卡爾曼濾波本質(zhì)上是：非平穩(wěn)信號(hào)下的序貫線性最小均方誤差估計(jì)量 1碍舍、最小均方誤差 對(duì)于經(jīng)典的均方誤差（Mean Square Error, MSE...

slam 中的手眼標(biāo)定最后可以歸結(jié)為求解如下問(wèn)題已知 受葛，需要求解 氯质，滿足 其中即為旋轉(zhuǎn)矩陣焊傅，網(wǎng)上有多種求解方法，這里只描述其中幾種媒区，首先介紹下一...

python 讀取字節(jié)流的時(shí)候锚烦，有多種方法可以讀取，但是不同方法的效率差異較大艘儒，且和數(shù)據(jù)格式相關(guān)解壓字節(jié)流查詢到有下面三種方法 第一個(gè)實(shí)驗(yàn)聋伦，a ...

最近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)界最火爆的兩個(gè)技術(shù)夫偶，一個(gè)是 NeRF（NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fi...

多目標(biāo)跟蹤算法是很多系統(tǒng)中的核心模塊，有很多框架觉增。 一種常見(jiàn)的框架是 “tracking by detection”兵拢，該框架首先對(duì)單幀進(jìn)行目標(biāo)檢...

已知有一系列觀測(cè)，且逾礁，其表達(dá)式如下 其中噪聲说铃，現(xiàn)需要求解 根據(jù)問(wèn)題，易得的概率密度函數(shù)為 因此可以得到 其中嘹履，為標(biāo)準(zhǔn)累積分布函數(shù) 如果認(rèn)為每次測(cè)...

目前有一系列的點(diǎn) 每個(gè)點(diǎn)的位置上有對(duì)應(yīng)的特征記為 腻扇，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn) 、縮放 砾嫉、平移 變成另外一些點(diǎn) 衙解，這些點(diǎn)上的特征為 ，考慮到變換的時(shí)候存在噪聲焰枢，...

點(diǎn)云精細(xì)配準(zhǔn)受到初始值的影響蚓峦，會(huì)收斂到局部最小值，因此點(diǎn)云的粗配準(zhǔn)就變得相當(dāng)重要济锄。對(duì)于剛體來(lái)說(shuō)暑椰，假設(shè)目前有原始點(diǎn)云和目標(biāo)點(diǎn)云，點(diǎn)云粗配準(zhǔn)完成的工...

點(diǎn)云精細(xì)配準(zhǔn)最傳統(tǒng)的方法是ICP（Iterative Closest Point） Point-to-Point ICP 現(xiàn)在假設(shè)有個(gè)目標(biāo)點(diǎn)云個(gè)...