SLAM ORB-SLAM2（12）估算运动并初始地图点

AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新 AI云原生与云计算技术学院 AI云原生与云计算人工智能科技 ai
AI人工智能为空间智能领域带来的科技革新关键词：人工智能、空间智能、计算机视觉、SLAM、空间计算、增强现实、自动驾驶摘要：本文将深入探讨人工智能如何革新空间智能领域。我们将从基本概念出发，逐步分析AI在空间感知、理解和交互方面的突破性进展，包括SLAM技术、3D重建、空间计算等核心应用。通过生动的比喻和实际案例，揭示AI如何赋予机器"空间思维"能力，并展望这一技术融合的未来发展趋势。背景介绍目的
复杂地形下机器人自主导航与SLAM仿真脚本（五） HH予机器人仿真机器人
为了解决上一篇遇到的问题：使用更兼容的方法来解决这个问题：%=============================================%复杂地形下机器人自主导航与SLAM仿真(MATLABR2019a)%最终修复版：完全解决地标图形更新问题%=============================================functioncomplex_terrain_sl
第3.3章一文带你入门PCL点云库及在机器人SLAM中的代码实战行知SLAM 机器人工程师带你入门SLAM 人工智能 c++算法机器人开发语言
目录一、PCL库：开启3D感知大门的钥匙二、PCL库基础入门2.1什么是PCL库2.2PCL源码头文件分类概览总结2.3安装PCL库2.4基础数据结构与概念三、PCL库在SLAM中的核心应用3.1点云获取与预处理3.2点云特征提取与描述3.3点云配准3.4点云分割与目标识别四、进阶技巧与优化策略4.1提高算法效率的方法4.2解决实际问题的经验4.3与其他技术的融合五、案例分析：PCL库实战应用六、
拉姆达表达式(Lambda Expressions) xwdpepsi C#.net lambda class 编译器
让我们先看一个简单的拉姆达表达式:x=>x/2这个表达式的意思是：x为参数，对x进行相应的操作后的结果作为返回值。通过这个拉姆达表达式，我们可以看到：这个表达式没有任何类型信息，但这并不代表拉姆达表达式是和类型无关的。在实际运用上，编译器会根据表达式的上下文判断上述x的类型及返回值的类型。例如：usingSystem;usingSystem.Linq;publicclassLambdaTest{s
rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统
rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统1、安装系统环境：ubuntu18.04+ROSmelodic代码：https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluationtutorial:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/IROS18_Zhang.pdf1.1首先安装依赖的python库pipins
OpenCV中常用特征提取算法（SURF、ORB、SIFT和AKAZE）用法示例（C++和Python）点云SLAM 图形图像处理 opencv 算法 ORB算法 SIFT算法 SURF算法 AKAZE算法计算机视觉
OpenCV中提供了多种常用的特征提取算法，广泛应用于图像匹配、拼接、SLAM、物体识别等任务。以下是OpenCV中几个主流特征提取算法的用法总结与代码示例，涵盖C++和Python两个版本。常用特征提取算法列表算法特点是否需额外模块SIFT（尺度不变特征）稳定性强、可旋转缩放xfeatures2d模块SURF（加速稳健特征）快速但专利保护xfeatures2d模块ORB（OrientedFAST
ros2 server 可以设置命令同时获取位置
一个自定义服务SetCommandGetPose.srv：请求字段float32command响应字段geometry_msgs/Posepose服务端收到请求后，把command缓存下来，再把当前位姿填进响应返回。为了便于演示，位置用一个简单计数器模拟；你可以把它替换成TF、里程计或SLAM输出。一、创建功能包bash复制ros2pkgcreate--build-typeament_cmakep
【I3D 2024】Deblur-GS: 3D Gaussian Splatting from Camera Motion Blurred Images __星辰大海__ 论文阅读计算机视觉算法人工智能
文章目录1.李群与李代数2.相机运动模糊建模3.相机运动轨迹近似3.1.线性插值3.2.三次样条插值3.3.K阶贝塞尔曲线插值1.李群与李代数参考博客：视觉SLAM十四讲-李群与李代数。2.相机运动模糊建模运动模糊产生的原因是：相机在曝光期间捕捉到了移动的物体或自身发生了移动，导致场景中某些像素在成像过程中不是来自单一点，而是多个位置的光线的混合。假设在时间[t0,t0+T][t_0,t_0+T]
深入解析AI原生云服务冷启动时延优化：JVM字节码预编译引擎核心技术剖析梦玄海 AI-native jvm risc-v golang java
引言：冷启动时延的挑战与突破方向在AI原生云服务架构中，冷启动时延（ColdStartLatency）是影响服务响应速度的关键瓶颈指标。根据AWSLambda实测数据，传统JVM应用的冷启动时间高达1-5秒，这在需要快速弹性扩缩容的AI推理、实时数据处理等场景中可能造成严重的服务降级。本文聚焦JVM字节码预编译引擎（BytecodePrecompilationEngine），深度解构其在冷启动优化
ros订阅相机深度信息_基于深度相机 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2
相比于上一篇文章，这里我们将官方给的rosbag数据包替换为来自深度相机的实时数据。之所以选择IntelRealSense这款深度相机，仅仅是因为它是最容易买到的。。。在京东上搜“深度相机”，符合要求的几乎都是这个系列的。具体到D435i这个型号，它可以提供深度和RGB图像，而且带有IMU，未来如果我们继续做视觉+惯导的SLAM也够用了。深度相机RealSenseD435i简介Intel官方给出了
海森矩阵（Hessian Matrix）在SLAM图优化和点云配准中的应用介绍点云SLAM 算法矩阵概率论机器学习数值优化最小二乘法算法机器人
在非线性最小二乘问题中（如SLAM或点云配准），通常我们有一个误差函数：f(x)=∑i∥ei(x)∥2f(x)=\sum_i\|e_i(x)\|^2f(x)=i∑∥ei(x)∥2其中ei(x)e_i(x)ei(x)是残差项，对它求Hessian就需要用雅可比矩阵：H=J⊤J+∑iei⊤HeiH=J^\topJ+\sum_ie_i^\topH_{e_i}H=J⊤J+i∑ei⊤Hei通常我们近似为：H
如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理 AI天才研究院 AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力，并且能提升整体性能，有效减少运维和开发资源投入。但是，在实际生产环境中，它们也面临着很多技术上的挑战，比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样，做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
雷达mid360 和 Fast Lio AugustInSopton 人工智能
1.实时激光里程计+建图（SLAM）FAST‑LIO（及FAST‑LIO2）通过融合LiDAR点云与IMU数据，提供高频（可达~100 Hz）的位姿估计（实时里程计）与增量建图功能https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360https://github.com/SylarAnh/fast_lio_mid360支持Mid‑360这种全向固态LiDAR，默认r
【优秀文章】7月优秀文章推荐
优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者：fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者：zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者：草莓熊Lotso飞算JavaAI：从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者：可涵不会debug前端网页开发学习（HTML+CSS+JS）有这一篇就够！作者：一颗小谷粒
【自动导引车领域涉及许多专业术语】是刘彦宏吖制造业数字化转型人工智能 AGV AMR
自动导引车领域涉及许多专业术语。以下是一些核心和常见的术语及其解释：核心概念AGV:自动导引车。这是最基础的术语，指装备有自动导引装置（如电磁、光学、激光、SLAM等），能够沿规定的导引路径行驶，具有安全保护以及各种移载功能的运输车。AMR:自主移动机器人。新一代的AGV，强调更强的自主性、灵活性和智能。与依赖固定路径的传统AGV不同，AMR通常使用SLAM技术构建环境地图，并能自主规划最优路径、
实战演练：用 AWS Lambda 和 API Gateway 构建你的第一个 Serverless API
实战演练：用AWSLambda和APIGateway构建你的第一个ServerlessAPI理论千遍，不如动手一遍！在前面几篇文章中，我们了解了Serverless的概念、FaaS的核心原理以及BaaS的重要作用。现在，是时候把这些知识运用起来，亲手构建一个简单但完整的Serverless应用了。本次实战，我们将使用AmazonWebServices(AWS)这个主流的云平台，结合它的两个核心Se
orb-slam run rgbd data hetongqiyue 计算机视觉 slam
TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。使用python脚本关联RGB图像和深度图像[associate.py],[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/tools].我们已经提供了一
Docker 与 Serverless 架构：无服务器环境下的容器化部署 you的日常容器技术 Docker 性能优化实践 docker serverless 架构容器
Serverless（无服务器）架构作为云计算领域的革命性范式，以其无需管理服务器、按需付费、自动伸缩的特性，正在改变着应用开发和部署的方式。然而，传统的函数即服务（Function-as-a-Service,FaaS），如AWSLambda，在运行时环境、部署包大小和复杂依赖管理方面存在一定的局限性。幸运的是，Docker容器的出现为Serverless带来了新的活力。容器的强大可移植性和环境一
PL-SLAM: Real-Time Monocular Visual SLAM with Points and Lines
PL-SLAM文章目录PL-SLAM摘要系统介绍综述方法综述LINE-BASEDSLAM一、基于线的SLAM二、基于线和点的BA三、全局重定位使用线条初始化地图实验结果说明位姿求解三角化LSD直线检测算法**一、核心原理**⚙️**二、实现方法****三、应用场景**⚖️**四、优缺点与优化****优缺点对比****总结**End摘要译文——众所周知，低纹理场景是依赖点对应的几何计算机视觉算法的主
Serverless成本优化实战：从资源浪费到精准管控的架构演进知识产权13937636601 计算机 serverless 架构云原生
本文系统解析Serverless架构下的成本构成黑洞，揭示函数计算、存储服务、API网关等模块的资源浪费真相。基于电商、社交、物联网等行业的真实账单数据，深度剖析冷启动损耗、配置冗余、日志存储三大核心成本痛点。结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践，给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案，并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向，为企业节省60%以上的
AWS Cognito项目实战指南：集成用户管理与自定义电子邮件功能一一MIO一一
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目涉及利用AWSCognito服务，创建一个基于云端的用户身份验证和管理应用。通过集成Cognito用户池，项目支持社交登录和自定义用户身份保护，同时涉及通过AWSLambda发送自定义电子邮件通知，增强用户体验。项目采用TypeScript编程语言，提升代码的可维护性和可读性，为开发者提供一个学习AWS无服务器认证解决方案的实践案例。1.AWSCogni
机器人系统导航里程计介绍 Xian-HHappy 机器人机器人人工智能算法里程计
一、引言在移动机器人的研究与应用领域，精准且实时地确定机器人的位置与姿态是实现其自主功能的关键。里程计作为达成这一目标的核心技术之一，在移动机器人的自主导航、路径规划、定位以及地图构建等诸多关键领域扮演着举足轻重的角色。随着机器人技术的持续演进，里程计已蜕变成为移动机器人实现SLAM（同步定位与地图构建）功能的基石。它通过对各类传感器所采集数据的精细计算与处理，运用增量式递推的策略，实时推算出机器
AWS Lambda与RDS连接优化之旅 t0_54manong 编程问题解决手册 aws 云计算个人开发
在云计算的时代，AWSLambda与RDS的结合为开发者提供了高效且灵活的解决方案。然而，在实际应用中，我们常常会遇到一些性能瓶颈。本文将通过一个真实案例，探讨如何优化AWSLambda与RDS之间的连接，以提高API的响应速度。背景介绍最近，我们在AWS上部署了一个使用Dotnet6开发的API，它通过APIGateway暴露给外部，并连接到同VPC内的MySQLAuroraRDS数据库。部署前
VINS-Mono 开源项目安装与使用指南劳丽娓Fern
VINS-Mono开源项目安装与使用指南VINS-Mono项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/VINS-MonoVINS-Mono是一个专为单目视觉惯性系统设计的实时SLAM框架，旨在提供高精度的视觉惯性里程计。本指南将带你深入了解其目录结构、启动文件以及配置文件，帮助你快速上手并应用此项目。目录结构及介绍VINS-Mono的项目结构清晰地组织了不同的组件
AWS 监控和管理服务 CloudWatch wumingxiaoyao Big Data aws 大数据云计算 CloudWatch 日志监控
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PHP云原生与Serverless架构深度实践 seopthonshentong 云原生 php serverless
在前六篇系列教程的基础上，本文将深入探讨PHP在云原生和Serverless环境下的高级应用，帮助开发者构建可扩展、高可用的现代化PHP应用。1.ServerlessPHP架构Bref与AWSLambda集成bash#安装Brefcomposerrequirebref/brefphpartisanvendor:publish--tag=serverless-configserverless.yml
ROS的学习链接整理（基于古月居）辣椒炒月饼学习机器人自动驾驶
机器人控制与仿真：http://wiki.ros.org/roscontrol机器人即使定位与地图建模：http://wiki.ros.org/gmappinghttp://wiki.ros.org/hectorslam机械臂相关学习：http://moveit.ros.org/斯坦福大学公开课———机器人学：https://www.bilibili.com/video/av4506104/交通大
(02)Cartographer源码无死角解析-(72) 2D后端优化→OptimizationProblem2D-约束残差、landmark残差江南才尽，年少无知！机器人 cartographer slam 自动驾驶增强现实
讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解(02)Cartographer源码无死角解析-链接如下:(02)Cartographer源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/127350885文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→
cartographer官方指导文件说明---第3章 cartographer前端算法流程介绍从小练武功前端算法
cartographer官方指导文件说明第3章cartographer前端算法流程介绍3.1ScanMatch扫描匹配扫描匹配（ScanMatching）是Cartographer中实现局部SLAM的核心技术，它通过优化算法将当前激光扫描数据对齐到子图地图中。下面从计算过程、数学模型、参数配置等多个维度进行全面解析：3.1.1扫描匹配工作流程完整处理流程低置信度高置信度原始扫描数据运动畸变校正体素
3.3 里程计在SLAM中的应用小慧1024 ROS1快速入门指南 ros 机器人 linux
启动仿真环境roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_hector.launch可视化结果如图所示在Riz建图中存在问题换一种方式建图roslaunchwpr_simulationwpb_corridor_gmapping.launch由于历程计的参与，地图被顺利建成
jvm调优总结（从基本概念到深度优化） oloz java jvm jdk 虚拟机应用服务器
JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
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Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容周凡杨 java 更新 swing JTextArea
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servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
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linux mysql 数据库乱码的解决办法墙头上一根草 linux mysql 数据库乱码
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在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
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HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
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nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。实例环境：用户IP 120.22.11.11
java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtils BeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
[金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
vi区段删除 Cwind linux vi 区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。 vi概述引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。 vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat 缓存
用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开依然是以前的Jsp的页面。出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Web less
　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{
[入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHP yii2
更上一层楼通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclient http协议
Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
zxing二维码扫描功能 gundumw100 android zxing
经常要用到二维码扫描功能现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini html Web html5 css hovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果： <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson 序列化
之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。网上的说法： fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/ funct
java 计时器应用 tangqi609567707 java timer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。也可以用这个函数：erlang:get_s

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