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
标题：ResearchonSLAMandPathPlanningMethodofInspectionRobotinComplexScenarios作者：XiaohuiWang，Xi Ma，ZhaoweiLi编译：东岸因为编辑：郑欣欣@一点人工一点智能入群邀请：7个专业方向交流群+1个资料需求群原文：SLAM+路径规划：巡检机器人算法设计00摘要工厂安全检查对于保持生产环境的安全至关重要。目前，检查主要依靠人工定期进行，这使得效率低下并且需要投入大量人力。因此，利用巡检机器人可以显著提高任务的可靠性和效率。机器人的定位技术和路径规划技术的发展确保了工厂巡检机器人能够在复杂环境中自主完成任务。针对
『youcans的OpenCV例程300篇-总目录』【youcans的OpenCV例程300篇】246.特征检测之ORB算法特征检测与匹配是计算机视觉的基本任务，包括检测、描述和匹配三个相互关联的步骤。广泛应用于目标检测、图像检索、视频跟踪和三维重建等诸多领域。6.9.1ORB算法简介ORB（OrientedFASTandrotatedBRIEF）是OpenCV实验室开发的一种特征检测与特征描述算法，将FAST特征检测与BRIEF特征描述结合并进行了改进，具有尺度不变性和旋转不变性，对噪声有较强的抗干扰能力。ORB算法在图像金字塔中使用FAST算法检测关键点，通过一阶矩计算关键点的方向，使用方
作者：张长鸿湖南大学校稿：董亚微编辑：郑欣欣@一点人工一点智能原文地址：视觉SLAM：模型介绍、算法框架及应用场景目录01 什么是SLAM 1.1 相机模型1.2 相机运动1.3建图02SLAM算法框架03SLAM的应用场景3.1自动驾驶的高精度定位3.2自主移动机器人知识扩展：组合导航（GNSS／INS）二维码导航/磁导航3.3室内场景的三维重建：AR（增强现实技术）等04 结语参考文献：本文主要想使用尽量少的专业词汇来解释清楚视觉SLAM是如何进行定位的（在某些表述上可能并不严谨），希望对视觉SLAM有兴趣的伙伴能在刚接触SLAM时有个基本的了解，本文同时介绍了视觉SLAM的经典框架和应用
