这部分内容是在slam中经常会用到的数学内容。 群 群(group)是一种代数结构，由两部分(一个集合A与一种运算\(\cdot\))构成，可以记作\(G=(A, \cdot)\),并且群满足如下条件: 1. 封闭性: $ a_1, a_2, a_1 a_2 A $ 2. 结合律: $ a_1, a_2, a_3, (a_1 a_2) a_3 = a_1 ( a_2 a_3) $ 3. 幺元: $

这篇博客主要是对基于特征点匹配的slam中的位姿估计方法进行总结。 2d-2d的位姿估计 一般用在单目slam的初始阶段，系统还没有地图，此时只有输入的2d的图片序列。一般会使用如下方法进行位姿估计。而RGBD与双目系统中，无需进行初始化。 首先通过对极约束求解出本质矩阵(比较经典的有八点法)，然后对本质矩阵进行奇异值分解(SVD)，求解出R与t; 原理公式\(E = t^{\land}R\)

三角测量的目的是用来确定图片中某一个点的深度。为什么会有这样的需求呢？我们在前面的博客中提到了对极几何与单应变换。在前面其实已经提到过了，在单目VO中，虽然我们可以通过本质矩阵与单应矩阵恢复出相机变换的位姿，但是这两种方法确定的位姿变换是具有尺度不确定性的。在双目vo中，我们会首先使用三角测量恢复出深度信息，再进行位姿估计。 因为基础矩阵与单应矩阵本身描述的是从一个2d平面到另一个2d平面的变换

看orb-slam的时候发现它在回环检测的时候使用了基于视觉词袋的图像匹配，现在有了一点心得，虽然还有些东西没有完全吃透，但最近比较忙，可能不会有时间在这里死磕，所以先将目前所得写下来，省的忘了。以后有时间完全吃透了会继续完善这篇文章。 Bag-of-words模型简介 词袋模型在信息检索领域使用的比较多，以前上课时就听老师讲过，是很常见的算法。在信息检索中，Bow忽略一个文档中单词出现的顺序、语

排序问题是一个基础问题，这篇博客主要总结一下各种经典常用的有特色的排序算法。 冒泡排序(bubble sort) 原理：每次从左向右两两进行比较，将较大/小的交换到后面。每一个循环可以确定排好一个数，循环n-1次，完全排序完毕。 1234567891011void bubble_sort(vector<int> & nums){ for(int i=0; i

由于个人电脑性能有限，很多时候我们都需要远程登录服务器利用其资源。常见的远程界面连接到计算机有三种方法，一种是VNC(Virtual Network Computing)，另一种是RDP(Remote Desktop Protocol).最后一种是新兴的各种专为远程连接开发的第三方软件。 VNC VNC(Virtual Network Computing，是一个软件)是基于RFB(Remote F

昨天去面试，面试官问了我一道带环的链表问题。因为以前一个师姐问过我这个问题，我在网上看到过正确解法，因此很轻松的就写出了解法。但是当面试官让我将这个问题用公式推导出来时，，很尴尬，我忽然脑子僵了，多亏面试官提醒了一下，我才推导出来。 事后回想，总结如下: 任何问题不能只记住解法，而要真正将这个问题弄清楚。 链表结构描述 其实就是一个6字型的链表问题，一般我们解这样的题，都是设置两个前进节点，一

在学习linux的内容中，存在很多重要有趣有用的小知识，但是这些小知识很繁琐，每一个都写一片博客是不可能的，篇幅太短，所以这篇博客就来将这些小知识来一个大杂烩。 1. 数据流重定向 2. 管道命令-pipe 3. 回车与换行的区别 4. 常用组合键 5. bash环境中的特殊字符 6. 通配符 7. 修改文件权限 8. 在linux文件系统中搜索字符串 9. 在Linux文件系统中搜索 10. l

经常需要在linux环境下进行开发，不可避免的要使用vim。为了方便每次查阅与温习，在这篇博客里记录一些常用功能操作与我熟悉的一些基本配置。 vim vim本身就是一个编辑器，就像是windows的text一样，但是这个编辑器有很多的命令与快捷操作方式可以大大的节省我们开发编辑的时间。 基本命令 一般命令模式下的普通命令 dd : 剪切光标所在的那一整行到剪切板，会覆盖原先剪切板内容 yy :

在相机成像的几何描述这篇文章中我们讨论了如何将一个点从世界坐标映射到像素坐标，不过那是比较理想的成像情况。现实世界中的相机在成像时还会受到透镜畸变的影响。 需要说明的是，下面的畸变模型都是基于针孔模型(一般的相机)得到的结果。而如果遇到一些特殊的相机，比如说鱼眼相机，它的投影模型会与针孔模型有些不同，它是投影在球面而不是平面上的。这样下面的畸变模型就不管用了。因此对于不同的相机，我们要使用不同的