1单目节点(MonocularNode)2.2双目节点(StereoNode)2.3RGB-D节点(RGB-DNod
作者：朱金灿来源：clever101的专栏为什么大多数人学不会人工智能编程？>>> 顾名思义，视觉SLAM（又称vSLAM）使用从相机和其他图像传感器采集的图像。视觉SLAM可以使用普通相机（广角、鱼眼和球形相机）、复眼相机（立体相机和多相机）和深度相机。普通相机 视觉SLAM使用的普通相机主要有三种：广角、鱼眼和球形相机。 广角相机，顾名思义，就是指的一类有较为宽广的视角的镜头的相机，即广角相机在拍摄影像时，在有限的距离内能够拍摄到可以容纳更多景物的范围。其中，最小焦距的大小是确定相机是否是广角相机的重要依据。一般情况下，最小焦距小于28mm的相机都属于是广角相机。总的来说，广角相机其
=====================================================github：https://github.com/MichaelBeechanCSDN：https://blog.csdn.net/u011344545=====================================================基于视觉惯性紧耦合的SLAM后端优化算法引言视觉惯性联合初始化非线性优化问题求解IMU预积分残差基于滑动窗口的非线性优化算法
文章目录前言一、导航概述1.1、导航模块1.2、导航之坐标系二、导航实现准备工作（安装导航包和新建工程包）2.1、SLAM建图2.1.1、认识gmapping2.1.2、实操2.2、地图服务（map_server）2.2.1、认识map_server2.2.2、实操—保存地图2.2.3、实操—读取地图2.3、定位（amcl）2.3.1、认识amcl2.3.2、坐标变换介绍2.3.3、实操2.4、路径规划（move_base）2.4.1、认识move_base2.4.2、move_base与代价地图2.4.3、实操—目的地导航2.4.4、rviz订阅全局地图、本地地图2.5、实践—自主实现建图（
特征值与特征向量 2. 相似变换 3.旋转矩阵旋转矩阵（英语：Rotationmatrix）是在乘以一个向量的时候有改变向量的方向但不改变大小的效果并保持了手性的矩阵。在二维空间中，旋转可以用一个单一的角 定义。作为约定，正角表示逆时针旋转。把笛卡尔坐标的列向量关于原点逆时针旋转的矩阵是：二维空间，坐标系的旋转：假设已知基坐标系XOY中的一点P（x，y），坐标原点为O，绕点O旋转θ，可以求得点P在新坐标系X'OY'中坐标值（x'，y'）,如下图所示： 3.1 正交矩阵特性 3.2.三维空间 4. 平移矩阵 5. 矩阵分解 5.1 SVD分解 5.2. Chol
文章目录0引言1EuRoc数据和真值2ORB-SLAM3的EuRoc示例2.1纯单目的示例2.2纯单目的轨迹评估2.3纯双目的示例2.4纯双目的轨迹评估2.5单目和IMU的示例2.6单目和IMU的轨迹评估2.7双目和IMU的示例2.8双目和IMU的轨迹评估2.9前四种的评估结果对比0引言ORB-SLAM3算法1已成功编译安装ORB-SLAM3到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM3，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM3生成的轨迹和真值轨迹。1EuRoc数据和真值EuRoc数据集和对
Eigen/四元数/欧拉角/旋转矩阵相关系列文章Eigen/Matlab使用小结SLAM——之Eigen入门（矩阵运算及几何模块）SLAM——之Eigen函数库，一个相对复杂的EIgen使用实例SLAM——Eigen函数库:矩阵块运算，block操作SLAM——Eigen函数库之Eigen::Ref使用实例欧拉角和旋转矩阵相互转换四元数与三维向量相乘运算四元数求导SLAM——Eigen函数库之矩阵块运算，高阶操作middleCols与segment用法frame->grad_vec_.middleCols(n_old,n_new)=new_grads;frame->score_vec_.seg
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭5年前。Improvethisquestion我是一个脾气暴躁的开发者，来自前unix世界，是在vi编辑器中长大的。我可以看到IDE对于开发(例如WindowsVisual平台或Eclipse)有多么有用，但我一直更喜欢在我的开发平台上使用命令行，因为我非常精通vi。我现在正尝试通过其IDEAndroidStudio学习Android开发生态系统。我必须承认，我正在慢慢转变为使用IDE。然而，编辑器仍然是我沮丧的
