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学习笔记之——3D Gaussian SLAM,SplaTAM配置(Linux)与源码解读

SplaTAM全称是《SplaTAM:Splat,Track&Map3DGaussiansforDenseRGB-DSLAM》,是第一个(也是目前唯一一个)开源的用3DGaussianSplatting(3DGS)来做SLAM的工作。在下面博客中,已经对3DGS进行了调研与学习。其中也包含了SplaTAM算法的基本介绍。学习笔记之——3DGaussianSplatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研-CSDN博客文章浏览阅读1.2k次,点赞25次,收藏24次。论文主页3DGaussianSplatting是最近NeRF方面的突破性工作,它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化,

c++ - std::string 在 vi​​sual studio 上的具体行为?

我有一个项目需要读取/写入大文件。我决定使用ifstream::read()一次性将这些文件放入内存,放入std::string。(这似乎是在C++中最快的方法:http://insanecoding.blogspot.com/2011/11/how-to-read-in-file-in-c.html和http://insanecoding.blogspot.com/2011/11/reading-in-entire-file-at-once-in-c.html)当在文件之间切换时,我需要“重置”用作先前内存缓冲区的std::string(即删除char[]缓冲区以释放内存)我试过了:

SLAM 轨迹评估方法 evo(包括GPS坐标转换成TUM)

安装evopipinstallevo--upgrade--no-binaryevoSLAM轨迹运行ORBSLAMrosrunORB_SLAM3StereoVocabulary/ORBvoc.txtExamples/Stereo/RealSense_T265.yamlfalse之后会生成一个TUM格式的轨迹FramTrajectory_TUM_Format.txtGPS轨迹我们也需要将获取的GPS轨迹转化成笛卡尔坐标下TUM格式坐标importmathimportnumpyasnpimportrospyfromstd_msgs.msgimportstd_msgsfromplot_py.msgim

ios - UITableView 在 vi​​ewDidLoad 的中间被初始化?

我有一个正在初始化的VC,其中有一个View。View中有一个UITableView、UIButton和UIImage。突然之间,我搞砸了按钮属性,哇:Assertionfailurein-[UITableView_createPreparedCellForGlobalRow:withIndexPath:]进一步挖掘后,是因为我的代码:UINib*animCellNib=[UINibnibWithNibName:@"IoUISEAnimationDetailListingCell"bundle:nil];[animationDetailsTableViewregisterNib:ani

ORB-SLAM 论文阅读

论文链接ORB-SLAM0.Abstract本文提出了ORB-SLAM,一种基于特征的单目同步定位和建图(SLAM)系统该系统对严重的运动杂波具有鲁棒性,允许宽基线环路闭合和重新定位,并包括全自动初始化选择重建的点和关键帧的适者生存策略具有出色的鲁棒性,并生成紧凑且可跟踪的地图1.Intro捆绑调整(BA)可以提供相机定位的准确估计以及稀疏几何重建,前提是提供了强大的匹配网络和良好的初始猜测。实时SLAM算法必须为BA提供以下功能所选帧(关键帧)子集之间场景特征(地图点)的相应观察随着复杂性随着关键帧数量的增加而增加,对于它们的选择应该避免不必要的冗余关键帧和点的强大网络配置可产生准确的结果,

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步

视觉SLAM十四讲|【五】相机与IMU时间戳同步相机成像方程Z[uv1]=[fx0cx0fycy001][XYZ]=KPZ\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}=\begin{bmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}X\\Y\\Z\end{bmatrix}=KPZ​uv1​​=​fx​00​0fy​0​cx​cy​1​​​XYZ​​=KP其中,K=[fx0cx0fycy001]K=\begin{bmatrix}f_x&0&c_x\\0&f_y&c_y\\0&0&1\end{bm

在Labview中集成两个VI

我正在尝试在Labview中组合两个不同的VI,并且不确定从哪里开始。我处于初学者级别,我尝试将框图从一个VI复制并粘贴到另一个VI的框图中。我不知道从那里去哪里;第二个图的控件在复制粘贴后不会显示出来,并且由于它具有超过28个连接器,因此我无法将整个内容放入SUBVI中。我认为复制粘贴不会起作用,但是我想知道是否有人知道从哪里开始。看答案如何使用子视频?“创建VI后,您可以在另一个VI的框图上使用它。”

ubuntu18.04用docker复现RDS-SLAM编译部分

记录一下RDS-SLAM的复现过程和当中遇到的一些问题在git上直接下载完RDS-SLAM之后按照README的步骤在第一步sudodocker-composebuild就遇到很多的问题。问题如下1、报错记录【WARNING:aptdoesnothaveastableCLIinterface.Usewithcautioninscripts.】直接运行RDS-SLAM的dockerfile遇到报错:WARNING:aptdoesnothaveastableCLIinterface.Usewithcautioninscripts.解决方法:RUNaptupdate不要在脚本中使用apt命令,如果在

【视觉SLAM十四讲学习笔记】第五讲——相机模型

专栏系列文章如下:【视觉SLAM十四讲学习笔记】第一讲——SLAM介绍【视觉SLAM十四讲学习笔记】第二讲——初识SLAM【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转矩阵【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——旋转向量和欧拉角【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——四元数【视觉SLAM十四讲学习笔记】第三讲——Eigen库【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李群与李代数基础【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——指数映射【视觉SLAM十四讲学习笔记】第四讲——李代数求导与扰动模型前面两讲中,我们介绍了“机器人如何表示自身位姿”的问题,部分地解释了SLAM经典模型中变量的含义和运动方程部分。

机器人学|手机玻璃加工全自动化——AGV+机器人+视觉解决方案(含双目三维视觉SLAM建图、MATLAB的AGV路径规划导航避障、六轴机械手臂建模与路径规划仿真,附带源代码)

文章目录前言一、国内外移动操作机器人现状二、方案概述三、主要部件BOM清单1.差动轮式AGV:2.UR5系列机械臂3.Cognex智能相机4.加工台5.控制系统6.电源和电缆四、技术点及工作流程五、计算自动化方案与人工方案成本收回时间1.自动化方案成本分析:2.人工方案成本分析:3.两种方案的比较及成本收回时间的计算:六、主要技术点分析与实现方案及仿真实现(附带源代码在文件包中)1.视觉SLAM建图2.AGV路径规划与自主避障的自动导航技术3.UR5机械臂路径规划前言目标:某企业为3C部件精密加工企业,其加工的零件为手机玻璃,要求加工精度为±0.01mm,目前为人工运输至加工中心加工,由人工采