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前言這段时间公司有B-样条曲线的研发要求因此研究了一发B-样条曲线,在自己理解好的几天以内把思路记录下来也算是趁热打铁。
前面的直線和曲线两段其实是初中数学级别的写上去除了是为了做一个难度的铺垫,也是为了能有一点图文搭配的效果让全文的可…
》,本文介绍PnP的另一种常用解法
中使用的方法 本文对
方法进行了详细的推导,
与其他方法相比,EPnP方法的复杂度为O(n)对于点对数量较多的PnP问题,非常高效核…
「真诚赞赏,手留余香」
一张地图的好坏直接决定了机器人后续的定位导航能力,那如何建出一张“完美”的地图呢
每次新建地图之前,请在RoboStudio软件里點击【清空地图】按钮否则无法保证建图优化引擎生效。
本文主要介绍了IMU基本结构原理和误差的相关概念IMU误差模型,并较详细介绍了商用产品和学术文献提到的两种IMU标定方法 本文干货较多,请慢慢品味由于知乎格式问题符号显示比较奇怪,请在公众号“计算机视觉life”内阅读:
已经成为了标配只是这里融合的层次有不同,可以是硬件层(如禾赛Innovusion的产品),也可以是数据层(這里的讨论范围)还可以是任务层像障碍物检测(obstacle detection),车道线检测(lane detection)分割(segmen…
「真诚赞赏,手留余香」
一、什么是特征值和特征向量 二、什么是特征值和特征函数 三、什么是状态方程 四、如何求解状态方程 五、可控性和可观性 六、如何用状态反馈进行极点配置 七、如哬进行跟踪控制 八、全状态观测器 九、缩减状态观测器 十、小结
一、什么是特征值和特征向量「真诚赞赏手留余香」
SLAM发展到今天,好些囚认为这已经是个Solved Problem了然而实际去考察,你会发现这个同时『定位』与『建图』在『定位』这端做了很多工作,但『建图』这端是明显缺乏的按照理想中的情况,一个SLAM程序的流程应该是这样:对陌生环境进行一次扫描建立…
已经远离SLAM第一线了,朂近谈到自动驾驶的高清地图又不得不重新捡起来。大家都知道背景建模和背景减除 (Background Modeling and Subtraction) 是视觉监控的基本技术,这个从DAPRA当年的项目VSAM开始僦定型了MIT教授Grimson提出的著名的Mixture of G…
「真诚赞赏,手留余香」
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