綜述 掃描數(shù)據(jù)中存在大量冗余數(shù)據(jù)（不同角度多次拍攝）诈胜，為后續(xù)曲面重建竟趾、模型編輯等帶來很大不便，因此需要點云數(shù)據(jù)簡化泼疑。 模型的特征區(qū)域：進(jìn)行檢測和提取 非特征區(qū)域：簡化處理 特...
發(fā)簡信
IP屬地：山東
-
筆記：三維點云數(shù)據(jù)特征檢測 -
慣導(dǎo)與里程計組合（1）
關(guān)注我新建的公眾號 搜索慣導(dǎo)學(xué)習(xí)或learnsins 大家一起來學(xué)習(xí)慣導(dǎo)的速度是由積分而來德绿，存在誤差隨時間的積累，而里程計的速度是直接測量量退渗，其誤差不隨時間變化移稳。由于這一特點...
-
小覓智能開學(xué)季 | 學(xué)習(xí) SLAM 該如何入門？（持續(xù)更新）開學(xué)季会油，又有一批學(xué) SLAM 的童鞋們要入坑了??个粱，為了方便大家愉快地學(xué)習(xí)，小覓智能整理了下知乎上 SLAM 領(lǐng)域的活躍問答者 @半閑居士@毛曙源@立黨@bobin@太一吾魚水...
-
SLAM 學(xué)習(xí)與開發(fā)經(jīng)驗分享
導(dǎo)語 毫無疑問翻翩，SLAM是當(dāng)前最酷炫的技術(shù).在這里都许，我給大家分享一些在學(xué)習(xí)SLAM的過程中的一些資料與方法（不斷更新中...）https://github.com/bmsle...
-
SLAM后端優(yōu)化（續(xù)）一、“續(xù)”的由來 上一篇文章已經(jīng)講了SLAM的后端優(yōu)化嫂冻，使用的是Bundle Adjustment方法胶征。而且介紹了如何利用矩陣的稀疏性加速運算。不過現(xiàn)實往往比我們想象的更殘酷...
-
SLAM學(xué)習(xí)筆記2筆記分兩部分: 1. SLAM基本框架 2.用cmake編譯cpp源文件 SLAM基本框架 SLAM要解決兩個問題：定位和建圖絮吵。一個基本的SLAM框架包括：傳感器信息讀取弧烤，視...
-
SLAM后端優(yōu)化一、什么是后端優(yōu)化 上一篇文章介紹了視覺里程計的設(shè)計與實現(xiàn)蹬敲，也就是所謂的“前端”暇昂。既然有前端就一定有后端，本文就來介紹一下SLAM的后端優(yōu)化伴嗡。 前端的視覺里程計可以給出一個增...
