视觉slam十四讲+第二版
时间: 2024-03-09 07:42:39 浏览: 295
《视觉SLAM十四讲》是一本介绍视觉SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)的经典教材,第二版是对第一版的更新和扩展。视觉SLAM是指通过摄像头等视觉传感器获取环境信息,同时实现机器人的定位和地图构建。
该书主要包括以下内容:
1. SLAM基础知识:介绍了SLAM的基本概念、问题定义和解决方法。
2. 视觉传感器:详细介绍了摄像头、IMU等传感器的原理和使用方法。
3. 特征提取与匹配:讲解了特征点提取、描述子生成和特征匹配等关键技术。
4. 相机模型与畸变校正:介绍了相机模型、相机标定和畸变校正等内容。
5. 运动估计与三角化:讲解了运动估计和三角化等方法,用于实现相机的位姿估计。
6. 后端优化:介绍了图优化算法,用于优化位姿估计和地图构建结果。
7. 前端回环检测:讲解了回环检测的方法,用于解决长时间SLAM中的累积误差问题。
8. 后端回环优化:介绍了回环优化算法,用于优化回环检测结果。
9. 单目视觉SLAM:详细介绍了单目视觉SLAM的实现方法和关键技术。
10. 双目、RGB-D和多相机SLAM:讲解了双目、RGB-D和多相机SLAM的实现原理和应用场景。
11. SLAM系统实践:介绍了SLAM系统的实践问题,如地图管理、数据关联和系统集成等。
相关问题
视觉slam十四讲 第二版
回答: 引用[1]中提到了关于SLAM技术的综述文献,如文献[9, 15, 16, 17, 18]等。这些文献与《视觉SLAM十四讲》的观点可能存在异同,但具体的异同需要具体阅读这些文献才能得出结论。引用[2]中提到了使用CLion作为IDE进行SLAM实践的经验,相比KDevelop,CLion功能更加强大。引用[3]中提到了《视觉SLAM十四讲》第二版推荐使用Ubuntu 18.04作为操作系统,但实际上使用哪个版本的Ubuntu并没有太大关系。在安装Ubuntu和Windows双系统时,可以参考最新的博客,选择与Windows共存选项进行安装。
视觉slam十四讲 第二版第二讲eigen
### 关于《视觉SLAM十四讲》第二版中的Eigen相关内容
在《视觉SLAM十四讲》第二版中,虽然主要讨论的是SLAM系统的理论基础和技术实现[^3],但Eigen库作为线性代数运算的重要工具,在多个章节都有提及和应用。
#### Eigen简介及其重要性
Eigen是一个高效的C++模板库,用于矩阵和向量操作。对于SLAM系统而言,Eigen提供了必要的数学支持来处理各种几何变换、优化问题等。由于其高效性和易用性,Eigen成为许多计算机视觉和机器人项目不可或缺的一部分[^5]。
#### 安装与配置
当涉及到具体安装时,建议按照官方文档或可靠教程来进行设置。需要注意的是,在遇到编译错误时不应急于重新安装整个环境;很多时候可能是某些细节上的疏忽所致。例如,有经验表明,初次尝试失败后不必轻易放弃当前版本的Pangolin或其他依赖项,而应仔细排查其他可能的原因。
#### 应用实例
在实际编程实践中,Eigen被广泛应用于表示三维空间内的点云数据结构以及执行诸如旋转和平移之类的刚体运动学计算。下面给出一段简单的代码片段展示如何利用Eigen定义并操作齐次坐标系下的平移矩阵:
```cpp
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
using namespace std;
using namespace Eigen;
int main() {
Vector3d t(0.7, 0.2, 1.5); // 平移向量
Matrix4d T = Matrix4d::Identity(); // 初始化单位矩阵
// 设置最后三列对应平移分量
T.block<3, 1>(0, 3) = t;
cout << "Translation matrix:\n" << T << endl;
return 0;
}
```
这段程序创建了一个基于输入参数`Vector3d t`构建出来的四维仿射变换矩阵`T`,其中包含了指定方向上移动的信息。
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